LoFiCoder 👨🏼‍💻💎 – Telegram
LoFiCoder 👨🏼‍💻💎
1.69K subscribers
187 photos
24 videos
11 files
45 links
Антибиохакер 🦾


Надеюсь, Вам здесь понравится, обнимаю❤️

https://news.1rj.ru/str/+qi3--HrUQKE1MTgy
Download Telegram
#Личный_опыт или подарок для биологов 😑

Узнал дедовский способ обработки MTT, надо просто каждый день делать эти три простые вещи…

Ставить лайки, подписываться на канал, приглашать сюда друзей и коллег 😶🐱

Сегодня хочу показать Вам программу, которую делал для MTT-теста (очень распространенный метод в клеточной биологии). 👋
Код автоматически обрабатывает данные с 96-луночных планшетов, рассчитывает IC50 по 4-параметрической логистической модели, строит интерактивные графики доза-эффект и тепловые карты абсорбции, генерирует статистические отчёты. Программа также выполняет кластерный анализ для выявления групп с похожим профилем ответа и вычисляет Z'-фактор для контроля качества эксперимента. Визуализация включает наглядные 3D-модели распределения абсорбции по планшету с возможностью сравнения нескольких экспериментов на одном графике.

😘Здесь интерфейс уже поинтереснее сделал. С красивой программой работать приятнее. Да и отчеты потом будет нестыдно разместить в статье или презе.

Все также рад Вашей подпис..., ой, то есть поддержке ❤️

Ахаха, Всем хорошего дня 🐱
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15👏42❤‍🔥1🤮1
Что было первым — курица, яйцо или… симуляция?

Думаю, все слышали гипотезу, что наш мир — матрица. Я решил всерьез задаться вопросом, можно ли закодировать целую вселенную?🍳

В 2003 году философ Ник Бостром предположил:

«Если когда‑нибудь станет возможно создавать «миры внутри кода», и если развитые цивилизации действительно будут этим заниматься, то число симулированных разумных существ многократно превысит число «оригинальных», и значит, вероятность того, что мы сами находимся в симуляции, становится очень высокой».


Никаких доказательств. Лишь статистический аргумент. Но этого достаточно, чтобы люди задумывались. Но вместо бесцельных спекуляций предлагаю попробовать самим уместить вселенную в код. 😏

🌟 Начнем с явления квантовой механики — бесконечно глубокой потенциальной ямы (Infinite Square Well).

Бесконечно глубокая потенциальная яма — модель «частицы в коробке».
Это классическая модель в квантовой механике, с которой физики начинают изучение микромира. Представим частицу, запертую в одномерной коробке с абсолютно непроницаемыми стенками (потенциал вне области — бесконечен, V(x)=∞). Внутри — полный "нулевой потенциал", частица свободна, но выйти за границы она не может. В такой системе решения стационарного уравнения Шрёдингера дают волновые функции в виде стоячих волн (синусов), а энергия принимает дискретные значения (Eₙ ∝ n²).

🙂На Python это можно отрисовать так:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

L = 1 # длина ямы
x = np.linspace(0, L, 1000)

plt.figure(figsize=(10, 6))

# Отображаем несколько состояний для сравнения
for n in [1, 2, 3]:
psi = np.sqrt(2/L) * np.sin(n * np.pi * x / L) # волновая функция
prob_density = psi**2 # плотность вероятности
plt.plot(x, prob_density, label=f'n={n}')
plt.fill_between(x, 0, prob_density, alpha=0.2)

# Добавляем границы потенциальной ямы
plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='--', label='Границы ямы')
plt.axvline(x=L, color='black', linestyle='--')

plt.noscript('Квантовая частица в потенциальной яме')
plt.xlabel('Положение x')
plt.ylabel('Плотность вероятности |ψ|²')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()


Результат — плотность вероятности. Где больше "пиков", там выше шанс обнаружить частицу 😑.
Гладкие, симметричные волны — не художественное преувеличение, а точное математическое решение квантовой задачи с жёсткими граничными условиями: ψ(0) = ψ(L) = 0.

Эта модель лежит в основе описания электронов, квантовых точках и потенциальных ямах полупроводников. А также даёт нам интуитивную визуализацию того, как частица ведёт себя в ограниченном пространстве — не как "шарик", а как волна вероятности🦈.

PS: хочу продолжить в будущем описывать явления физики, химии, биологии, астрономии с помощью кода. Считаю эту рубрику (#код_вселенной) гениальной. Засталбливаю ее за собой 👍.

Пока, кодинг (котинк) новой симуляции проходит удачно 😶🐱.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21👍64❤‍🔥4🤔1🤝1
Коллеги, добрый пятничный вечер🥰

Сегодня расскажу о приёме ускорения и оптимизации кода — атрибуте __slots__. На первый взгляд он может показаться излишним гиковским трюком, но в высоконагруженных системах и при массовом создании экземпляров он действительно творит чудеса...🙂

Почему это важно?

🥺Память на вес золота: при сотнях тысяч или миллионах объектов отказ от стандартного словаря атрибутов __dict__ может сэкономить гигабайты RAM.

🥺Молния Маккуин (скорость): доступ к полю через слот происходит напрямую, без словарного поиска — это ощутимо быстрее при пиковых нагрузках.

🥺Чистота и надёжность кода (кота): все допустимые атрибуты явно заданы в классе, и попытка создать что-то вне списка слотов выдаст AttributeError, помогая ловить опечатки.

Внедряем
🐱

class UserEvent:
slots = ('user_id', 'timestamp', 'event_type')

def init(self, user_id, timestamp, event_type):
self.user_id = user_id
self.timestamp = timestamp
self.event_type = event_type


😬 Запускаем профилирование (например, memory_profiler или tracemalloc) в наиболее тяжёлых сценариях.

😰 Выбираем горяченькие классы (самые частые, кушающие память)

🤪 Добавляем __slots__ (только нужные поля без лишних атрибутов).


😴 Запускаем юнит-тесты и нагрузочное тестирование, надеемся, что функционал не сломался.

Что в итоге? — Если ваши объекты часто создаются в больших количествах и имеют фиксированный набор атрибутов, стоит рассмотреть оптимизацию их структуры для уменьшения потребления памяти и ускорения доступа к данным — благо мы знаем, что делать. Однако, если объекты требуют динамического добавления новых атрибутов или имеют сложную иерархию наследования, такие оптимизации усложнят код и приведут к дополнительной запаре. Если экземпляров немного, то выигрыш по памяти будет незаметен, а значит усложнять код в этом случае не стоит.

Пробуйте его на своих хот спотах
👍.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍3🥰2👾1
Для вечерних кодеров 👍

В канале есть не только начинающие питонисты, но и люди с опытом. Поэтому теперь здесь будет два варианта курса (программа начального уровня и продвинутая).

Стараюсь для Вас. Хорошего вечера 🥰
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6❤‍🔥5🤝3🔥1
Всем привет 👍

До конца конкурса остались сутки. Чтобы учесть интересы большинства и напоследок подогреть интерес к конкурсу, показываю программу, которую делал для материаловедов и инженеров.

В ней можно задавать параметры сплава, анализировать фазы при изменении температуры, визуализировать микроструктуру и анимировать результаты.

Что под капотом? 🙂

GUI: tkinter, tkinter.ttk, PIL.

Численные расчёты: numpy для работы с массивами, расчётов опорных фаз.

Построение графиков: matplotlib.

Завтра подведу итоги конкурсной недели и свяжусь с победителями 😘
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍87
Итоги конкурса 🥰

🤗 Приняло участие 10 человек

🤗 Двое победителей (ссылки прикрепляю). Свяжусь с ними сегодня 😇

🤗 С остальными участниками (даже с теми, у кого 0 приглашенных) провзаимодействовали. Помог, чем смог ❤️❤️.

Спасибо, что Вас становится все больше ❤️

PS: В голове уже есть несколько идей, какие еще интерактивные активности тут можно провести, не пропустите 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13👍3
🔥10🥰1