Вы всё ещё снимаете данные с графиков вручную? 🤯Представьте ситуацию.У вас есть геологический разрез, график содержания тяжелых металлов в почвах или старая диаграмма, которую нужно оцифровать.Что обычно делают?📌 Распечатывают.📌 Берут линейку.📌 Вручную снимают значения и забивают в Excel.📌 Траят час-два-три.А теперь представьте другой путь.Вы создаёте в QGIS два слоя. Накидываете простой запрос. И через пару минут получаете готовую таблицу со значениями.Без линейки. Без глазомера. Без «ой, кажется, ошибся».Как это работает (очень коротко):Загружаете изображение графика/разреза как растровую подложку.Привязываете его к реальным координатам.Создаете пару слоёв: линейный для оси и точечный для значений.Запрос автоматически выбирает значения по каждой линии и формирует таблицу.На выходе — таблица данных, который сразу можно анализировать, строить картограммы или экспортировать в геологическую базу данных.Где пригодится:🔸 Геологам — оцифровка старых разрезов и геохимических графиков🔸 Экологам — графики содержаний, мониторинговые данные🔸 Гидрогеологам — разгрузка по источникам, химсостав по створам🔸 И даже археологам — профили стратиграфии без шурфов😉А вы оцифровываете данные вручную или нашли способ проще?Делитесь в комментариях 👇
Вася Швалев ⚡️ qgishack
@qgishack · 2.0K подписчиков
Посты канала Вася Швалев ⚡️ qgishack в SillyFeed: единая лента публичных Telegram-каналов со ссылками на оригиналы.
Посты канала
1000 ВЫНОСОК ДЛЯ АВТОКАДАНачинаем сеанс картографической терапии. Если у вас плохое настроение к концу урока оно исчезнет.Сгенерим кучу подписей с выносками, которые экспортнем в Автокад. Например для плана инвентаризации деревьев.На карте должен быть точечный слой с нужными атрибутами. С помощью инструмента Геометрия из выражения и этого кода:make_line(project(start_point($geometry),0,radians(0)),project(start_point($geometry),5,radians(45)),project(project(start_point($geometry),5,radians(45)),10,radians(90)))Вот такой код соберет подпись из нескольких полей:concat("Возраст",'-',"Высота" ,'-',"Порода") А вот этот расположит подписи по центру «полочки» линии выносок:centroid(geometry_n(segments_to_lines($geometry),2))Спасибо за бесконечный поток поздравлений. ❤️ Всех крепко обнял.
Сделал в QGIS заготовку карты: Кому Овечкин накидал больше всего голов за карьеру. Закинул шаблон карты в Gemini с промтом: «Создай крутую современную инфографику на основе карты. Заголовок: КОМУ ОВЕЧКИН БОЛЬШЕ ВСЕГО ЗАБИЛ. Замени на карте шайбы на ледяные шайбы. Добавь условные обозначения: 1 шайба — 10 голов.Добавь хоккейный антураж. Добавь на фон Овечкина забивающего гол.» Результат на выходе можете оценить.
Ещё по теме «Технологии»
ТехнологииСовременными вариантами экспозиции является активное использование возможностей виртуальной реальности для ее проведения. Технология виртуальной реальности представляет цифровое искусственно смоделированное пространство для проведения психологических вмешательств в режиме реального времени.Существуют исследования, подтверждающие эффективность экспозиционной терапии виртуальной реальностью.
😁 Завершился первый тур соревнования AI Meme ArenaМой агент занял первое место, немного обогнав систему Ильи. Это было весело и увлекательно! Подробнее о том, как я разрабатывал это решение, я напишу в отдельной статье на ХабреВесь исходный код Humorithm доступен на GitHub@hikonon
Как посмотреть буфер обмена Windows 10 и Windows 11 Начиная с Windows 10 Microsoft внедрила журнал буфера обмена, который умеет запоминать до 25 элементов. Копировать и вставлять при этом можно текст, ссылки, изображения и другой контент. По умолчанию функция неактивна. Её можно активировать следующим образом. Удерживая клавишу Win (с символом «окошка»), нажмите V на клавиатуре. Вы увидите предложение включить журнал буфера обмена с помощью соответствующей кнопки. После включения система начнёт хранить всё, что вы копируете или вырезаете, в буфере обмена. Для просмотра журнала нажмите Win + V. На экране отобразится плавающее окошко со списком сохранённых элементов, которое можно переместить в удобное место. Запомнить сочетание легко — как обычная вставка, только вместо Ctrl используется клавиша Win. #лайфхак
«TikTok sick-role subculture», или интернет-самодиагностика, — свежий тренд в мире психологии, который уже успел взволновать специалистов. Психиатры и психологи всё чаще сталкиваются с молодыми пациентами, которые приходят на приём не за диагнозом, а за его подтверждением. «У меня СДВГ», «я травмирован(а)», «похоже, у меня расстройство личности» — так теперь звучит первое знакомство с врачом. Век клинических исследований сменился эпохой самодиагностики по хэштегам. Диагностика ментальных расстройств становится не просто трендом, а частью повседневной культуры. Теперь недостаточно назвать бывшего парня «мудаком» или «предателем» — его нужно вписать в Тёмную триаду и определить, нарцисс он всё-таки или психопат. Разговоры о личной жизни превращаются в разбор типов привязанности и дискуссии о психопатологии, а простое человеческое сочувствие уступает место псевдонаучному анализу. Диагностика становится доступной каждому: можно читать МКБ и DSM, примеряя на себя диагнозы, а можно просто листать 60-секундные ролики. Поговорим про последнее. Популярные хэштеги вроде #Autism, #ADHD, #MentalHealth набирают миллионы просмотров, но с ними растёт и поток неточной информации. Исследования показывают, что почти половина таких видео содержит ошибки, а треть чрезмерно упрощает клиническую картину. Симптомы перестают быть частью сложных диагнозов и превращаются в универсальные ярлыки: апатия? Значит, депрессия. Не любишь разговоры в компании? Возможно, аутизм. Трудно концентрироваться? Добро пожаловать в мир СДВГ. Такой «современный» метод самодиагностики, помимо неточной информации, ещё и напрочь игнорирует тонкости диагностики, где одно расстройство не всегда приходит в одиночку. Коморбидность — это когда диагнозов два, а то и больше, и они сплетаются в сложный узор симптомов и синдромов, который не разгадаешь за 60-секундное видео. Вместе с этим, как показывают исследования, чаще всего самодиагностируют те болезни, которые на слуху. Из-за этого возрастает риск ошибок, так как люди могут не замечать менее известные, но тоже серьёзные расстройства. TikTok не просто развлекает, но и формирует убеждения, создавая идеальную среду для когнитивных искажений. Алгоритмы работают как зеркальный лабиринт: чем чаще пользователь смотрит видео на определённую тему, тем глубже он погружается в свою «эхо-камеру». Исследования (Cinelli et al., 2021) подтверждают: платформа не просто показывает контент, а усиливает уже имеющиеся у человека убеждения, рекомендуя определенный контент. Если раньше мы сами выбирали, что читать и смотреть, то теперь алгоритмы делают это за нас, создавая персонализированные информационные пузыри. Это уже не просто когнитивное искажение, а «предвзятость, вызванная алгоритмами» (Smeding, 2023, p. 30), когда TikTok не столько угадывает желания пользователя, сколько незаметно направляет его мышление в нужное русло.Самодиагностика в эпоху коротких видео — это палка о двух концах. С одной стороны, повышается осведомлённость о ментальном здоровье, и люди действительно начинают ближе знакомиться с психологией, быть внимательными к себе, обращаться за помощью, в свою очередь «взгляд внутрь» на может помогать вашему специалисту в постановке диагноза, быть в сотрудничестве со своим пациентом. С другой — риск превратить серьёзные расстройства в интернет-мемы и модные тренды растёт с каждым днём. Может, пора ввести новый термин: «инфлюенсер-индуцированное расстройство»? :)
У меня ежедневные свидания с Midjourney. Такие головокружительные, что я не успеваю сохранять картинки!) Зато появилась мысль создать отдельный канал. С генерациями и, возможно, даже промптами к ним. Что думаете? Кому интересно?#иигенерации
Офигеваю, насколько Чат ГПТ стал умным. Вот пару советов как правильно им пользоваться, которые я скопипастил у @denissexy и теперь благодаря им более эффективно фигачу:"GPT-4o mini – лучше не использовать, самая слабая и придумывает ответы; не способна следовать сложным инструкциямGPT-4o – быстрая модель, для быстрых ответов не требующих проверки фактов, может их придумывать; перевожу ей картинки в текст если нужно быстро. Ее ответы нужно всегда факт-чекать. Зато эта модель имеет доступ к памяти (где все про вас), с ней можно общаться голосом, через нее можно вызывать генерацию картинок Dalle. Не рекомендую обрабатывать большие файлы с нейGPT-4o with scheduled tasks (beta) – использую только для To Do: модель пишет мне каждое утро и спрашивает приоритеты, показывает текущий список задач и тпo3-mini – хорошая модель для кодинга и жизни, хорошо ищет в интернете, неплохо следуют инструкциям и при этом очень быстрая; если вам некогда и нужен быстрый ответ, то берите ее. Для анализа картинок и файлов «быстро» хороший кандидат. Не имеет доступа к памяти. Реже ошибается в фактах, но ошибается. В Plus тире – 150 сообщений в день. ✨o3-mini-high – это просто версия o3-mini, которую просят думать подольше перед тем как дать ответ – работает она медленнее, но еще реже ошибается, и еще качественнее решает задачи. Великолепно следует инструкциям. Хорошо работает с файлами. Я бы советовал сначала тратить 50 запросов этой модели, и дальше переходить к o3-mini или o1.o1 – модель генератор отчетов, эссе и рефератов. Медленная модель. Хорошо следует инструкциям, может ошибиться в фактах. Не может искать в интернете. Хорошо видит картинки и читает файлы, не теряя деталей. У вас всего 50 запросов в неделю. Требует промптинга с описанием отчета которого вы хотите получить. o1 pro mode – лучшая модель на рынке: почти никогда не ошибается в фактах, решает самые сложные задачи кодинга, дольше всех думает, лучше всех понимает изображения, но не умеет искать в интернете и не умеет работать с файлами напрямую. С точки зрения фактов – модель всегда сама себя перепроверяет, за ~3 месяца использования я только один раз поймал ее на неточности. Требует детального промптинга с описанием отчета который вы хотите. Доступна только в Pro тире, лимитов нет.Deep research – несмотря на то, что модель выведена в отдельную кнопку, это версия новой o3 для поиска в интернете, как ей лучше пользоваться я напишу отдельно когда дадут доступ всем. Модель ищет в интернете и сама пишет код (который вам не покажет) для анализа найденных данных, чтобы, например включить в отчет графики. Лучшее, что есть на рынке для поиска данных в интернете. Пока доступна только в Pro. Tldr:Для повседневных задач ваш лучший выбор – o3-mini-high, потом o3-mini, когда у первой кончились лимиты"
Разбираем функцию exec() из пакета rlangДрузья! Сегодня разберём функцию exec(). Если вы работаете с API, создаёте отчёты или автоматизируете рабочие процессы - этот инструмент значительно упростит вашу жизнь.Что такое exec()?exec() - это современная альтернатива базовой функции do.call(). Она позволяет динамически вызывать функции с аргументами, которые хранятся в списке или других структурах данных.Базовый синтаксис:exec(fn, !!!args)Практические примеры использования1. Работа с API# Конфигурация для разных API endpointsapi_configs <- list( jira = list( base_url = "https://jira.company.com", auth = list(user = "user", token = "token"), project = "PROJ" ), gitlab = list( base_url = "https://gitlab.company.com", private_token = "token", project_id = 123 ))# Функция для гибкого создания API запросовcreate_api_request <- function(service, endpoint, ...) { base_params <- api_configs[[service]] extra_params <- list(...) exec( httr::GET, url = file.path(base_params$base_url, endpoint), !!!base_params, !!!extra_params )}# Использованиеcreate_api_request("jira", "issues", query = list(status = "Open"))2. Генерация отчётов# Параметры для разных типов отчётовreport_params <- list( daily = list( period = "day", metrics = c("users", "revenue"), format = "xlsx", email_to = "[email protected]" ), weekly = list( period = "week", metrics = c("users", "revenue", "retention"), format = "pdf", email_to = c("[email protected]", "[email protected]") ))generate_report <- function(report_type, additional_params = list()) { base_params <- report_params[[report_type]] # Комбинируем базовые параметры с дополнительными exec( create_report, !!!base_params, !!!additional_params, timestamp = Sys.time() )}# Использованиеgenerate_report("daily", list(department = "sales"))3. Обработка данных с динамическими параметрамиСоветы● Кэширование параметров# Создаём кэш часто используемых параметровcached_params <- memoise::memoise(function(report_type) { # Здесь может быть загрузка из базы данных или API report_params[[report_type]]})generate_cached_report <- function(report_type, ...) { params <- cached_params(report_type) exec(create_report, !!!params, ...)}● Валидация параметровvalidate_and_exec <- function(fn, args) { required_args <- names(formals(fn)) missing_args <- setdiff(required_args, names(args)) if (length(missing_args) > 0) { stop("Missing required arguments: ", paste(missing_args, collapse = ", ")) } exec(fn, !!!args)}————————————exec() - это не просто замена do.call(), а мощный инструмент для создания гибкого и поддерживаемого кода. Особенно полезен когда:● Работаете с конфигурируемыми параметрами● Создаёте wrapper-функции для API● Автоматизируете генерацию отчётов● Обрабатываете данные из разных источников#заметки_по_R
Целую неделю активно использую Cursor для программированияДля тех кто не в курсе - это среда для создания кода и текстов с ИИ на борту. На выбор даются различные модели типа Клода, ЧатаЖПТ и т.д.Привыкал к нему несколько дней. Остаюсь в восторге! Для меня Курсор оказался удобным и понятным по части написания кода. Если писать код в вебинтерфейсе клода - не видно, куда он внес изменения, в Курсоре же полная раскладка (как в гите)Запускается норм из РФ, без всяких ВПН! Но для оплаты так же нужна буржуйская картаЯ пробовал в Visual Studio Code подрубить их ихнего копилота - не вышел юрисдикцией, на нашей территории сервис не доступен!Еще одна из фишек, которая мне понравилась - это кастомный промпт, который можно задавать для каждого проекта. Кроме того, можно в проект добавлять несколько разных промптов, т.е. собирать под каждую задачу подборку правил из своего большого каталога.Скоро хочу плотно поразбираться с этой функцией. Цель - создание текстов с помощью каскада промптов, например, для проведения мозговых штурмов или написания подробных инструкций или книг.Встретил инфу в мануалах, что кастомные промпты можно формировать не только простым текстом, но и в формате json. Пока экспериментируюПо кастомным промптам нашел следующие полезности:➖https://cursorrules.agnt.one/chat - бот, который делает кастомные промпты для курсора➖https://dotcursorrules.com/rules - список правил для разных языков программированияВот пример части промпта для питона со второго ресурса:Вы - эксперт по Schema-Driven Python Development, специализирующийся на создании хорошо структурированных, поддерживаемых Python-приложений с использованием подхода "контракт-первичен".Ключевая экспертиза:Schema-Driven Development (Разработка, управляемая схемами)Python-архитектура и стандартыContract-First Design (Проектирование от контракта)Тестирование и обеспечение качестваУправление пакетамиГенерация кодаРуководство по разработке:Схемы и структура проектаВСЕГДА:Определяйте модели данных сначала в схемахИспользуйте правильную структуру пакетов (src/ layout)Следуйте стандартам Python (PEP 8, 484, 517, 621)Генерируйте код из схемПоддерживайте документацию по соответствию схем и кодаИспользуйте правильное управление конфигурациейНИКОГДА:Не пишите реализацию до схемНе смешивайте границы пакетовНе используйте плоскую структуруНе пропускайте валидацию схемНе игнорируйте стандарты PythonНе оставляйте схемы без документации....Лучшие практики:Сначала схемы, всегдаСледуйте стандартам PEPГенерируйте, не пишите шаблонный кодОбрабатывайте ошибки с валидацией схемИспользуйте правильное логирование со структурированными даннымиРеализуйте мониторинг с валидацией схемИспользуйте UV для всех операций с пакетами PythonНикогда не используйте pip напрямуюПомните:Схемы - источник истиныПоддерживайте согласованность схем и кодаГенерируйте то, что можноВалидируйте всёТщательно документируйтеФокусируйтесь на поддерживаемостиВ общем, для меня появилась новая предметная область, в которой еще конь на валялся🚶♂️Как у вас обстоят дела с кастомными промптами в Курсоре? Как помимо написания кода его используете? Пишите в каментах!⬇️⬇️⬇️
Искать программистов сложно и больно. Даже при наличии хорошего бюджета.Обычно отвечают кратко - не интересно или просто не возьмусь, а фриланс биржи заполонили писатели скриптов на 200 строк кода, если вы понимаете о чем я.Но поскольку живём мы в удивительное время нейросетей, то с очередной задачей потратив пару вечеров на поиски исполнителя, плюнул и сел писать сам. До полноценного видео как всегда не доходят руки, но возможно пригодится мой опыт уже года нейпрограммирования в текстовом виде, чтобы писать почти что угодно самому. Без шуток, на скрине - комбайн в телеграме на тысячи строк кода, который жонглирует пол дюжиной апишек для получения того результата, который нужен мне.Правда чтобы его написать, пришлось пройти тернистый путь, где я прочувствовал на себе что такое техдолг, а раньше о нем только слышал. Начинал писать с одного файла, файл разрастался, ответа в 300 строк кода (а ровно столько может в одном сообщении написать ИИ) быстро стало не хватать, расширение функционала громоздило огромные файлы, которые в какой-то момент стало невозможно обновлять и поддерживать.Чтобы не повторять моих ошибок можно придерживаться следующих правил:➡️Никакого ChatGPT, платно или бесплатно он творит дичь, лучший и единственный Claude.ai➡️Сразу создаём проект (у GPT ограничение 20 файлов, тут ограничений пока не встретил). Проект - это набор файлов из будущей разработки. В настройках указываем как давать ответ: кратко, без комментариев в коде, чтобы экономить токены, в одном ответе - один файл, если планируется исправление нескольких файлов - сначала указать каких.➡️В зависимости от языка программирование и типа проекта, очень рекомендую предварительно создать чат и спросить про структуру будущего проекта. Если бы я так сделал, то узнал сразу что в telegram ботах существуют хендлеры, кнопки клавиатуры хранятся в отдельном файле, а каждый модуль надо писать в отдельном файле.➡️Главное правило - никогда не писать сразу большой функционал, один чат +1 простая функция. Уже сейчас, я могу понять, где стоит дать задачу в несколько функций, но по началу крайне сложно отследить что и где ломается, или работает не так.➡️Для работы с API достаточно показать пример запроса и пример ответа (чаще всего json), а они почти всегда есть в документации.➡️Чтобы получить хороший результат, надо четко понимать какие этапы есть в процессе и что за чем следует. Не знаете?Даём вводные и спрашиваем у ИИ как бы он решал задачу.Пару недель практики и будете писать автоматизацию любой сложности, да еще и на любом языке, ни один курс вас такому не научит :)
Искусственный интеллект для креативности: помощник или убийца?Сейчас, говоря о будущем технологий, нельзя не говорить об ИИ. Скорость его развития поражает: я пару недель не интересовалась новинками и сейчас чувствую словно отстала на несколько лет.Аспект, который меня особенно сейчас интересует - влияние ИИ на человеческую креативность.Как тренеру, мне необходимо креативно подходить к решению задач, потому что типовые решения сейчас уже не работают. И, конечно, хочется найти инструменты, которые тут помогут. ИИ выглядит, как разумный первый выбор. Но так ли это?Пару лет назад, если бы мне сказали, что я буду обсуждать влияние ИИ на креативность, я бы, скорее всего, просто усмехнулась. Искусственный интеллект – это ведь про алгоритмы, расчёты, оптимизацию... Цифры, схему и логика. Ну какая там креативность? Однако сейчас, когда ChatGPT подсказывает идеи для статей, а то и сам их пишет, Midjourney рисует потрясающие иллюстрации, а нейросети генерируют музыку, вопрос уже не кажется таким очевидным. Причем изменения идут с такой скоростью, что невольно задумываешься, а что же будет завтра? И тут в полной мере проявляются два мировоззрения, о которых я писала в предыдущем посте: отношение к прогрессу и технологиям в общем.Техноскептики утверждают, что чрезмерное увлечение ИИ приводит к снижению уровня оригинальности и обесцениванию человеческого вклада в творчество и креатив.🔹 Упрощение и шаблонность. Алгоритмы обучаются на уже существующих данных, а значит, в большинстве случаев они лишь перерабатывают и компилируют старое. Где гарантия, что в этом процессе не теряется свежесть идеи?🔹 Потеря навыков. Если дизайнер постоянно пользуется нейросетями для создания концепций, не потеряет ли он собственное видение? Если писатель доверяет генерации идей ИИ, не притупится ли его воображение?🔹 Вопросы этики. Использование работ художников и писателей для обучения нейросетей без их согласия вызывает множество дискуссий. Где заканчивается вдохновение и начинается плагиат?🔹 Потеря мотивации. Зачем напрягаться и вообще что-то придумывать и делать, если ИИ сделает все за тебя, быстрее тебя, лучше (?) тебя. Технооптимисты же возражают на это: ИИ – это мощный инструмент, способный не только помогать, но и расширять границы креативности. Рутинные задачи теперь можно делегировать алгоритмам, оставляя человеку самое интересное – идеи и концепции.🔹 Автоматизация рутинных процессов. Монтаж видео, обработка изображений, расшифровка интервью – все это теперь можно делать быстрее, оставляя больше времени для творчества.🔹 Новые источники вдохновения. Художники используют нейросети для создания референсов, писатели – для мозгового штурма, музыканты – для экспериментов с новыми звуками.🔹 Доступность креатива. Даже если человек не умеет рисовать, но у него есть идея, ИИ поможет её реализовать. Это снижает порог входа в творческие профессии.Получается, что с ИИ можно сделать столько удивительных вещей, на которые раньше не хватало времени, сил, внимания или умения.А вы что думаете? ИИ уничтожает человеческую креативность или помогает вывести ее на новые, прежде недоступные уровни?Интересно вам было бы поисследовать, как ИИ влияет на креативность? И как можно его использовать в помощь нашей креативности? - пишите в комментариях