Уточняем формулу второй корректировки, вычислена собака после манула 17.06.2025 3:20 погрешность составила 20 минут - но с этим тоже разберемся потом, в расчете разницы и усреднении участвовало всего 3 таймфрейма: 4ч,1ч и 30м - точность только в этих пределах = 20 минут погрешности нормально.
Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!
Коллективный разум в фильмах вычисляет и предсказывает то что связано с будущим и путешествиями во времени - главное изобретение машины времени в форме Y - так же встречается на логотипе скайнета, на машине три буквы DMC - что ассоциируется с DOG MANUL CAT
Все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.
Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.
Вторая корректировка применилась к собаке номер 89, голубым текстом.
1. Вот что в логе:
ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ
Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):
Год (например 2025): 2025
Введите ВТОРУЮ дату (конец периода):
Год (например 2025): 2025
Введите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):
Год (например 2025): 2025
Разница между периодами: 2090 минут
Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +
Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +
Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +
Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)
Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)
Таймфрейм 1H: datetime(2025, 6, 18, 2, 30)
Таймфрейм 30M: datetime(2025, 6, 18, 2, 0)
ЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Финальная средняя дата: 18 число 03:20
2. Вот сам код для phyton, отдельный для расчета второй корректировки, после работы основной программы, пока еще не в программе:
from datetime import datetime, timedelta
"""Ввод даты в формате datetime(год, месяц, день, час, минута)"""
print("\nВведите дату и время:")
year = int(input("Год (например 2025): "))
month = int(input("Месяц (1-12): "))
day = int(input("День (1-31): "))
hour = int(input("Час (0-23): "))
minute = int(input("Минуты (0-59): "))
return datetime(year, month, day, hour, minute)
"""Форматирует результат как datetime(год, месяц, день, час, минута)"""
return f"datetime({dt.year}, {dt.month}, {dt.day}, {dt.hour}, {dt.minute})"
def average_datetime(dt1, dt2):
"""Вычисляет среднее между двумя датами"""
def compute_final_average(dates):
"""Вычисляет финальное среднее по вашей уникальной формуле"""
# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат
for i in range(len(dates)):
for j in range(i + 1, len(dates)):
avg = average_datetime(dates[i], dates[j])
pairwise_averages.append(avg)
# Шаг 2: Средние между полученными средними
second_level_averages = []
for i in range(len(pairwise_averages)):
for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):
avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])
second_level_averages.append(avg)
# Шаг 3: Финальное среднее
for dt in second_level_averages:
total += dt - second_level_averages[0] # Избегаем переполнения
final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)
print("ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ")
print("Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):")
print("\nВведите ВТОРУЮ дату (конец периода):")
print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")
base_dt = input_datetime()
diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)
print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")
operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")
while operation not in ['+', '-']:
operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")
# Таймфреймы и соответствующие дельты
'4H': timedelta(hours=4),
'1H': timedelta(hours=1),
'30M': timedelta(minutes=30)
# Собираем результаты первого этапа
print("\nРЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:")
for tf, delta in timeframes.items():
result = base_dt + new_diff
result_dates.append(result)
print(f"Таймфрейм {tf}: {format_result(result)}")
# ЭТАП 2: Усреднение результатов
print("\nЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ")
final_result = compute_final_average(result_dates)
print("\nФинальная средняя дата:", final_result.strftime("%d число %H:%M"))
if __name__ == "__main__":
