Делаем планировщик задач
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.
Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.
Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.
#python#schedule
#python#fstring#dasturlash_hayoti
🧑💻Python’da f-string — eng qulay formatlash usuli
Ko‘pchilik dasturchilar matn ichida o‘zgaruvchi qo‘shish uchun + yoki .format() dan foydalanadi.
Lekin f-string bilan buni juda oson qilish mumkin 👇
ism = "Ali"
yosh = 20
print(f"Mening ismim {ism}, yoshim {yosh} da.")
✅Natija:
Mening ismim Ali, yoshim 20 da.
F-string afzalliklari:
◾️Sodda va tez yoziladi
◾️O‘qilishi ancha qulay
◾️To‘g‘ridan-to‘g‘ri ifoda ham yozsa bo‘ladi
print(f"5 + 3 = {5+3}")
✅Natija:
5 + 3 = 8
😅 Endi + bilan stringlarni qo‘shib, matematika darsida o‘tirgandek qiynalmaysiz.
❓ Siz kodda qaysi usuldan foydalanasiz: +, .format() yoki f-string? Izohlarda yozib qoldiring 👇
💻@dasturlash_hayoti — kichik sirlar, katta foyda!😉
#Python#dataScience
🐍
Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus
Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more!
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🌟PyRoki: Библиотека кинематики роботов на Python.
PyRoki (Python Robot Kinematics) - это модульный, расширяемый и кроссплатформенный инструментарий, заточенный под задачи кинематической оптимизации и реализованный полностью на Python.
Фишка библиотеки - в предоставлении дифференцируемой модели прямой кинематики робота, которая строится на основе URDF-файлов, тем самым избавляя инженера от необходимости вручную прописывать кинематические цепи: система не только парсит описание робота, но и автоматически генерирует примитивы коллизий.
С точки зрения математического аппарата, PyRoki интегрируется с решателем Levenberg-Marquardt (через jaxls). Это дает возможность проводить оптимизацию на многообразиях, а также обрабатывать жесткие ограничения с помощью решателя на основе модифицированной функции Лагранжа.
Библиотека предлагает готовые реализации cost-функций: поза рабочего органа, коллизии с самим собой или объектами мира и метрики манипулируемости.
Если стандартного набора недостаточно, архитектура позволяет задавать свои функции затрат, используя как автоматическое дифференцирование, так и аналитические якобианы.
Благодаря базе JAX, библиотека кроссплатформенна: ее работа возможна на CPU, GPU и TPU.
🟡При внедрении PyRoki в пайплайн важно учитывать специфику JIT-компиляции в JAX.
Компиляция триггерится при первом запуске, а также каждый раз, когда меняются формы входных данных: например, количество целей или препятствий.
Чтобы избежать расходов на перекомпиляцию, рекомендуется использовать предварительный паддинг массивов, что позволяет векторизовать вычисления для входов с различными шейпами.
Также стоит учитывать, что в библиотеке отсутствуют планировщики, основанные на сэмплировании (графы, деревья), поэтому задачи глобального планирования пути придется решать внешними средствами.
🟡Типы поддерживаемых соединений и геометрия ограничены.
На данный момент PyRoki работает исключительно с кинематическими деревьями; замкнутые механизмы или параллельные манипуляторы не поддерживаются.
Список доступных типов джоинтов ограничен 4 позициями: вращательные, непрерывные, призматические и фиксированные. Любые другие типы соединений, встреченные в URDF, будут автоматически интерпретироваться системой как фиксированные.
Для геометрии коллизий набор примитивов также фиксирован: поддерживаются сферы, капсулы, полупространства и карты высот.
Если ваша модель использует сложные меши, коллизии для них будут аппроксимироваться капсулами.
В вопросах производительности, особенно в сценариях с интенсивными проверками коллизий, PyRoki, вероятно, уступает CuRobo, хотя, как говорится в документации - сравнительные тесты скорости и точности авторами пока не проводились.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🟡Документация
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Robotics#Pyroki#Python