Category: Инструменты

        $ docker pull miktex/miktex
$ docker volume create --name miktex
$ docker run -it \
  -v miktex:/miktex/.miktex \
  -v $(pwd):/miktex/work \
  miktex/miktex \
  pdflatex main.tex
    

        \documentclass{article}
% область преамбулы
\begin{document} % тело документа: начало
% текст
\end{document} % тело документа: конец
% команды в этой части документа не будут учитываться при сборке документа
    

        % начало стилевого файла
\RequirePackage[english,russian]{babel}
\RequirePackage[utf8]{inputenc}
\RequirePackage{amsmath, amsfonts, amssymb, latexsym}
\RequirePackage[
	left=2cm,
	right=2cm,
	top=2cm,
	bottom=2cm
		]{geometry}
... 
\newcommand{\str}[1]{cтр.~\pageref{#1}}
\newcommand{\strbook}[1]{стр.~{#1}}
...
\DeclareMathOperator*{\argmin}{arg\,min}
\DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max}
\DeclareMathOperator*{\sign}{sign}
\DeclareMathOperator*{\const}{const}
...
    

        \documentclass{article}
\usepackage{style_template} % подключаем стилевой файл style_template.sty, расположенный в той же директории, что и tex-файл
\begin{document}
% текст
\end{document}
    

        ...
\begin{document}

\title{Аналитический отчет по ...} % заголовок отчета
\author{\itshape Иванов И.И.} % автор работы
\date{} % просим LaTeX не указывать дату, так как будет
        % использован наш вариант оформления даты, описанный в стилевом файле
\maketitle % создает заголовок

\thispagestyle{fancy} % задает стиль страницы

В этой части можно разместить аннотацию к отчету. \TeX -- это издательская система компьютерной верстки, предназначенная для набора ...

\tableofcontents % создает оглавление

\section{Пример многострочной формулы}
    Для набора сложных многострочных формул используются различные окружения, например, окружение \texttt{multline}
	\begin{multline}
		F_{\zeta}(z)=P[\,\zeta\leqslant z\,] = \int\!\!\!\int_{x/y\leqslant z}f_X(x;n)f_Y(y;m)\,dxdy =\\ \dfrac{1}{2^{(n+m)/2}\Gamma(n/2)\Gamma(m/2)}\int\!\!\!\int_{x/y\leqslant z}x^{n/2-1}y^{m/2-1}\exp\left( -\frac{x}{2} \right) \exp\left( -\frac{y}{2} \right) \,\mathrm{d}x \, \mathrm{d}y.
	\end{multline}

\section{Пример группового размещения формул}

Несколько формул можно разместить в одной группе с помощью окружения \texttt{gather}
\begin{gather}
	\sum_{j \in \mathbf{N}} b_{ij} \hat{y}_{j} = \sum_{j \in \mathbf{N}} b_{ij}^\lambda \hat{y}_j + (b_{ii} - \lambda_i)\hat{y}_i \hat{y},\notag \\
	\det \mathbf{K}(t=1, t_1, \ldots, t_n) = \sum_{I \in \mathbf{n} } (-1)^{|I|} \prod_{i \in I} t_i \prod_{j \in I} (D_j + \lambda_j t_j) \det \mathbf{A}^{(\lambda)} (\, \overline{I} | \overline{I} \,) = 0,\tag{$a$} \\
	\mathbb{F} = \sum_{i=1}^{\left[ \frac{n}{2}\right] } \binom{ x_{i,i+1}^{i^2}}{ \left[ \frac{i+3}{3} \right]} {{\sqrt{\mu(i)^\frac{3}{2} (i^2-1)}} \over\displaystyle {\sqrt[3]{\rho(i)-2} + \sqrt[3]{\rho(i)-1}} }, \tag{$b$}
\end{gather}

\section{Простая однострочная формула}

Теорема Хинчина-Винера утверждает, что спектральная плотность мощности стационарного в широком смысле случайного процесса представляет собой преобразование Фурье от соответствующей автокорреляционной функции
\begin{equation*} % без нумерации
    S_{xx}(f) = \int\limits_{-\infty}^{\infty}  \, r_{xx} (\tau) e^{-j 2 \pi f \tau} \mathrm{d} \tau,\ \text{где}\ r_{xx}(\tau) = \mathbb{E}[\,x(t) \, x^{*}(t - \tau)\,].
\end{equation*}

\end{document}
    

        ... 
\def\@maketitle{
    \begin{flushright}
	\footnotesize\itshape
	Дата последней сборки документа:\\ \today\ в \currenttime
    \end{flushright}

    \begin{center}
	\let \footnote \thanks
	\begin{spacing}{1.5}
	    {\Large\bfseries\@title}
	\end{spacing}\vskip 1mm

	{\normalsize
	    \begin{tabular}[t]{l}
		\@author
	    \end{tabular}\par	
	}
    \end{center}
    \par
    \vskip 1.5em
}
...
    

        $ streamlit run streamlit_simple_example.py

  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Local URL: http://localhost:8502 # <-- 
  Network URL: http://192.168.1.247:8502
    

        import streamlit as st
import math
import pandas as pd
from pandas import Series
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import numpy.random as rnd

title_app = "Простой пример использования библиотеки Streamlit"
# чтобы на вкладке браузера отображалось имя приложения, а не имя файла
st.set_page_config(
    layout="wide",
    page_title=title_app,
    initial_sidebar_state="expanded",
)


def gauss_with_exp_acf_gen(
    *,
    sigma: float = 2,
    w_star: float = 1.25,
    delta_t: float = 0.05,
    N: int = 1000,
) -> np.array:
    """
    Описание
    --------
    Генерирует дискретную реализацию
    стационарного гауссовского ПСП
    с КФ экспоненциального типа

    Параметры
    ---------
    sigma : стандартное отклонение ординат ПСП.
    w_star : параметр модели ПСП.
    delta_t : шаг по времени.
    N : число отсчетов ПСП.

    Возвращает
    ----------
    xi : массив элементов ПСП с заданной КФ
    """
    gamma_star = w_star * delta_t
    rho = math.exp(-gamma_star)
    b1 = rho
    a0 = sigma * math.sqrt(1 - rho ** 2)

    xi = np.zeros(N)
    xi[0] = rnd.rand()
    x = rnd.randn(N)

    for n in range(1, N):
        xi[n] = a0 * x[n] + b1 * xi[n - 1]

    return xi


def main(N: int = 100):
    timestmp = np.arange(N)
    # временной ряд №1
    time_series_1 = gauss_with_exp_acf_gen(sigma=5, w_star=1.25, N=N)
    # временной ряд №2
    time_series_2 = gauss_with_exp_acf_gen(sigma=6.5, w_star=1.75, N=N)

    fig = go.Figure()

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=time_series_1,
            name="Временной ряд (объект-1)",
            opacity=0.8,
            mode="lines",
            line=dict(
                color="#E84A5F",
            ),
        )
    )

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=Series(time_series_1).rolling(window=7).mean(),
            name="Скользящее среднее (объект-1)",
            mode="lines",
            opacity=0.6,
            line=dict(
                color="#FF847C",
            ),
        )
    )

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=time_series_2,
            name="Временной ряд (объект-2)",
            mode="lines",
            opacity=0.8,
            line=dict(
                color="#5E63B6",
            ),
        )
    )

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=Series(time_series_2).rolling(window=7).mean(),
            name="Скользящее среднее (объект-2)",
            mode="lines",
            opacity=0.6,
            line=dict(
                color="#6EB6FF",
            ),
        )
    )

    fig.update_layout(
        title=dict(
            # text="<i>Временной ряд</i>",
            font=dict(
                family="Arial",
                size=18,
                color="#07689F",
            ),
        ),
        xaxis_title=dict(
            text="<i>Временная метка</i>",
            font=dict(
                family="Arial",
                size=13,
                color="#537791",
            ),
        ),
        yaxis_title=dict(
            text="<i>Продолжительность простоя, час</i>",
            font=dict(
                family="Arial",
                size=13,
                color="#537791",
            ),
        ),
        xaxis=dict(
            showline=True,
        ),
        yaxis=dict(
            showline=True,
        ),
        autosize=False,
        showlegend=True,
        margin=dict(
            autoexpand=False,
            l=70,
            r=10,
            t=50,
        ),
        legend=dict(
            orientation="v",
            yanchor="bottom",
            y=0.01,
            xanchor="right",
            x=0.99,
            font=dict(family="Arial", size=12, color="black"),
        ),
        plot_bgcolor="white",
    )

    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)


if __name__ == "__main__":
    main(N=350)
    

        def text_downloader(multiline: str) -> NoReturn:
    """
    Принимает LaTeX-шаблон документа в виде многострочной строки и
    создает на странице ссылку для скачивания шаблона
    """
    OUTPUT_TEX_FILENAME = "base_template_for_latex.tex"
    
    b64 = base64.b64encode(multiline.encode()).decode()
    # создает ссылку для скачивания файла
    href = (f'<a href="data:file/txt;base64,{b64}" '
            f'download="{OUTPUT_TEX_FILENAME}">Скачать ...</a>')
    st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)
    

        \documentclass[
    11pt,
    a4paper,
    utf8,
]{{article}}

\usepackage{{style_template}}

\begin{{document}}
...
Усталостная долговечность по модели \eqref{{eq:miles}} составляет $ Y_{{NB}} = {Y_NB:.2f} $, сек.

\section{{Оценка усталостной долговечности по модели P.H. Wirsching и C.L.~Light}}
...
    

        # для сборки каркаса
$ pdflatex base_template_for_latex.tex
# для вычисления конечных ссылок на страницы, формулы и пр.
$ pdflatex base_template_for_latex.tex

    

        $ docker pull miktex/miktex
$ docker volume create --name miktex
$ docker run -it \
  -v miktex:/miktex/.miktex \
  -v $(pwd):/miktex/work \
  miktex/miktex \
  pdflatex main.tex
    

        \documentclass{article}
% область преамбулы
\begin{document} % тело документа: начало
% текст
\end{document} % тело документа: конец
% команды в этой части документа не будут учитываться при сборке документа
    

        % начало стилевого файла
\RequirePackage[english,russian]{babel}
\RequirePackage[utf8]{inputenc}
\RequirePackage{amsmath, amsfonts, amssymb, latexsym}
\RequirePackage[
	left=2cm,
	right=2cm,
	top=2cm,
	bottom=2cm
		]{geometry}
... 
\newcommand{\str}[1]{cтр.~\pageref{#1}}
\newcommand{\strbook}[1]{стр.~{#1}}
...
\DeclareMathOperator*{\argmin}{arg\,min}
\DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max}
\DeclareMathOperator*{\sign}{sign}
\DeclareMathOperator*{\const}{const}
...
    

        \documentclass{article}
\usepackage{style_template} % подключаем стилевой файл style_template.sty, расположенный в той же директории, что и tex-файл
\begin{document}
% текст
\end{document}
    

        ...
\begin{document}

\title{Аналитический отчет по ...} % заголовок отчета
\author{\itshape Иванов И.И.} % автор работы
\date{} % просим LaTeX не указывать дату, так как будет
        % использован наш вариант оформления даты, описанный в стилевом файле
\maketitle % создает заголовок

\thispagestyle{fancy} % задает стиль страницы

В этой части можно разместить аннотацию к отчету. \TeX -- это издательская система компьютерной верстки, предназначенная для набора ...

\tableofcontents % создает оглавление

\section{Пример многострочной формулы}
    Для набора сложных многострочных формул используются различные окружения, например, окружение \texttt{multline}
	\begin{multline}
		F_{\zeta}(z)=P[\,\zeta\leqslant z\,] = \int\!\!\!\int_{x/y\leqslant z}f_X(x;n)f_Y(y;m)\,dxdy =\\ \dfrac{1}{2^{(n+m)/2}\Gamma(n/2)\Gamma(m/2)}\int\!\!\!\int_{x/y\leqslant z}x^{n/2-1}y^{m/2-1}\exp\left( -\frac{x}{2} \right) \exp\left( -\frac{y}{2} \right) \,\mathrm{d}x \, \mathrm{d}y.
	\end{multline}

\section{Пример группового размещения формул}

Несколько формул можно разместить в одной группе с помощью окружения \texttt{gather}
\begin{gather}
	\sum_{j \in \mathbf{N}} b_{ij} \hat{y}_{j} = \sum_{j \in \mathbf{N}} b_{ij}^\lambda \hat{y}_j + (b_{ii} - \lambda_i)\hat{y}_i \hat{y},\notag \\
	\det \mathbf{K}(t=1, t_1, \ldots, t_n) = \sum_{I \in \mathbf{n} } (-1)^{|I|} \prod_{i \in I} t_i \prod_{j \in I} (D_j + \lambda_j t_j) \det \mathbf{A}^{(\lambda)} (\, \overline{I} | \overline{I} \,) = 0,\tag{$a$} \\
	\mathbb{F} = \sum_{i=1}^{\left[ \frac{n}{2}\right] } \binom{ x_{i,i+1}^{i^2}}{ \left[ \frac{i+3}{3} \right]} {{\sqrt{\mu(i)^\frac{3}{2} (i^2-1)}} \over\displaystyle {\sqrt[3]{\rho(i)-2} + \sqrt[3]{\rho(i)-1}} }, \tag{$b$}
\end{gather}

\section{Простая однострочная формула}

Теорема Хинчина-Винера утверждает, что спектральная плотность мощности стационарного в широком смысле случайного процесса представляет собой преобразование Фурье от соответствующей автокорреляционной функции
\begin{equation*} % без нумерации
    S_{xx}(f) = \int\limits_{-\infty}^{\infty}  \, r_{xx} (\tau) e^{-j 2 \pi f \tau} \mathrm{d} \tau,\ \text{где}\ r_{xx}(\tau) = \mathbb{E}[\,x(t) \, x^{*}(t - \tau)\,].
\end{equation*}

\end{document}
    

        ... 
\def\@maketitle{
    \begin{flushright}
	\footnotesize\itshape
	Дата последней сборки документа:\\ \today\ в \currenttime
    \end{flushright}

    \begin{center}
	\let \footnote \thanks
	\begin{spacing}{1.5}
	    {\Large\bfseries\@title}
	\end{spacing}\vskip 1mm

	{\normalsize
	    \begin{tabular}[t]{l}
		\@author
	    \end{tabular}\par	
	}
    \end{center}
    \par
    \vskip 1.5em
}
...
    

        $ streamlit run streamlit_simple_example.py

  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Local URL: http://localhost:8502 # <-- 
  Network URL: http://192.168.1.247:8502
    

        import streamlit as st
import math
import pandas as pd
from pandas import Series
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import numpy.random as rnd

title_app = "Простой пример использования библиотеки Streamlit"
# чтобы на вкладке браузера отображалось имя приложения, а не имя файла
st.set_page_config(
    layout="wide",
    page_title=title_app,
    initial_sidebar_state="expanded",
)


def gauss_with_exp_acf_gen(
    *,
    sigma: float = 2,
    w_star: float = 1.25,
    delta_t: float = 0.05,
    N: int = 1000,
) -> np.array:
    """
    Описание
    --------
    Генерирует дискретную реализацию
    стационарного гауссовского ПСП
    с КФ экспоненциального типа

    Параметры
    ---------
    sigma : стандартное отклонение ординат ПСП.
    w_star : параметр модели ПСП.
    delta_t : шаг по времени.
    N : число отсчетов ПСП.

    Возвращает
    ----------
    xi : массив элементов ПСП с заданной КФ
    """
    gamma_star = w_star * delta_t
    rho = math.exp(-gamma_star)
    b1 = rho
    a0 = sigma * math.sqrt(1 - rho ** 2)

    xi = np.zeros(N)
    xi[0] = rnd.rand()
    x = rnd.randn(N)

    for n in range(1, N):
        xi[n] = a0 * x[n] + b1 * xi[n - 1]

    return xi


def main(N: int = 100):
    timestmp = np.arange(N)
    # временной ряд №1
    time_series_1 = gauss_with_exp_acf_gen(sigma=5, w_star=1.25, N=N)
    # временной ряд №2
    time_series_2 = gauss_with_exp_acf_gen(sigma=6.5, w_star=1.75, N=N)

    fig = go.Figure()

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=time_series_1,
            name="Временной ряд (объект-1)",
            opacity=0.8,
            mode="lines",
            line=dict(
                color="#E84A5F",
            ),
        )
    )

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=Series(time_series_1).rolling(window=7).mean(),
            name="Скользящее среднее (объект-1)",
            mode="lines",
            opacity=0.6,
            line=dict(
                color="#FF847C",
            ),
        )
    )

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=time_series_2,
            name="Временной ряд (объект-2)",
            mode="lines",
            opacity=0.8,
            line=dict(
                color="#5E63B6",
            ),
        )
    )

    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=timestmp,
            y=Series(time_series_2).rolling(window=7).mean(),
            name="Скользящее среднее (объект-2)",
            mode="lines",
            opacity=0.6,
            line=dict(
                color="#6EB6FF",
            ),
        )
    )

    fig.update_layout(
        title=dict(
            # text="<i>Временной ряд</i>",
            font=dict(
                family="Arial",
                size=18,
                color="#07689F",
            ),
        ),
        xaxis_title=dict(
            text="<i>Временная метка</i>",
            font=dict(
                family="Arial",
                size=13,
                color="#537791",
            ),
        ),
        yaxis_title=dict(
            text="<i>Продолжительность простоя, час</i>",
            font=dict(
                family="Arial",
                size=13,
                color="#537791",
            ),
        ),
        xaxis=dict(
            showline=True,
        ),
        yaxis=dict(
            showline=True,
        ),
        autosize=False,
        showlegend=True,
        margin=dict(
            autoexpand=False,
            l=70,
            r=10,
            t=50,
        ),
        legend=dict(
            orientation="v",
            yanchor="bottom",
            y=0.01,
            xanchor="right",
            x=0.99,
            font=dict(family="Arial", size=12, color="black"),
        ),
        plot_bgcolor="white",
    )

    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)


if __name__ == "__main__":
    main(N=350)
    

        def text_downloader(multiline: str) -> NoReturn:
    """
    Принимает LaTeX-шаблон документа в виде многострочной строки и
    создает на странице ссылку для скачивания шаблона
    """
    OUTPUT_TEX_FILENAME = "base_template_for_latex.tex"
    
    b64 = base64.b64encode(multiline.encode()).decode()
    # создает ссылку для скачивания файла
    href = (f'<a href="data:file/txt;base64,{b64}" '
            f'download="{OUTPUT_TEX_FILENAME}">Скачать ...</a>')
    st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)
    

        \documentclass[
    11pt,
    a4paper,
    utf8,
]{{article}}

\usepackage{{style_template}}

\begin{{document}}
...
Усталостная долговечность по модели \eqref{{eq:miles}} составляет $ Y_{{NB}} = {Y_NB:.2f} $, сек.

\section{{Оценка усталостной долговечности по модели P.H. Wirsching и C.L.~Light}}
...
    

        # для сборки каркаса
$ pdflatex base_template_for_latex.tex
# для вычисления конечных ссылок на страницы, формулы и пр.
$ pdflatex base_template_for_latex.tex