Введите список видов с численностями и получите ключевые показатели структуры сообщества: богатство S, индекс Маргалефа d=(S−1)/ln N, индекс Менхиника d=S/√N (с поправкой на размер выборки), Шеннона H′ и H′max=ln S, выравненность Пиелу J=H′/ln S (0–1; J=1 — полная равномерность) и доминирование Бергера–Паркера (доля доминирующего вида). Поддерживает `имя: число` построчно (с таблицей по видам) или просто числа; повторяющиеся имена суммируются. Больше богатство = больше видов; выше J = равномернее распределение.

Design

Генератор CSS-сниппетов: глассморфизм / неоморфизм

Сквозной генератор полного CSS-сниппета глассморфизма или неоморфизма: настройте размытие, насыщенность, непрозрачность оттенка, радиус, рамку, внешнюю тень и верхний блик; опционально — зернистая SVG feTurbulence-текстура и @supports-фолбэк; автоматически добавляется префикс -webkit-backdrop-filter (обязателен до Safari 18) и маппинг на классы Tailwind (с заметкой о различиях v3/v4), плюс живой предпросмотр карточки на градиентном фоне.

Health

Индекс разнообразия Шеннона (H′)

Вычисляет индекс Шеннона (Шеннона–Винера): H′ = −Σpᵢ·ln pᵢ, где pᵢ = nᵢ/N. H′ растёт и с богатством видов S, и с выравненностью; поддерживает основания ln (классика), log₂ (бит на вид) и log₁₀. Выводит H′max = ln(S) и выравненность Пиелу J = H′/ln(S) (0–1; J=1 — полная равномерность). Ориентировочно: H′ < 1 низкое, 1–3 средне-высокое, > 3 очень высокое (контекстно; сравнивайте сообщества с близким S).

Utilities

Конструктор короткой ссылки + UTM + QR

Один проход вместо тройки bit.ly + Campaign Builder + QR-генератора: вводите целевую страницу и UTM-параметры (обязательная тройка GA4 проверяется, опционально — нижний регистр), получаете полную трекинг-ссылку; детерминированный base62-slug (хэш FNV-1a: одинаковый вход → одинаковый slug, без сети и аккаунтов) на вашем коротком домене; два QR-кода PNG (короткая и полная ссылки); плюс конфиги редиректов nginx / vercel.json / Netlify и CSV-строку для таблицы кампаний.

Health

Индекс разнообразия Симпсона (D = 1−Σpᵢ²)

Вычисляет семейство индексов Симпсона по численностям: доминирование λ = Σpᵢ², разнообразие Джини–Симпсона D = 1−Σpᵢ² (0–1, вероятность того, что две случайные особи принадлежат разным видам; D=0 при монокультуре), обратный индекс 1/λ (число Хилла, «эффективное число видов») и выравненность Симпсона (1/λ)/S. Высокое D — высокое разнообразие; высокое λ — доминирование немногих таксонов. 1/λ удобнее для межсообщественных сравнений. В литературе встречаются разные определения «индекса Симпсона» (λ или 1/λ) — выводятся все три.

Education

Калькулятор удельной скорости роста бактерий (µ)

Вычисляет удельную скорость роста в экспоненциальной фазе: µ = ln2 ÷ t_d или по двум подсчётам µ = ln(Nₜ/N₀) ÷ t (N — OD₆₀₀, КОЕ или любая согласованная единица). Сообщает µ в час/день/минуту, эквивалентное время удвоения и число делений в час k = 1/t_d. Ориентиры: E. coli ≈ 20–30 мин в LB и ≈ 1 ч на минимальной среде, B. subtilis ≈ 26 мин. Источники: кинетика Моно, Brock Biology of Microorganisms. Только для обучения.

Education

Планировщик серийных разведений (серия 10×)

Проектирует классическую серию 10-кратных разведений: число шагов n = ceil(log₁₀(исходный ÷ целевой)) по концентрациям или задайте шаги напрямую; приводит таблицу концентраций по пробиркам (C_k = исходная ÷ 10^k) и рецепт каждой пробирки (смешение 1:9, например 100 мкл из предыдущей + 900 мкл разбавителя на пробирку 1 мл). Советы: менять наконечник на каждом шаге, вортексировать 5–10 с, идти от более концентрированной к более разбавленной. Сочетается с калькулятором КОЕ/мл. Источники: Standard Methods, приложение FDA BAM. Только для обучения.

Development

Симулятор превью Google SERP (десктоп + мобильный)

Введите заголовок, описание и URL — пиксельная симуляция актуальной (2026) выдачи Google: однострочный тайтл ~600px на десктопе, двухстрочный на мобильном, строка «сайт › путь» на десктопе против одного домена на мобильном (изменение января 2025), звёзды и цены как расширенные результаты, дата, светлая и тёмная темы, шкалы пикселей и диагностика (включая заметку об удалении FAQ rich в мае 2026).

Education

Калькулятор удельной активности (U/мг белка)

Вычисляет удельную активность = активность(U) ÷ масса белка(мг), либо напрямую концентрация активности(U/мл) ÷ концентрация белка(мг/мл). Выводит U/мг, нкат/мг и мккат/мг. Это метрика чистоты: растёт при очистке, максимум для чистого фермента = kcat(мин⁻¹) ÷ MW(кДа) (напр. kcat 600 мин⁻¹ и 60 кДа → 10 U/мг); отношение измеренного к теоретическому оценивает чистоту. Требует линейности и теста активности, и определения белка (Bradford/BCA/A280). Источники: номенклатура IUBMB, Scopes Protein Purification, Lehninger. Только для обучения.

Education

Калькулятор концентрации РНК (A260, 1 OD = 40 мкг/мл)

Определяет концентрацию РНК по UV-поглощению при 260 нм: концентрация (мкг/мл) = A260 × фактор разведения × 40 ÷ длина пути (см). Константа для РНК: 1 OD = 40 мкг/мл — между двуцепочечной ДНК (50) и одноцепочечной (33); частая ошибка — использовать константу 50 для дсДНК, что завышает выход РНК на 25%. 1 мкг/мл = 1 нг/мкл; укажите объём элюции для общего выхода. Учтён линейный диапазон 0.1–1.5; чистая РНК даёт OD260/280 ≈ 2.0 (ДНК ~1.8) — чистоту проверяйте отдельным инструментом. Работайте без РНКаз и на льду. Источники: Marmur & Doty, Sambrook & Russell, Manchester 1995, Thermo Fisher. Только для обучения и планирования.

Data Processing

Визуализатор спортивных JSON-данных

Вставьте JSON-пейлоад любого спортивного API (ESPN, TheSportsDB, balldontlie, football-data.org, api-sports.io) — получите аккуратное табло с выделенными победителями и статусами матчей.

Education

Калькулятор равновесия Харди-Вайнберга (p² + 2pq + q² = 1)

Вычисляет частоты аллелей и ожидаемые частоты генотипов по принципу равновесия Харди-Вайнберга. Для биаллельного локуса (A, a) с частотами p, q: p+q=1, p²+2pq+q²=1 (p²=AA, 2pq=Aa, q²=aa). Два режима: (1) по частоте q (или p) — расчёт частот генотипов; (2) по наблюдаемым подсчётам (AA/Aa/aa) — оценка частот аллелей из выборки, расчёт ожидаемых частот и критерий хи-квадрат (df=1, критическое значение 3.841 для p=0.05). Допущения: биаллельный диплоидный локус, бесконечная популяция, случайное скрещивание, без отбора/миграции/мутаций/дрейфа. Источники: Hardy 1908, Weinberg 1908, Wigginton 2005, StatPearls. Только для обучения.