TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #164 · 14 окт.
🙄Разминка для ума! Треугольник Серпинского, интересная фигура которую построить достаточно просто. Алгоритм такой: 1. создаём любые 3 точки на плоскости 2. из этих точек случайно выбираем любую, как начальную 3. случайно выбираем любую точку из этих же трёх точек как цель 4. перемещаемся в сторону цели на половину расстояния 5. повторяем бесконечно с пункта 3 Если сделать достаточно много итераций то вырисовывается интересная фигура. Треугольник, в который вписаны более мелкие треугольники. Это самый настоящий фрактал! Я собрал пример построения такой фигуры на базе Qt. 🌎 Код можно посмотреть здесь. С помощью paintEvent я рисую точки по озвученному алгоритму. Каждые 10 секунд либо по клику на виджете строится следующий треугольник. Особенности примера: 🔸 Атрибут Qt.WA_OpaquePaintEvent позволяет сохранить то, что было нарисовано в прошлой итерации. Таким образом мы видим постепенное наполнение точек а не мелькающую одну точку. 🔸QTimer позволяет создавать отложенные вызовы один раз или с повторением через интервал. 🔸QColor.fromHsv() позволяет создать рандомный но предсказуемый цвет с помощью HSV схемы. Не слишком светлый и не слишком тёмный но всегда с разный. Рандомизации подвергается только смещение по цветовому кругу (Hue), яркость (Value) и насыщенность (Saturation) можно контролировать отдельно в своих пределах или оставить статичными. Обычный рандом цвета по RGB не даёт такой предсказуемый результат. 🔸 Каждый новый цикл с новым треугольником предварительно затемняет предыдущие через этот вызов painter.fillRect(rec, QColor(0, 0, 0, 100)) То есть полупрозрачный цвет. Таким образом, чем старше треугольник, тем он темней. Если сделать виджет фулскрин, то у нас получится некий ScreenSaver))) 🔸 Да, я знаю, что рисование в Qt не самый лучший способ сделать этот пример) Скорее всего самый НЕподходящий. Попробуйте сделать тоже самое но другими средствами. #qt#source#tricks
Пребарај: #anaconda
@djangoproject · Post #557 · 24.01.2018 г., 05:45
http://go2.anaconda.com/eR0p1W01000NXe0lq4U2f0C Data Scientist-Tested, IT-Approved Operational Best Practices for Enterprise Data Science We know how hard you work to keep things running smoothly at your enterprise. But when it comes to enterprise data science, do you know how to give your data science team the tools they need while also keeping everything secure and stable? #Anaconda
Hashtags
@djangoproject · Post #506 · 26.11.2017 г., 21:54
Taming the #Python Visualization Jungle It’s no secret that Python has a ton of plotting libraries—but which ones should you use? And how should you go about choosing them? Many people end up sticking with whatever library they first encountered, even if there are now much better tools for the job. Join #Anaconda Co-Founder and CTO Peter Wang and Senior Solutions Architect James Bednar for a live webinar on Wednesday, November 29, at 12pm CT, as they give you some key starting points and demonstrate how to solve a range of common problems. They’ll take a workflow-oriented approach toward exploring the large ecosystem of Python viz libraries, and show you how to: http://bit.ly/2zpATx7
@djangoproject · Post #445 · 17.09.2017 г., 01:01
https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/ It can be difficult to install a #Python#machine_learning environment on some platforms. Python itself must be installed first and then there are many packages to install, and it can be confusing for beginners. In this tutorial, you will discover how to set up a Python machine learning development environment using #Anaconda.
@djangoproject · Post #465 · 16.10.2017 г., 08:17
https://goo.gl/ucbkhT #Data_Science for #Big_Data with #Anaconda Enterprise Getting Python and R’s most popular data science libraries to work on a computational cluster can be a major challenge. And in a Big Data world, surmounting this challenge is key to leveraging data science within your organization to make smart, data-driven decisions.
Hashtags
@djangoproject · Post #526 · 19.12.2017 г., 20:13
https://goo.gl/XT2vGj Anaconda Enterprise 5 new capabilities include: Integrated #data_science experience for the entire organization Collaboration and reproducibility with JupyterLab and #Anaconda Project One-click data science #deployment Scalable architecture for on-premises and cloud deployments
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags