Ряд Фурье это способ представить любую периодическую функцию как сумму простых синусоид и косинусоид.

По сути, он раскладывает сложные сигналы на комбинацию базовых тригонометрических функций. Это мощный инструмент, который используется в математике, физике и инженерии для анализа форм сигналов, теплопередачи, вибраций и многого другого.

👉 @PythonPortal

Дождались

👉 @PythonPortal

Преподаватели всё чаще отказываются от бездумного копипаста кода и просят студентов писать вручную. Один из таких примеров — проект

Идея простая: генерация кода через нейросети ускоряет процесс, но убивает обучение. Когда студенты пишут сами, они начинают понимать, что делает каждая строка, как она связана с математикой и почему всё работает именно так.

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду на Python:

Используй словарь, чтобы убрать дубликаты из списка и при этом сохранить порядок элементов.

names = ["John", "Daisy", "Bob", "Lilly", "Bob", "Daisy"]

unique_names = list({name: name for name in names}.values())

print(unique_names)
# ['John', 'Daisy', 'Bob', 'Lilly']

Суть в том, что в словаре ключи уникальны, а начиная с Python 3.7 сохраняется порядок их добавления.
Так что это лаконичный способ удалить дубликаты без потери порядка.

👉 @PythonPortal

Желаю каждому такую выпить

👉 @PythonPortal

Google убила Speech-to-Text.

Компания представила Speech-to-Retrieval (S2R) → модель, которая не распознаёт слова, а сразу понимает, что ты ищешь.

Раньше голосовой поиск шёл по цепочке: речь → текст → поиск. Если распознавание ошибалось, всё ломалось.
Теперь → речь → смысл → результат.

S2R работает на dual-encoder архитектуре → одна нейросеть кодирует аудио, другая — документы. Они сравниваются в общем векторном пространстве, и система сразу находит нужное.

Результат → скорость выше, точность почти как у “идеального ASR”, и полная независимость от ошибок транскрипции.

Модель уже внедрена в Google Voice Search и работает на 17 языках. Google также открыла датасет Simple Voice Questions (SVQ).

Это не просто апдейт → теперь голос понимает смысл, а не слова.

👉 @PythonPortal

Терялся в собственном коде? 😠

Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано.

Заценить можно на gitvizz.com

👉 @PythonPortal

Все строят человекоподобных роботов, в то время как должны строить это.

👉 @PythonPortal

Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме.

› Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите).
› Исключения → это знак, что код где-то сломался.

Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀

# Тихая катастрофа
try:
    process_payment()
except Exception:
    # Клиенту списали деньги?
    # Дали доступ к платным фичам?
    # База легла? Кто его знает!
    pass


# Обрабатываем или эскалируем
try:
    process_payment()
except PaymentError as e:
    # Платёж не прошёл — разбираемся
    logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
    # Остальные исключения всплывут и уведомят команду

@PythonPortal

Питон может всё

👉 @PythonPortal

Похоже, сбой в Матрице 🫣

Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI.

В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком.
Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного.

Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код.

Но не забывайте: AI не идеален 🙈

span.app/detector

👉 @PythonPortal

Умножение матриц для чайников

Заценить: http://matrixmultiplication.xyz/

👉 @PythonPortal

Кошмар

👉 @PythonPortal

На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент

Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от кучи сложных команд в консоли. А хорошие визуальные клиенты, где всё можно делать мышкой, обычно платные и это раздражает. 😡

Недавно на GitHub появилась полностью бесплатная и открытая альтернатива. Открытый, без ограничений и с удобным интерфейсом. Поддерживает всё: коммиты, пуши, мерджи, ребейзы, работу с ветками, подмодулями и даже сравнение изображений.

Доступен для Windows, macOS и Linux (Flatpak).

github.com/JetpackDuba/Gitnuro

👉 @PythonPortal

Мгновенная визуализация геоданных из командной строки

Теперь можно интерактивно смотреть растры и векторные слои без запуска настольного GIS или Jupyter.

Просто выполните:

pip install "leafmap[viewer]"

А потом визуализируйте данные одной командой:

view-raster /path/to/raster.tif
view-vector /path/to/vector.geojson

Нужна настройка отображения:

view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty

Эти CLI-утилиты работают на базе Leafmap, MapLibre и LocalTileserver и поддерживают все форматы, совместимые с rasterio и geopandas.

Смотрите тут: https://github.com/opengeos/leafmap

👉 @PythonPortal

Вот она сила YOLO: обучена на ноутбуке примерно за час, на датасете с Kaggle.

И всё это примерно 100 строк Python-кода.

С таким проектом можно хоть стартап запускать, а ушло всего пару часов.

👉 @PythonPortal

Собери человекоподобного робота сам 🪚

OpenArm — это open-source гуманоидный робот.

В комплекте есть полный CAD, код управления, прошивка и инструменты для симуляции = всё, что нужно, чтобы собрать, модифицировать и запускать его.

Руки сделаны комплаентными и бэкдрайвимыми. Поддерживается телеуправление с обратной связью по усилию и компенсацией гравитации в реальном времени, чтобы оператор мог естественно вести руку.

Очень важно: в части симуляции OpenArm работает с платформами вроде MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет разработчикам тестировать политики в виртуальной среде перед запуском на железе.

Собирайте сами из набора или берите предсобранный, цель проекта = доступность для исследовательских лабораторий, небольших команд и энтузиастов. 🌠

👉 @PythonPortal