Мастерская 2/4
Несколько лет назад я делал систему хранения для инструмента на домашних станках. Параллельно смотрел, что предлагает рынок, и тогда же купил пермский набор ToolBoard. Так он и лежал до лучших времён.
Времена настали, у меня появилась мастерская, и я пустил набор в дело. Надо сказать, система очень хорошо продумана, чувствуются десятки тестов и подборов лучших форм. Конечно же, она во всем, кроме цены, превосходит мою домашнюю поделку. Основания с ячеистой сеткой под восьмигранные крепежи. Самих крепежей несколько видов, да и ставить их можно разными способами. Поэтому получается компактно и ровно вешать абсолютно всё: от тяжёлого перфоратора до тоненьких маленьких сверлышек.
Надо сказать, сообщество 3D-печатников не стояло на месте, и с тех пор появились готовые опенсорсные проекты печатных систем под ту же задачу. Тоже очень впечатляющие. Но до ToolBoard всё ещё далеко. Моё почтение авторам, насколько там всё круто и до мелочей рассчитано. Взять хотя бы тот факт, что при соединении элементов сетки головка самореза аккурат распирает крепёжный зажим так, чтобы зафиксировать его в пазу. А крючки сделаны волнистыми не просто так — между ними можно зажимать небольшие цилиндры, такие, как стержень маленькой отвёртки.
Чтобы разместить это дело, не повредив дизайн помещения, мне пришлось напечатать хитрые крепления для листа крашеной фанеры. Такие, чтобы они упирались в рейки, но прижимались винтами между ними в стену. И выдерживали десятки килограммов веса, конечно. Не могу придумать способ, как эту задачу решать без 3D-принтера. Из дерева вырезать? Комплекс станков для такой работы будет дороже принтера и займет больше места.
На доске минимально типовой инструмент для любого дома + чуть-чуть специфических вещей для электрики. Тут нет многого, но основное вроде всё учёл.
#diy#life#окр
https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis
#pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can:
Extract #audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram)
Classify unknown #sounds
Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments
Detect audio events and exclude silence periods from long recordings
Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification)
Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization)
Extract audio thumbnails
Train and use audio regression models (example application: emotion recognition)
Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities