Учусь в Python

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!

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.

1. Вот что в логе:

ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ

Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 13

Час (0-23): 1

Минуты (0-59): 00

Введите ВТОРУЮ дату (конец периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 14

Час (0-23): 11

Минуты (0-59): 50

Введите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 16

Час (0-23): 14

Минуты (0-59): 40

Разница между периодами: 2090 минут

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

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

def input_datetime():

"""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)

def format_result(dt):

"""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"""

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_final_average(dates):

"""Вычисляет финальное среднее по вашей уникальной формуле"""

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

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

total = timedelta()

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)

return final_avg

def main():

print("ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ")

print("Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):")

dt1 = input_datetime()

print("\nВведите ВТОРУЮ дату (конец периода):")

dt2 = input_datetime()

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

base_dt = input_datetime()

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

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

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты первого этапа

result_dates = []

print("\nРЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:")

for tf, delta in timeframes.items():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

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__":

main()

Объясняет Паша Вавилин, наставник на курсе по Python:

«Язык запросов SQL довольно лаконичный и простой, при этом очень мощный. Единственная проблема с этим языком запросов — он верит, что автор запроса умён и в целом знает синтаксис SQL. Собственно, поэтому лучшее, что вы увидите при ошибке, — это сообщение вида „у вас ошибка в SQL“. И ваш запрос. И… всё. Ну ты ведь умный и знаешь SQL, разбирайся сам, что ты!»

Скачать. Бесплатно, и установка не требуется.
Если нужен - код приложения.

Разрабатываю по фану — потому что мне самому не хватало чего-то простого, лёгкого и по делу.

Это приложение для личных заметок не претендует на звание "универсальной системы управления знаниями", не строит из себя ракетный двигатель и СОВСЕМ не пытается быть новым Обсидианом. Это просто удобное место, куда можно быстро спрятать мысль, идею или список покупок.

Что умеет:

• Работает только с текстом: .txt, .md, .markdown, .mdown

• Создаёт новые заметки в формате Markdown (но без наворотов — как в старые добрые)

• Не держит тебя в облаке, не шифрует данные в своём формате — всё лежит на диске, как тебе привычно

• Левое окно показывает структуру папок — полупрозрачные папки = пустые (нет файлов или подпапок)

• Двойной клик по папке — запоминается как начальная при следующем запуске

• Одинарный клик — раскрывает содержимое

• Если в буфере есть текст — он автоматически попадёт в новую заметку. Буфер очищается.

• Поиск: по тексту, по названиям файлов, по содержимому. С историей. А еще есть Избранное.

• Настройки? Пока только для нейросетевых функций и ответов ИИ-кота (его можно позвать, кликнув по коробке), который может что-то подсказать или прокомментировать с долей сарказма.

Про искусственный интеллект:

• Поддерживает OpenRouter — регистрируешься, получаешь 50 бесплатных запросов в день

• Хватает за глаза для личных заметок, резюме текстов, генерации идей или перевода мыслей во что-то собранное

• ИИ-кот ведёт себя не особо прилично.

Короче:
Если устал от систем, которые требуют обучения, миграции каждые полгода... и выглядят как база данных космического корабля — это приложение для тебя.
Просто открываем, пишем, сохраняем. ИИ критикует и помогает, если нужно, но не навязывается.

Горячие клавиши:
Ctrl + N - создать заметку
Ctrl + P - создать папку
Ctrl + F - искать текст в открытом файле
Ctrl + S - сохранить файл
Ctrl + колёсико - изменение размера шрифта

Win + точка - вставка эмодзи
Win + H - голосовой ввод текста.

Новости:
- улучшен поиск, теперь учитывает окончания и позволяет искать и по отдельным словам словосочетания
- много мелких исправлений,
- Найти связанные заметки - теперь работает, выводит ключевые слова из заметки по которым можно быстро поискать в открытой папке.
- Свой запрос в тексте заметки... - теперь работает.
- приложение работает быстрее, теперь все библиотеки оно содержит в себе, онлайн их не грузит.
- ИИ-функции для папок пока что в разработке.