我一直在尝试解释户外光线的重要性，以及大多数人并没有获得足够的光照。最终我意识到，展示比单纯的讲述更有效。
因此，我们开发了一款免费的应用程序，利用您的Apple Watch或iPhone自动跟踪您一天中的光照暴露情况。
它会告诉您是否获得了足够的光照，显示您的光照一致性，并奖励那些有助于激素平衡的习惯。
目前该应用在TestFlight上处于测试阶段，欢迎告诉我您的想法！
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嗨，HN，这是我在这里的第一篇帖子！<p>Functioneer 是终极批处理工具。准备好成为分析忍者吧。我希望能将它推出去并获得一些反馈！<p>我曾作为太阳能热能工程师工作多年，一直对没有一个工具能轻松进行优化和高维参数测试感到震惊。因此，当我去年学会编程后，我就自己做了一个。<p>使用 Functioneer，每个分析都是一系列步骤，您可以定义参数、创建分支、执行或优化一个函数，并将结果保存为参数。您可以根据需要添加任意多的步骤，所有分支同时应用。这真的很强大！<p>示例：在一组参数的网格上测试您喜欢的任何函数（此示例使用流行的 Rosenbrock 函数）：
```python
import functioneer as fn<p># 在这里插入您的函数！
def rosenbrock(x, y, a, b):
return (a-x)**2 + b*(y-x**2)**2<p># 创建带有初始参数的分析模块
anal = fn.AnalysisModule({'a': 1, 'b': 100, 'x': 1, 'y': 1})<p># 在 'x' 和 'y' 值的网格上进行测试
anal.add.fork('x', (0, 1, 2))
anal.add.fork('y', (1, 10))
anal.add.execute(func=rosenbrock)<p>print(anal.run()['df'][['x', 'y', 'rosenbrock']])
```
```
示例输出：
a b x y rosenbrock
0 1 100 0 1 101
1 1 100 0 10 10001
2 1 100 1 1 0
3 1 100 1 10 8100
4 1 100 2 1 901
5 1 100 2 10 3601
```</i>
三个月前，有人发布了一个网站，展示了企业的时间信息。<p>对我来说，最有趣的评论是关于国家零售联合会的4-5-4日历。这个日历很难理解，所以我制作了一个可视化图表。我还实现了人们所要求的其他日历类型。<p>我确实找到了包含10032家上市公司的SEC数据集，但尚未完成符号搜索的实现。<p>[1] <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=43162340">https://news.ycombinator.com/item?id=43162340</a><p>[2] <a href="https://www.sec.gov/data-research/sec-markets-data/financial-statement-data-sets" rel="nofollow">https://www.sec.gov/data-research/sec-markets-data/financial...</a>（SUB数据集，字段`fye`）<p>[3] <a href="https://www.sec.gov/files/company_tickers.json" rel="nofollow">https://www.sec.gov/files/company_tickers.json</a>
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