Всем дорого вечера и доброй ночи, Хотел вам сказать о том, что Калькулятор калорий как проект завершен. Его версия - 2.0 (офф. релиз), продолжать его доработку буду либо при фидбеке, либо по своему желанию, которого у меня пока что нету.
Сейчас я изучаю Django, и уже пишу на нем новый проект, думаю, скоро об о всем узнаете.

Подал заявку на выдачу FIDE ID, ждем😈

Хехехех

🏆RAKUZAN - чемпионы LowRankLeague 1!
Мирана керри не спасла de_gradation, и 4ая команда в ряд была уничтожена ракузанами. Поздравляем чемпионов!

Победка, победка

💎 Анализ датасета бриллиантов: что влияет на цену?

Провел анализ датасета с 53,940 бриллиантами и выявил интересные закономерности.

📊 Что в датасете:
• 10 характеристик: вес (караты), огранка, цвет, чистота, размеры и цена
• Полностью чистые данные без пропусков
• Диапазон цен: от $326 до $18,823

🔍 Ключевые находки:

1️⃣ Вес решает всё
Корреляция между каратами и ценой — самая сильная. Чем больше бриллиант, тем дороже. Но зависимость нелинейная: крупные камни растут в цене экспоненциально.

2️⃣ Огранка имеет значение
Самая популярная огранка — Ideal (40% всех камней). Но интересно: средняя цена не всегда выше у идеальной огранки. Premium иногда дороже из-за других факторов.

3️⃣ Цвет и чистота
Самый частый цвет — G (бесцветный с легким оттенком). Большинство камней имеют чистоту SI1 (небольшие включения, видимые под лупой).

4️⃣ Размеры коррелируют
Параметры x, y, z (длина, ширина, глубина) сильно связаны между собой и с весом. Это логично — больше камень = больше размеры.

📈 Что сделал:
✅ Полный статистический анализ
✅ 9 визуализаций распределений и зависимостей
✅ Корреляционная матрица признаков
✅ Анализ категориальных переменных

💡 Вывод: цена бриллианта — это комплексная функция от веса, качества огранки, цвета и чистоты. Но вес остается главным фактором.

Код на Python с использованием pandas, matplotlib и seaborn. Все графики и анализ доступны в репозитории.
========================================
Repo (тык)

☕️ Анализ качества кофе Arabica: что влияет на вкус?

Проанализировал датасет с 1311 образцами кофе из разных стран мира. Вот что удалось выяснить:

🏆 Топ-5 стран по качеству:
1. США — 85.98 баллов
2. Эфиопия — 85.48 баллов
3. Кения — 84.31 баллов
4. Уганда — 84.05 баллов
5. Колумбия — 83.11 баллов

🔬 Лучшие методы обработки:
• Pulped natural / honey — 82.81
• Semi-washed — 82.63
• Natural / Dry — 82.35
• Washed / Wet — 81.96

📊 Интересные находки:
• Высота произрастания почти не влияет на качество (корреляция -0.014)
• Средний балл качества — 82.12 из 100
• Оценивались: аромат, вкус, послевкусие, кислотность, тело и баланс

Проект включает:
✅ Полный анализ данных на Python
✅ 5 визуализаций
✅ Статистику по странам и методам обработки

🔗 GitHub (тык)
🔗 Dataset

Болен Линуксоизмом I степени
————————————————
Анонс проекта:
Habits Tracker.
Че там будет, сами думайте :)

🌱 Запустил мой новый 3 крупный проект - Habit Tracker!
Трекер Привычек выполнен в приятной темной теме, с плавными анимациями и интуитивным интерфейсом.

Создавай привычки, отмечай прогресс за последние 7 дней, следи за статистикой и не теряй мотивацию - всё в одном месте 💫

✨ Основные фичи:

✅ Регистрация и личный кабинет
✅ Хэширование паролей при помощи Werkzeug
✅ Добавление/удаление привычек с описанием
✅ Интерактивный календарь
✅ Прогресс-бары и счётчик серии (streak)
✅ Адаптивный дизайн - отлично выглядит и на телефоне, и на компьютере

🛠 Стек:

💻Backend: Flask + SQLAlchemy + Flask_Login + SQLite + Werkzeug
📱Frontend: HTML5 + Tailwind CSS + JS(Vanilla) + Font Awesome, Google Fonts

Проект Open-Source, поэтому - добро пожаловать в репозиторий (про звездочку не забудь)

#python #flask #webdev #opensource #habits #productivity

Сейчас у меня небольшая неразбериха, поэтому попробую придумать новый проект.
Всех с Новым Годом! 🥳

Это я после НГ😋

Сделал Гайд По DevOps. В первую очередь - для себя.
Но Почему-бы и не сделать его Open Source

🚀 Что внутри:

• FastAPI REST API с JWT аутентификацией
• Комплексное тестирование (95%+ покрытие)
• Docker контейнеризация + Kubernetes
• CI/CD пайплайн с GitHub Actions
• Мониторинг (Prometheus + Grafana)
• Production развертывание

📚 Особенности гайда:

✅ Все материалы на русском языке
✅ Пошаговые руководства и примеры
✅ Практические задания с критериями оценки
✅ От основ Python до production за 4 недели
✅ Реальный проект для портфолио

🎯 Для кого:

• Изучающих Python разработку
• Желающих освоить DevOps
• Ищущих практический опыт
• Готовящихся к собеседованиям

⭐️ Поставьте звезду на GitHub, если курс полезен!

🔗 https://github.com/f1sherFM/bookstore-api-course

#Python #FastAPI #Docker #Kubernetes #DevOps #Обучение #Программирование #OpenSource

Сделал Локализацию на Английский язык, т.к. людям на Реддите проект зашел, они попросили меня, также меня инвайтнули в закрытое комьюнити, завтра локализацию полностью доделаю, еще Alembic Добавить, Вообщем, всех сладких снов🌛

Все сделал как и хотел, так ещё и упрощённую версию роадмапа добавил, на репо уже 20 звёзд и 3 форка. Тем временем на Реддите 10к просмотров поста🤗

Всем Привет! Я пришел с новым проектом!

🚀 AirTrace RU — Мониторинг качества воздуха

🌍 Что это

AirTrace RU — это полноценная платформа для измерения AQI и оценки рисков НМУ ("черное небо") по российским стандартам ПДК, включающая:

✔️ API-сервер для запросов текущего качества воздуха и прогноза
✔️ Веб-интерфейс с удобным вводом координат
✔️ Экспорт данных в CSV/JSON
✔️ Метрики производительности и мониторинга
✔️ Защиту приватности (координаты не сохраняются)
✔️ Инструменты для тестирования и нагрузочного анализа

🧠 Основные возможности и Ключевые особенности:

💠Расчет AQI по российской шкале ПДК
💠Определение режима НМУ и "Черное небо"
💠Приватность: координаты не сохраняются
💠Гибкий ввод координат (десятичные, DMS, текстовый формат)
💠Экспорт данных (CSV/JSON)
💠Интеграция с метриками (Prometheus)
💠Интеллектуальное ограничение запросов и защита от перегрузок

🛠 Все подробности сможете узнать из репо проекта (тык) 🛠

У этого проекта уже готов веб-интерфейс, но мне нужно будет еще запариться с деплоем, кроме того, сейчас занимаюсь еще 2 проектами помимо этого, поэтому не буду как я люблю, гарантировать быстрый выход GUI

Всем Привет!
Сейчас работаю над одним очень масштабным проектом.
Что это? Исследовательская/Аналитическая/Научная Работа (называйте как хотите)
На тему: "Как программирование повлияло на человечество за последние 10 лет".
Собираюсь проанализировать много источников, собрать "качественные цифры", подробности и все это на понятном языке!
Пока что фундамент работы только собирается, подробности дать не могу.

Чтобы доказать что это не пустые слова, я предоставлю таблицу сравнения 2016/2026 с реалистичными оценками IT-держав

Обновил таблицу.

Коротко по изменениям:

*США: Tech-spending по Forrester — 2.9 трлн в 2026 (рост на 8.3% от 2025). вакансий по BLS/OECD — около 8 млн. ВВП-вклад вырос из-за AI-инвестиций.
*Китай: Цифровая экономика держится на ~8 трлн (Mordor: digital transformation 283 млрд в 2025, но общий сектор шире). ВВП-доля — 45% по официальным прогнозам.
*Индия: IT-spending 176 млрд в 2026 (Gartner). Jвакансии — 7 млн (IBEF). Рост замедлился из-за глобального спроса.
*ЕС: 1.28 трлн в 2025 (Gartner), ~1.3 трлн в 2026. вакансий — 7 млн (EU Commission). Регуляции слегка тормозят CAGR.
*Россия: 56 млрд в 2026 (Mordor/IMARC). вакансий — 1 млн (Минцифры). ВВП — 2.4% по свежим данным премьера (ноябрь 2025). CAGR ниже из-за санкций, но стабильный.