Calculator

Собирает реальную итоговую цену в виде водопада: стек скидок, корректная база и каскад налогов, чаевые на этикетной базе с округлением, деление на человеков и конвертация по среднерыночному курсу против DCC.

Format Conversion

Преобразует конфигурации между dotenv .env, TOML, INI, Java .properties, YAML, JSON, HCL (нативный синтаксис Terraform/Vagrant) и атрибутными множествами Nix, а также генерирует манифесты Kubernetes ConfigMap / Secret; сохраняет плейсхолдеры ${VAR} / {{var}} и envsubst-интерполяцию, фиксирует происхождение вывода типов (string/int/float/bool/list), сворачивает метки HCL-блоков во вложенные ключи, а двусторонний diff подсвечивает неэквивалентные настройки (потерянные ключи, смены типов, переписанные значения); YAML дружелюбен к патчам Kustomize.

Development

Переводите Unix-метки между hex и десятичной/ISO — вставьте 0x5F6B3A2F, голое 8-значное hex, десятичные секунды или миллисекунды либо дату и получите все формы.

Text Processing

Пошагово выполняет алгоритм bidi (UAX #9): уровни внедрения X1–X8, изолирующие последовательности, парные скобки BD16 с N0, разрешение W/N/I и переупорядочивание L1/L2/L4 с просмотром всех промежуточных состояний.

Science & Education

Формула тонкой линзы 1/f = 1/u + 1/v (действительное — положительно): по любым двум величинам находится третья, с увеличением m = −v/u, характером изображения (v > 0 — действительное перевёрнутое, v < 0 — мнимое прямое) и оптической силой P = 1/f в диоптриях. Примеры — два классических урока: реальное изображение проектора (u = 15 см, f = 10 см) и мнимое изображение лупы (u = 5 см). Расстояния в мм/см/м.

Science & Education

Релятивистское замедление времени Δt = γ·Δτ (γ = 1/√(1−v²/c²)): скорость вводится как доля c или в м/с, а интервал может принадлежать движущимся часам (собственное время) или наблюдателю в системе покоя — инструмент показывает обе точки зрения. При 0.6c γ = 1.25 точно; а v = 0.998c растягивает время жизни 2.2 мкс мюона до 34.8 мкс — вот почему космические мюоны долетают до уровня моря.

Science & Education

Квантовое туннелирование через прямоугольный барьер: электрон/протон/своя масса, высота V₀ (эВ), ширина a (нм) и энергия E. Выводит константу затухания κ = √(2m(V₀−E))/ℏ, κa, WKB-пропускание T ≈ e^(−2κa) вместе с точным решением для прямоугольного барьера и отражение R = 1−T. При E выше барьера используется формула рассеяния над барьером — квантовая механика частично отражает и сверху.

Science & Education

Три режима принципа неопределённости Δx·Δp ≥ ℏ/2: минимальная неопределённость импульса Δp = ℏ/(2Δx) по заданному Δx; минимальное Δx по заданному Δp; или проверка пары (Δx, Δp) с указанием отношения. Длины в м/мм/мкм/нм/пм, импульсы в кг·м/с, г·см/с или эВ/c; необязательная масса переводит Δp в разброс скоростей Δv = Δp/m (с долей скорости света).

Math & Numbers

Решает сбалансированную транспортную задачу как поток минимальной стоимости (2–8 поставщиков × 2–8 потребителей; требуется равенство суммарного предложения и спроса): каждое насыщение идёт по кратчайшему пути остаточной сети (SPFA допускает отрицательные стоимости остаточных дуг), а накопленные кратчайшие расстояния со знаком минус дают в точности двойственные переменные МОДИ (u_i, v_j). Выводятся пути насыщений, полный план перевозок, проверки итогов по строкам/столбцам и матрица оценок с сертификатом оптимальности (все ≥ 0, = 0 на базисных клетках). Классика: запасы [30,40,30], потребности [20,30,30,20], тарифы [[2,3,1,4],[4,2,5,3],[3,1,4,2]] → минимум 200.

Finance

Бутстрап дисконт-факторов и спот-кривой по котировкам treasuries, параметрический фит Nelson-Siegel или Svensson и графики спот- и мгновенной форвардной кривых с остатками в базисных пунктах.

Math & Numbers

Строит полную таблицу истинности булева выражения (до 6 переменных, 64 строки): поддерживаются + ИЛИ, ^ XOR, ·/*/& или умножение И, !/~/' НЕ, скобки; переменные перечислены по алфавиту, каждая строка показывает набор и значение F, а также канонические формы Σm (минтермы) и ΠM (макстермы). Классика: AB + A'C имеет Σm(1,3,6,7); A ^ B ^ C — функция нечётности Σm(1,2,4,7).

Data Analysis

Читает датасет CSV/JSON и делит на train/validation/test со стратификацией по целевому столбцу (по умолчанию 70/15/15, воспроизводимое зерно) или стратифицированный k-fold; отчёт о распределении классов по сплитам с полосами отклонения, проверка утечек через дубликаты строк, предпросмотр SMOTE (интерполяция ближайших соседей на train) и экспорт CSV в ZIP.