Pull to refresh
2
0
Олег Маяков @MayakOV

Пользователь

Send message

Комета Нисимура: где найти её на небе

Level of difficultyEasy
Reading time2 min
Views7.7K

Видео в конце этой статьи показывает траекторию кометы C/2023 P1 (Nishimura) на фоне звёзд при наблюдении с Земли на протяжении интервала времени с 16 августа по 5 декабря 2023 года.

Почти весь август "гостья" проводит в созвездии Близнецов чуть южнее Кастора и Поллукса. В течение последней недели августа и первых чисел сентября комета пересечёт слабое зодиакальное созвездие Рака. Затем она продолжит свой путь по созвездию Льва. Рано утром до восхода Солнца её можно будет попытаться разглядеть даже невооружённым глазом, но только вдали от городов.

На минимальном расстоянии в 125 млн км от Земли комета Нисимура окажется 12 сентября. Ближайшую к Солнцу точку своей орбиты (перигелий) она достигнет 18 сентября, находясь в созвездии Девы. В этот момент она должна будет иметь максимальную яркость, но её наблюдение будет затруднено из-за близости к Солнцу.

Комета пройдёт всего в 33 млн км от поверхности Солнца. Её скорость относительно Земли превысит колоссальные 100 км/с. Тем не менее Солнце не выпустит эту комету из Солнечной системы. По моим прогнозам она вернётся примерно через 214 лет.

С конца сентября комета будет доступна для наблюдений только жителям Южного полушария Земли. Но яркость кометы будет стремительно убывать. Попрощаться с ней можно будет только с помощью довольно сильного телескопа. 

Дорогие читатели и зрители, вы можете использовать это видео в качестве путеводителя и определять, где искать комету в тот или иной день. Только имейте в виду, что размеры Солнца, планет и кометы в этом видео сильно преувеличены по сравнению с расстояниями между ними. В реальности комета не будет сиять настолько ярко.

Читать далее и просмотреть видео о комете
Total votes 3: ↑2 and ↓1+2
Comments4

Ночь с 30 на 31 августа 2023 — второе суперлуние августа

Level of difficultyMedium
Reading time7 min
Views27K

Ни для кого не секрет, что небесные тела движутся не по идеально круговым орбитам. Круг — лишь нулевая степень приближения к действительности. Уже на самом примитивном, можно даже сказать — на бытовом, уровне становится понятно, что кругам в космосе не место. И следующая степень приближения — эллипс. На самом деле всё еще сложнее, и может быть правильнее было бы сказать, что орбиты небесных тел — очень сложные и — главное — не замкнутые траектории, которые постоянно эволюционируют из-за гравитационного взаимодействия всех существующих вокруг массивных объектов. Но сейчас нам будет достаточно приближения орбиты Луны к не слишком вытянутому эллипсу.

Читать далее
Total votes 23: ↑22 and ↓1+27
Comments3

JSON и XML для новичков

Level of difficultyEasy
Reading time5 min
Views29K

Краткое описание понятий json и xml, а также работа с ними на языке python.

Всем привет! Это моя первая статья, немного волнительно, но потными ладошками все же пишу. Идея написания пришла ко мне после задачи на работе, которая была связана с направлением xml - файлов в ЦБ. Думаю, многие аналитики, работающие в банке, сталкивались или еще столкнутся с подобными задачами, поэтому хочу помочь будущим поколениям.

Читать далее
Total votes 19: ↑8 and ↓110
Comments9

Шаг в астрофизику с помощью Python

Level of difficultyEasy
Reading time13 min
Views9.7K
Давным-давно, человечество поднимало взоры к небесам и задавало себе вопросы о природе вселенной. Сегодня астрофизика стала ключом к пониманию космических явлений. Мы исследуем черные дыры, изучаем движение планет и звёзд, разгадываем секреты галактик.

Исследования космических явлений требуют огромных объемов данных и сложных вычислений. Здесь на помощь приходит компьютерное моделирование. Мы можем воссоздать Вселенную на экране монитора, создавать виртуальные звёзды и планеты, а затем изучать их поведение.


Читать дальше →
Total votes 19: ↑15 and ↓4+16
Comments24

Преобразование табличных данных в Python

Level of difficultyEasy
Reading time5 min
Views5.4K

Предположим: вы полны желания изучить  манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать:  какую библиотеку использовать? Естественно, вы можете обратиться к старой доброй Pandas. А как насчет новой модной библиотеки фреймов данных, например Polars или datatable? А ещё, для разнообразия, можно попробовать встроенный SQL с помощью DuckDB.

Давайте погрузимся в прекрасную область фреймов данных, чтобы сделать выбор!

PS: Используйте DuckDB, если вам удобно работать с SQL, Polars или Pandas с поддержкой PyArrow, если вам не нужно какое-то специфическое расширение NumPy, и задействуйте PyArrow в том случае, если вы не против ручной оптимизации.

Читать далее
Total votes 8: ↑7 and ↓1+6
Comments1

Комета Нисимура может спровоцировать метеорный дождь в конце 2023 года

Level of difficultyEasy
Reading time2 min
Views1.9K

В этом видео наглядно показывается орбита кометы C/2023 P1 (Nishimura). Можно увидеть, что в августе 2023 года комета своим хвостом пересекла орбиту Земли. Сама Земля в это время находилась в другой точке своей орбиты.

Хвост кометы состоит из газа, пыли, частиц льда, песчинок, небольших осколков её ядра. В хвосте могут содержаться и довольно крупные фрагменты. Но в целом, вещество хвоста очень разрежено. После пролёта кометы это вещество никуда не исчезает, а слегка рассеивается в пространстве и как бы размазывается вдоль орбиты кометы, образуя метеорный поток. Каждый пролёт кометы вблизи Солнца вызывает очередную волну интенсивного испарения ядра кометы, пополняя метеорный поток новым разреженным веществом.

Примерно 29 ноября 2023 года Земля окажется в той точке орбиты, где в августе находился хвост кометы. Таким образом, Земля будет пересекать метеорный поток, связанный с кометой Нисимура. Поэтому в конце осени или начале зимы может наблюдаться яркий метеорный дождь. Есть вероятность увидеть большое количество метеоров в минуту, яркие болиды и даже падение небольших метеоритов на Землю.

Читать далее и смотреть видео о комете
Total votes 9: ↑9 and ↓0+9
Comments0

Как написать первую статью на Хабр: полный чек-лист

Level of difficultyEasy
Reading time14 min
Views14K

Первая статья на Хабре, будь она от компании или пользователя, — фактически визитная карточка, которая либо даст хороший старт и мотивирует писать больше и интереснее, либо отобьёт руки. Опыт показывает, что авторы в своих первых публикациях совершают одни и те же ошибки, которые смазывают впечатление и сказываются на отношении аудитории. Известно, что лучше предотвратить ошибку, чем исправлять её после совершения, поэтому решено: в этой статье разберём все типичные ошибки и будем давать на неё ссылку новичкам.

Читать далее
Total votes 69: ↑69 and ↓0+69
Comments47

Что под капотом у нейронной сети. Нейросеть c точки зрения математики и программирования

Level of difficultyEasy
Reading time3 min
Views28K

Цель данной публикации – комплексное рассмотрение строения искусственных нейронных сетей c точки зрения и математики и программного кода. В данной работе нейронная сеть реализуется на языке Python с использованием библиотеки tensorflow.keras. Статья сосредоточена в основном на строении и функционировании искусственной нейронной сети, поэтому такие этапы как обучение и т.д. в ней не затрагиваются.

Читать далее
Total votes 28: ↑15 and ↓13+9
Comments28

Крестики-нолики для питонистов: сначала пишем, потом играем

Level of difficultyMedium
Reading time14 min
Views19K

Всем привет! Меня зовут Кирилл Быков, и я — наставник на курсе «Python-разработчик» в Яндекс.Практикуме. Тема передачи знаний меня интересовала всегда, ещё со школьных олимпиад, продолжилась в вузе и не оставила на позиции лида. Теперь мой прямой интерес — сделать всех разработчиков в команде, от сеньоров до джунов, максимально эффективными.

Сегодня, юный падаван, на примере простой игры «крестики-нолики» мы разберём, как создают подобные приложения, продумывают для них требования и создают игровую логику. Мы не будем устанавливать много требований, в идеале поведение нашего кода должно соответствовать правилам игры на 100%. Если я вдруг где-то с этим не справился, прошу в комменты. Цель — сделать вас более уверенными при кодировании в парадигме ООП.

Открывайте любимую IDE и пробуйте шаги, которые прошёл я, не стесняясь шагать в сторону, если любопытно или хочется что-то изменить или улучшить.

Напишу и поиграю
Total votes 5: ↑5 and ↓0+5
Comments8

Полноценное Python приложение на Android

Reading time4 min
Views172K


В этой статье я хотел бы рассказать о том, как создать полноценное приложение на Python для Android. Нет, это не очередной мануал для создания скрипта для sl4a, это мануал по созданию полноценного приложения с UI, возможностью собрать apk и выложить на Android Market. Заодно я хотел бы похвалиться своим первым приложением на google.play, это не hello world, а полезное приложение для фотографов, хотя и узко специализированное.
Читать дальше →
Total votes 109: ↑106 and ↓3+103
Comments45

Мега-Учебник Flask Глава 1: Привет, мир! ( издание 2018 )

Reading time12 min
Views371K

blog.miguelgrinberg.com


Miguel Grinberg




>>> следующая глава >>>


Эта статья является переводом нового издания учебника Мигеля Гринберга. Прежний перевод давно утратил свою актуальность.


Автор планирует завершить его выпуск в мае 2018. Я, со своей стороны, постараюсь не отставать с переводом.

Читать дальше →
Total votes 23: ↑21 and ↓2+19
Comments45

Создание сеток шестиугольников

Reading time25 min
Views98K
image

Сетки из шестиугольников (гексагональные сетки) используются в некоторых играх, но они не так просты и распространены, как сетки прямоугольников. Я коллекционирую ресурсы о сетках шестиугольников уже почти 20 лет, и написал это руководство по самым элегантным подходам, реализуемым в простейшем коде. В статье часто используются руководства Чарльза Фу (Charles Fu) и Кларка Вербрюгге (Clark Verbrugge). Я опишу различные способы создания сеток шестиугольников, их взаимосвязь, а также самые общие алгоритмы. Многие части этой статьи интерактивны: выбор типа сетки изменяет соответствующие схемы, код и тексты. (Прим. пер.: это относится только к оригиналу, советую его изучить. В переводе вся информация оригинала сохранена, но без интерактивности.).
Читать дальше →
Total votes 92: ↑91 and ↓1+90
Comments25

[Python Intermediate] Урок 1. Конфигурация приложения

Reading time9 min
Views31K

Задуманная мною серия статей-уроков будет полезна прежде всего тем, кто уже знает основы Python, но находится в начале пути и не может структурировать обрывки знаний. Если ты уже отучился на одном из бесчисленных курсов или близок к его завершению, то это для тебя!

Читать далее
Total votes 19: ↑18 and ↓1+20
Comments11

Исчерпывающее руководство по множествам в Python

Reading time10 min
Views68K

Класс set (множество) — это одна из ключевых структур данных в Python. Она представляет собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов. Класс set, в некоторой степени, соответствует математическому множеству. Многие широко используемые математические операции, применимые к множествам, существуют и в Python. Часто вычисления, производимые над множествами, оказываются гораздо быстрее, чем альтернативные операции со списками. В результате, для того чтобы писать эффективный код, Python-программисту просто необходимо уметь пользоваться множествами. В этой статье я расскажу об особенностях работы с классом set в Python.

Читать далее
Total votes 16: ↑15 and ↓1+24
Comments9

Пишем numpy-модуль для ускорения математических функций с помощью SIMD-инструкций

Reading time11 min
Views9.6K
Пакеты numpy и scipy предоставляют прекрасные возможности для быстрого решения различных вычислительных задач. Концепция универсальных функций (ufunc), работающих как со скалярными значениями, так и с массивами различных размерностей, позволяет получить высокую производительность при сохранении присущей языку Python простоты и элегантности. Универсальная функция обычно используются для выполнения одной операции над большим массивом данных, что идеально подходит для оптимизации с помощью SIMD-инструкций, однако мне не удалось найти готового решения, основанного на свободном программном обеспечении и позволяющего использовать SIMD для вычисления в numpy таких математических функций, как синус, косинус и экспонента. Реализовывать алгоритмы вычисления этих функций с нуля совсем не хотелось, но к счастью в интернете нашлось несколько свободных библиотек на языке «С». Преодолев лень сомнения, я решил написать собственный numpy-модуль, предлагающий универсальные функции для синуса, косинуса и экспоненты. За подробностями и результатами тестов добро пожаловать под кат.
Пишем свой numpy-модуль!
Total votes 34: ↑34 and ↓0+34
Comments4

Собираем генератор данных на Blender. Часть 4: Сборка проекта и рендеринг

Reading time5 min
Views2.9K

Привет, Хабр! На связи Глеб, ML-разработчик Friflex. В предыдущих статьях мы научились работать с объектами, настраивать свет и камеры, редактировать материалы (aka. текстуры) через api. В заключительной части знакомства с Blender мы рассмотрим две темы: сборка проекта из разных файлов и запуск рендеринга через консоль. В Friflex мы используем Blender в работе над idChess (интеллектуальной платформой для распознавания и трансляции шахматных партий) и другими проектами по оцифровке спорта.

Читать далее
Total votes 2: ↑2 and ↓0+2
Comments0

Собираем генератор данных на Blender. Часть 3: Материалы и освещение

Reading time4 min
Views3.4K

Привет, Хабр! На связи Глеб, ML-разработчик Friflex. В этой серии статей я делюсь своим опытом работы с Blender (мы используем Blender для работы над нашими проектами по оцифровке спорта). В предыдущих статьях мы говорили о работе с объектами и с камерами: научились наводить объектив на объекты, менять фокусное расстояние и многое другое. В этой статье мы поговорим о том, как сделать сцену более реалистичной: настроим освещение, добавим тени, создадим текстуру для объекта, свойства которой будем менять через API.

Читать далее
Total votes 7: ↑7 and ↓0+7
Comments2

Собираем генератор данных на Blender. Часть 2: Камера

Reading time5 min
Views5.7K

Всем привет! На связи Глеб, в предыдущей статье мы рассмотрели работу с объектами на Blender. Но для того, чтобы создать минимально жизнеспособный генератор, нужно разобраться в том, как работают камеры.

Читать далее
Total votes 11: ↑11 and ↓0+11
Comments0

Собираем генератор данных на Blender. Часть 1: Объекты

Reading time5 min
Views6.1K

Привет, Хабр! Меня зовут Глеб. Я работаю в компании Friflex над проектами по оцифровке спорта. Работая над idChess (приложением для распознавания и аналитики шахматных партий), мы расширяем наш датасет синтетическими данными. В качестве движка используем Blender. В этой статье рассмотрим основы взаимодействия с объектами, получение доступа через API, перемещение, масштабирование и вращение.

Читать далее
Total votes 7: ↑7 and ↓0+7
Comments4
1
23 ...

Information

Rating
Does not participate
Location
Курск, Курская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity