🧪 Тест карточной системы

Универсальные макеты для презентаций

Демонстрация всех вариантов карточных макетов

1️⃣ Одна карточка (cols-1)

🎯 Центральная идея

Универсальная карточная система позволяет создавать красивые и адаптивные макеты с минимальным количеством кода.

Преимущества:

  • Автоматическая адаптивность
  • Равная высота карточек
  • Простота использования
  • Обратная совместимость
💡 Идеально для акцентирования важной информации

2️⃣ Две карточки (cols-2)

✅ Преимущества

  • Простота: Один класс card-layout
  • Гибкость: Модификаторы для настройки
  • Красота: Автоматическое выравнивание
  • Скорость: Быстрая разработка
🚀 Новая система

❌ Старые проблемы

  • Сложность: Множество классов
  • Несовместимость: Разные системы
  • Дублирование: Повторение кода
  • Ошибки: Трудно поддерживать
⚠️ Устаревший подход

3️⃣ Три карточки (cols-3)

📱 Планирование

Этап 1

  • Анализ требований
  • Выбор технологий
  • Создание макетов
  • Планирование архитектуры
🕐 1-2 недели

⚙️ Разработка

Этап 2

  • Написание кода
  • Создание компонентов
  • Интеграция систем
  • Тестирование функций
🕐 3-4 недели

🚀 Запуск

Этап 3

  • Финальное тестирование
  • Развертывание
  • Мониторинг
  • Поддержка пользователей
🕐 1 неделя

4️⃣ Четыре карточки (cols-4)

🔧 Инструменты

  • IDE: VS Code
  • Фреймворк: Hugo
  • Презентации: Reveal.js
  • Стили: CSS Grid

📊 Аналитика

  • Метрики: Page Speed
  • SEO: Lighthouse
  • A11y: WAVE
  • Тесты: Jest

🎨 Дизайн

  • Цвета: Material Design
  • Шрифты: PT Sans
  • Иконки: Emoji
  • Анимации: CSS3

🚀 Деплой

  • Хостинг: GitHub Pages
  • CDN: Cloudflare
  • CI/CD: GitHub Actions
  • Мониторинг: Uptime Robot

🎨 Модификаторы: Elegant

💎 Элегантный стиль

Модификатор elegant добавляет:

  • Красивые тени
  • Плавные анимации
  • Hover эффекты
  • Премиум внешний вид

🤖 AI карточка

Специальная цветовая схема для тем искусственного интеллекта:

  • Фиолетовый градиент
  • AI-тематика
  • Современный дизайн

🌐 IoT карточка

Оранжевая схема для интернета вещей:

  • IoT цветовая гамма
  • Технологическая тематика
  • Яркий акцент

🌈 Модификаторы: Gradient

🔬 Технические карточки

Модификатор gradient создает:

  • Градиентный фон контейнера
  • Увеличенные отступы
  • Премиум внешний вид
  • Лучшее восприятие контента

📐 Математика в дизайне

$$\text{Красота} = \frac{\text{Простота} \times \text{Функциональность}}{\text{Сложность}}$$

Где Простота - легкость использования,
Функциональность - полезные возможности

🔄 Автоматический режим

🤖 Автоматика

Без явного указания cols-X система сама определит оптимальное количество колонок

📱 Адаптивность

Автоматически подстраивается под размер экрана и количество карточек

⚡ Скорость

Минимум кода - максимум результата

🧮 Математические формулы в карточной системе

⚡ Закон Ома

Основы электротехники

$$U = I \times R$$

U - Напряжение (Вольт)
I - Сила тока (Ампер)
R - Сопротивление (Ом)

🤖 Функция

Нейронные сети

$$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$$

σ(x) - Сигмоида
e - Число Эйлера (≈2.718)
x - Входное значение

📡 Затухание сигнала

Беспроводная связь

$$P_r = P_t \times \left(\frac{\lambda}{4\pi d}\right)^2$$

P_r - Принятая мощность
P_t - Переданная мощность
λ - Длина волны
d - Расстояние

🔬 Сложные математические выражения

🌊 Преобразование Фурье

Обработка сигналов

$$X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j2\pi ft} dt$$

X(f) - Спектр частот
x(t) - Сигнал во времени
f - Частота
j - Мнимая единица

Дискретное преобразование:

$$X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j\frac{2\pi kn}{N}}$$

Применение в IoT:

  • Анализ вибраций датчиков
  • Фильтрация шумов
  • Обработка аудио
  • Спектральный анализ
🎵 Цифровая обработка • mw285748 • 2025-06-15 10:16:28

🎯 Алгоритм PID

Теория управления

$$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}$$

u(t) - Управляющее воздействие
e(t) - Ошибка регулирования
K_p, K_i, K_d - Коэффициенты PID

Дискретная форма:

$$u[n] = K_p e[n] + K_i T_s \sum_{k=0}^n e[k] + K_d \frac{e[n] - e[n-1]}{T_s}$$

Настройка коэффициентов:

  • K_p: Быстродействие
  • K_i: Точность в установившемся режиме
  • K_d: Устойчивость и демпфирование
🎛️ Автоматическое управление • Обновлено: 10:16 UTC

📊 Статистика и вероятность

📈 Нормальное распределение

$$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$$

μ - Среднее значение
σ - Стандартное отклонение

📊 Статистика

🔢 Теорема Байеса

$$P(A|B) = \frac{P(B|A) \times P(A)}{P(B)}$$

P(A|B) - Условная вероятность
P(A) - Априорная вероятность

🎲 Вероятность

📐 Расстояние Евклида

$$d = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$$

d - Расстояние
x_i, y_i - Координаты точек

📏 Геометрия

🧪 Формулы с матрицами

🔀 Линейная алгебра в машинном обучении

Матричные операции

Умножение матриц:

$$C_{ij} = \sum_{k=1}^n A_{ik} B_{kj}$$

Метод наименьших квадратов:

$$\hat{\beta} = (X^T X)^{-1} X^T y$$

A - Матрица коэффициентов
X - Матрица признаков
y - Вектор целевых значений
λ - Собственное значение
v - Собственный вектор

Применение в нейронных сетях:

  • Прямое распространение: $\mathbf{a}^{(l+1)} = \sigma(W^{(l)} \mathbf{a}^{(l)} + \mathbf{b}^{(l)})$
  • Обратное распространение: $\frac{\partial C}{\partial W^{(l)}} = \mathbf{a}^{(l-1)} (\delta^{(l)})^T$
🤖 Глубокое обучение • Автор: mw285748 • UTC: 2025-06-15 10:16:28

📊 Большая аналитическая карточка

📈 Детальная аналитика системы

🔍 Технические характеристики:

Параметр Значение Улучшение
Размер CSS 45KB -20%
Время загрузки 0.8с -35%
Совместимость 98% +15%
Производительность 95/100 +25%