Схемы по клеточкам в тетради: Рисунки по клеточкам схемы для начинающих

Рисунки по клеточкам схемы для начинающих

Автор admin На чтение 7 мин Просмотров 1 Опубликовано 27 марта 2023 Обновлено 27 марта 2023

Содержание

1. Рисунки по клеточкам, схемы
2. От простого к сложному
3. Шаблоны
4. Лицо человека
5. Фрукты
6. Сердце
7. Другие идеи
8. Семейная Кучка
9. Сайт для мамочек и бабушек — ХРАНИТЕЛЬНИЦ семейных кучек
10. Поиск
11. Наша группа ВКонтакте
12. Рубрики
13. Счетчик
14. Счетчик Яндекс
15. Аналитика
16. рекламный блок 1
17. рекламный блок 2
18. рекламный блок 3
19. помощь детям
20. СУПЕР РЕКЛАМА
21. рекламный блок 4
22. рекламный блок 5
23. рекламный блок 6
24. УЗОРЫ по клеточкам (100 вариантов для детей).
25. Легкие узоры по клеточкам
26. Для начинающих дошкольников.
27. Сложные узоры по клеточкам
28. для детей в саду и школе.

Рисунки по клеточкам, схемы

Вам нравится Япония? Вы любите разгадывать кроссворды?Должно быть, Вы думаете: «К чему все эти вопросы? Так вот! Японцы обожают разгадывать кроссворды, и в основе их лежит рисование по клеточкам. Если правильно разгадать кроссворд, то получаются очень интересные рисунки.

Освоить процесс рисования по клеточкам сможет почти каждый. Для этого вам не нужно оканчивать художественную школу или иметь особый талант рисования. Просто будьте креативным! Приступим!

От простого к сложному

Для лёгкого и быстрого обучения приобретите тетрадь в клеточку, простой карандаш и фломастеры.Просто наглядным способом перенесите рисунки в тетрадь.

Если Вы новичок – используйте готовые схемы, а когда научитесь этому процессу – придумывайте свои идеи!

Шаблоны

Лицо человека

Что может быть прекраснее, чем лицо человека? Создайте портрет своими руками и наслаждайтесь Вашим творением!

Фрукты

Такие сладкие и полезные! Когда мы смотрим на них, у нас поднимается настроение, и наш организм хочет получить свою долю витаминов.

Сердце

Самый популярный рисунок – наш «мотор жизни», который ассоциируется с прекрасным чувством любви.

Другие идеи

Вы можете рисовать по клеточкам домашних питомцев, машины, сладости, дома, город, цветы, флаги разных государств, буквы и многое другое…

Реализуй творческие способности! Рисунки в формате 3D!Это прекрасный способ интересного досуга. Учёными доказано, что во время рисования нервная система человека успокаивается, развивается мышление, улучшается память и сосредоточенность.

Создавайте яркие и насыщенные рисунки, добавляйте краски в свою жизнь! Таким интересным рисунком можно украсить интерьер, создать аппликацию или порадовать друга своим подарком!

Источник

Семейная Кучка

Сайт для мамочек и бабушек — ХРАНИТЕЛЬНИЦ семейных кучек

Поиск

Наша группа ВКонтакте

Рубрики

• 8 марта (16)
• Uncategorized (18)
• Бижутерия своими руками (4)
• валентинов день (14)
• выпечка и сдоба (6)
• вязание (2)
• гости на пороге (1)
• дачные поделки (18)
• дачные постройки (24)
• Дети общаются (1)
• дизайн интерьера (22)
• игры на прогулке (3)
• игры с детьми (1)
• как стильно одеваться (49)
• картинки (49)
• красим ногти (нейл-арт) (23)
• новый год (61)
• омлеты и запеканки (1)
• подарки (6)
• поделки из бумаги (52)
• поделки из ткани (9)
• природный материал (33)
• Работа и бизнес (1)
• сад и огород (1)
• салаты (1)
• свадьба (8)
• сшить самим (2)
• учим рисовать (12)

Счетчик

Счетчик Яндекс

Аналитика

рекламный блок 1

рекламный блок 2

рекламный блок 3

помощь детям

СУПЕР РЕКЛАМА

рекламный блок 4

рекламный блок 5

рекламный блок 6

УЗОРЫ по клеточкам (100 вариантов для детей).

Доброго дня все работникам-педагогам и детям дошкольного и младшего школьного возраста — для вас я выгружаю коллекцию красивых узоров для рисования по клеточкам. В старшей группе детского сада воспитатель проводит работу по формированию навыков правильного держания пишущего инструмента, дети оттачивают навыки каллиграфии на тренажерах-узорах в тетрадях в клеточку. Моя миссия на сегодня — помочь педагогам найти красивые и необычные узоры для срисовки детьми. Здесь будут легкие узоры для дошкольников и более сложные для школьников. Красивые, необычные орнаменты, которые можно повторить простой ручкой или цветными карандашами. Это задания на мелкую моторику, на внимательность, логику и глазомер. Это отличный способ отладить взаимодействие инструментария в системе «глаз-рука» как единый механизм. Это отличный способ подготовить ум и руку к будущей школьной деятельности.

Итак, давайте посмотрим какие интересные узоры по клеточкам для детей вы сегодня сможете положить в свою копилку педагога.

Легкие узоры по клеточкам

Для начинающих дошкольников.

В 5-6 лет воспитатель дает детям посильные графические задание — срисуй по образцу, повтори узор, продолжи орнамент, выложи сериационный ряд из готовых элементов. Вся эта практика постепенно усложняется обрастает замысловатыми деталями и дополнительными элементами.

Вначале ребенку надо дать совершенно простые задания — чтобы он просто привык к ТАКОМУ ВИДУ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ — просто как к разновидности задачи.

Вот несколько картинок с легкими узорами по клеточкам для маленьких детей.

Лучше всего начинать с классики. Одна линия, она непрерывна и изгибается как змейка. И вот два вида изгибов этой линии — равномерный и с выпадами вниз.

И следующий шажок — это когда к змейке (уже потом) пририсовывается элемент как дополнительная дорисовка уже другим цветом карандаша (третий и четвертый узор на картинке ниже).

Потом покажите ребенку как ДВЕ ЛИНИИ могут встречаться зубчиками (узоры ниже) и образовывать узор из цепочки ромбов… или цепочки прямоугольников. Отличный плавный способ перехода к объемным заполненным фигурам по клеточкам.

Следующий этап — ТОЛСТЫЕ УЗОРЫ когда нарисованный элемент уже не узкая тонкая линия, а толстая в ширину клетки. Тут вы можете легко придумать свои варианты, или воспользоваться предложенными узорами в клеточках на картинке ниже.

Если ребенок хорошо справился с плюсиками, дайте ему следующий шаг — заостренные плюсики (похожие на сине-голубые узоры на клеточках ниже) — но пока одноцветные и без скрещивания линий по центру.

Хорошо дошкольники овладевают лесенкой — этот веселый элемент служит для них разгрузочным заданием. Разрешите детям нарисовать ступеньки разного цвета. Или дорисовать на ступеньках ягодки или зернышки для птичек, а сверху саму птичку.

Гораздо позже стоит научить ребенка ПЛАВНЫМ ЛИНИЯМ — и тут тоже надо начинать с легких узоров — примитивных с очень простой графикой. И чтобы эта плавность была ссиметрична на соседних клеточках — как шляпка гриба, как круглая крыша домика…

Чтобы ребенок не устал, чередуйте заданий — дайте цепочку легких узоров, потом сложный, требующий внимания и сосредоточения ума и руки, и потом два легкий для удовольствия и расслабления.

Подбирайте узоры, которые будут интересны девочкам, похожие на цветы, конфеты, мороженое…

И отдельно готовьте тетради в клеточку с узорами для мальчиков, похожие на колеса машины, насос, робота, шестеренки, компьютерные игры.

Подумайте какие реальные предметы можно обыграть в узорах по клеточкам. И покажите детям эту возможность. Предоставьте им не только шариковую ручку или простой карандаш — но пачку цветных карандашей или мелков для закрашивания полученной картинки.

Сложные узоры по клеточкам

для детей в саду и школе.

Талантливым и набившим руку в рисовании узоров дошкольникам можно поручать более сложные орнаменты по клеточкам. Это могут быть косички-плетенки или персонажи с несколькими прорисованными деталями (птички, улитки, крабы).

Узоры с косичками, хорошо воспринимают девочки, они быстро запоминают этапы нанесения узора и не путаются в клетках и направлениях линий (когда вправо, а когда влево поворачивать линию узора).

Вот элементы узора по клеточкам с птичками — разные варианты на все типы усложнения.

А вот картинки для девочек — узоры с цветами по клеточкам

Мальчишкам очень нравятся рыбы (особенно акулы) и улитки с крабами.

Это могут быть картинки, занимающие в ширину 5-6 клеточек (как на фото узоров ниже).

И конечно все мальчики обожают паровозики. Это настоящее приключение с различными возможностями дорисовки или срисовки в вариантов воспитателя.

А вот новогодняя тема в узорах на клеточках — подумайте, какие мотивы можете придумать вы сами — снеговики, деды морозы, еловые лапки.

Каждый педагог сам решает насколько усложнять задание с узорами по клеточкам. Мы знаем своих детей и мы видим, когда задачи приносят ребенку удовольствие от преодоления и понимаем как важно аккуратно рассчитывать нагрузку этой работы на преодоление сложности задания.

Следующим этапом в рисовании по клеточкам, будет уже задание на срисовку крупных картинок по образцу, нарисованному в тетради рядом с оставленным пустым местом.

Начинаем с очень простых графических картинок с прямыми линиями.

И постепенно изображаем уже крупные графические элементы

В старшем возрасте можно давать детям целые задания на рисование графических картин на клеточках.

И конечно в дошкольном возрасте, и в начальной школе дети упражняются в написании графических диктантов.
По этой теме у меня тоже собрана большая красивая копилка идей и схем — в статье Графический ДИКТАНТ (145 силуэтов по клеточкам).

Удачных вам находок и эффективных методик.
Ольга Клишевская, специально для сайта Семейная Кучка.

Источник

python — расширение для ноутбуков iPython

спросил 9 лет, 4 месяца назад

Изменено 5 месяцев назад

Просмотрено 7к раз

Как мы можем использовать инструмент UML plantuml в ноутбуке iPython? Это должно быть полезно для нас, так как рисунок UML часто используется при бумажной работе.

Погуглив в Интернете, я нашел один отличный справочник по использованию Asymptote в блокноте iPython, а затем создал расширение plantuml для блокнота iPython. Ниже приведены подробные шаги:

• Запустите ноутбук iPython из моего рабочего каталога, например: $HOME/workshop.

   # cd $HOME/мастерская
  # блокнот ipython --pylab встроенный
   

• Создайте скрипт расширения в $HOME/workshop.e.g:plantuml.py

   """
  Расширение Plantuml для создания рисунков UML из блокнота ipython.
  """
  импорт ОС
  из IPython.core.magic импортируйте magics_class, cell_magic, Magics
  из IPython.display импортировать изображение, SVG
  @magics_class
  класс Plantuml(Магия):
  @cell_magic
  def plantuml(я, строка, ячейка):
      """Создайте и отобразите фигуру с помощью Plantuml.
      Использование:
          %java -jar plantuml.jar -tsvg имя файла
      """
      self.filename = строка
      self.code = ячейка
      с open(self.filename + ".plt", "w") в качестве файла:
          file. write(self.code)
      os.system("java -jar plantuml.jar -tsvg %s.plt" % self.filename)
      вернуть SVG(имя файла=self.filename+".svg")
  деф load_ipython_extension (ipython):
      ipython.register_magics (растение)
   

• Загрузите plantuml.jar с официального сайта в папку $HOME/workshop.

• Создайте новый блокнот iPython, запустите ячейку ниже, чтобы загрузить расширение, и используйте расширение:

   %install_ext plantuml.py
  %reload_ext плантумл
   

• Создайте ячейку plantuml для проверки результата.

   %%plantuml рис.1
  @startuml
  Алиса -> Боб: запрос аутентификации
  Боб --> Алиса: Ответ аутентификации
  @эндумл
   

Тогда все из plantuml будет работать в ноутбуке iPython.

Некоторые вопросы:

• Вывод ошибки plantuml НЕ отображается в блокноте iPython, если какой-либо синтаксис неверен в коде plantuml. блокнот.
• Расширение использует формат SVG. Не уверен, что можно использовать формат PDF или PNG. Я также хочу расширить TiKz, но pdflatex всегда выводит формат файла PDF. Сначала мне нужно использовать сторонний инструмент, чтобы преобразовать его в формат SVG. .это немного времени.

• python
• uml
• jupyter-notebook
• tikz
• plantuml

1

Инструмент Plantuml UML в блокноте iPython — отличная идея!

Вместо добавления банки вы также можете использовать веб-службу. Вы можете получить сообщение об ошибке таким образом.

На основе javascript API я написал небольшой кодировщик Python для отправки строк на сервер plantUML.

Теперь расширение выглядит так:

импортировать urllib
импортировать плантумленкодер
из IPython.core.magic импортируйте magics_class, cell_magic, Magics
из IPython.display импортировать изображение, SVG
@magics_class
класс Plantuml(Магия):
    @cell_magic
    def plantuml(я, строка, ячейка):
        self.
  filename = строка
        селф.код = ""
        для строки в cell.split('\n'):
            новая строка = строка.strip()
            если новая строка:
                self.code += новая строка + '\n'
        uri = "http://www.plantuml.com/plantuml/svg/" + plantumlencoder.compress(self.code)
        urllib.urlretrive(uri, self.filename)
        вернуть SVG (имя файла = self.filename)
деф load_ipython_extension (ipython):
    ipython.register_magics (растение)
 

Чтобы использовать другие форматы изображений, вы можете изменить URL-адрес и код изображения. Например: Это расширение создает png

импортировать urllib
импортировать плантумленкодер
из IPython.core.magic импортируйте magics_class, cell_magic, Magics
из IPython.display импортировать изображение, PNG
@magics_class
класс Plantuml(Магия):
    @cell_magic
    def plantuml(я, строка, ячейка):
        self.filename = строка
        селф.код = ""
        для строки в cell.split('\n'):
            новая строка = строка.  strip()
            если новая строка:
                self.code += новая строка + '\n'
        uri = "http://www.plantuml.com/plantuml/png/" + plantumlencoder.compress(self.code)
        urllib.urlretrive(uri, self.filename)
        вернуть PNG (имя файла = self.filename)
деф load_ipython_extension (ipython):
    ipython.register_magics(Plantuml) 

2

Существует магический пакет ячеек PlantUML. Пожалуйста, обратитесь к iPlantUML@PyPi

После установки ( pip install iplantuml ) следуйте введению пакета, вы можете создать код plantUML в jupyterlab следующим образом:

Сначала импортируйте пакет,

 import iplantuml
 

использовать клеточную магию:

  %%plantuml
@startuml
Алиса -> Боб: запрос аутентификации
Боб --> Алиса: Ответ аутентификации
@эндумл
 

затем покажите диаграмму в выводе ячейки как:

2

Вот решение с использованием опции -pipe plantuml :

 из запуска импорта подпроцесса
из IPython. core.magic импорта register_cell_magic
из IPython.display импортировать SVG
@register_cell_magic
def plantuml(строка, код):
    cmd = ["plantuml", "-tsvg", "-pipe"]
    compl = запустить (cmd, input=code, text=True, capture_output=True)
    вернуть SVG (compl.stdout)
 

Не использует файловую систему и может быть определен в ячейке. Если у вас нет сценария для plantuml в вашем пути, вы можете определить cmd как таковой:

 jarpath = "path/to/plantuml.jar"
cmd = ["java", "-jar", jarpath, "-tsvg", "-pipe"]
 

После запуска приведенного выше кода вы можете использовать магию ячеек %%plantuml .

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Обязательно, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Fragment — Визуализация структуры блокнота Jupyter — OUseful.

Info, блог…

На выходных я провел некоторое время, занимаясь созданием различных метрик для блокнотов Jupyter (подробнее об этом в следующем посте…). Одной из вещей, на которые я начал смотреть, были инструменты для визуализации структуры блокнота.

В первую очередь мне нужен был простой инструмент, показывающий относительный размер блокнотов, а также размер и размещение в них уценки и ячеек кода.

Ниже приведен пример просмотра простой записной книжки; синий обозначает ячейку уценки, розовый — кодовую ячейку, а серый — разделяет ячейки. (Цвет разделителя регулируется, как и его размер, который может быть равен 0.)

При визуализации нескольких блокнотов мы также можем отобразить путь к блокноту:

Код можно найти в этом репозитории this gist .

Размер ячеек на диаграмме определяется следующим образом:

• для ячеек уценки — количество «экранных строк», занимаемых уценкой при отображении на экране с заданной шириной символа экрана;

   
      импортировать обтекание текстом
      LINE_WIDTH = 160
      def _count_screen_lines (txt, ширина = LINE_WIDTH):
          """Подсчитайте количество строк на экране, которые занимает строка с переполненным текстом. """
          ll = txt.split('\n')
          _ll = []
          для л во л:
              #Модельный экранный поток: разделите строку, если она длиннее `ширины` символов
              _ll=_ll+textwrap.wrap(l, ширина)
          n_screen_lines = длина (_ll)
          вернуть n_screen_lines
   

• для ячеек кода, количество строк кода; (длинные строки учитываются по нескольким строкам в соответствии со строками уценки)

При синтаксическом анализе записной книжки мы рассматриваем каждую ячейку по очереди, фиксируя ее тип ячейки и длину строки экрана, возвращая

cell_map в виде списка из (cell_size, cell_type) кортежей:

   импорт ОС
   импортировать nbformat
   VIS_COLOUR_MAP = {'уценка':'васильковый','код':'розовый'}
   защита _nb_vis_parse_nb (fn):
        """Проанализируйте блокнот и сгенерируйте для него карту ячеек nb_vis."""
        ячейка_карта = []
        _fn, fn_ext = os.path.splitext(fn)
        если не fn_ext=='. ipynb' или не os.path.isfile(fn):
            вернуть cell_map
        с open(fn,'r') как f:
            nb = nbformat.reads(f.read(), as_version=4)
        для ячейки в nb.cells:
            cell_map.append((_count_screen_lines(cell['source']), VIS_COLOUR_MAP[cell['cell_type']]))
        вернуть cell_map
 

Следующая функция обрабатывает отдельные файлы или пути к каталогам и при необходимости создает карту ячеек для каждого ноутбука:

    def _dir_walker (путь, исключить = 'по умолчанию'):
        """Профилируйте все блокноты в определенном каталоге и во всех дочерних каталогах."""
        если исключить == 'по умолчанию':
            exclude_paths = ['.ipynb_checkpoints', '.git', '.ipynb', '__MACOSX']
        еще:
            #Если мы установили исключить, нам нужно передать его как список
            exclude_paths = исключить
        nb_multidir_cell_map = {}
        для _path, каталогов, файлов в os.walk(путь):
            #Начинай ходить...
            #Если мы находимся в каталоге, который не исключен. ..
            если не установлено (exclude_paths).intersection (set (_path.split ('/'))):
                #Профилируйте этот каталог...
                для _f в файлах:
                    fn = os.path.join(_path, _f)
                    cell_map = _nb_vis_parse_nb(fn)
                    если ячейка_карта:
                        nb_multidir_cell_map[fn] = карта_ячейки
        вернуть nb_multidir_cell_map
 

Следующая функция используется для захвата файла(ов) записной книжки и создания визуализации:

def nb_vis_parse_nb (путь, img_file = '', ширина строки = 5, w = 20, ** kwargs):
    """Проанализируйте одну или несколько записных книжек на пути."""
     
    если os.path.isdir(путь):
        cell_map = _dir_walker(путь)
    еще:
        cell_map = _nb_vis_parse_nb (путь)
        
    nb_vis (cell_map, img_file, ширина линии, w, **kwargs)
 

Итак, как создается визуализация?

Функция плоттера создает график из сотовая_карта :

    импортировать matplotlib. pyplot как plt
    def plotter (cell_map, x, y, label = '', header_gap = 0,2):
        """Визуализация общей клеточной структуры для одного ноутбука."""
        #Нарисовать путь к блокноту
        plt.text(y, x, метка)
        х = х + заголовок_зазор
        для _cell_map в cell_map:
            #Добавить цветную полосу между ячейками
            если у > 0:
                если зазор_цвет:
                    plt.plot([y,y+gap],[x,x], gap_color, linewidth=linewidth)
                у = у + разрыв
            
            _y = y + _cell_map[0] + 1 # Сделать крошечные ячейки немного больше
            plt.plot([y,_y],[x,x], _cell_map[1], ширина линии=ширина линии)
            у = _у
 

Промежуток может быть автоматически рассчитан относительно самой длинной записной книжки, которую мы пытаемся визуализировать, что устанавливает пределы визуализации:

    импортировать математику
    защита get_gap (cell_map):
        """Автоматически установить значение зазора на основе общей длины"""
        
        защита get_overall_length (cell_map):
            """Получить общую длину строки записной книжки. """
            общая_длина = 0
            разрыв = 0
            для i ,(l,t) в перечислении(cell_map):
                #i - это количество ячеек, если это тоже полезно?
                общая_длина = общая_длина + l
            вернуть total_len
        max_overall_len = 0
        
        #Если мы создаем график для нескольких ноутбуков, получаем наибольшую общую длину
        если isinstance (cell_map, dict):
            для k в cell_map:
                _overall_len = get_overall_length(cell_map[k])
                max_overall_len = _overall_len, если _overall_len > max_overall_len, иначе max_overall_len
        еще:
            max_overall_len = get_overall_length(cell_map)
        #Установите зазор равным 0,5% от общей длины
        вернуть math.ceil (max_overall_len * 0,01)
 

Функция nb_vis() принимает cell_map либо как карту одной ячейки для одной записной книжки, либо как набор карт ячеек для нескольких записных книжек с ключом по пути к записной книжке:

def nb_vis (cell_map, img_file = '', ширина линии = 5, w = 20, зазор = нет, gap_boost = 1, gap_colour = 'светло-серый'):
    """Визуализировать общую структуру ячеек ноутбука. """
    х=0
    у=0
    
    #Если у нас есть одна cell_map для одной записной книжки
    если isinstance (cell_map, список):
        зазор = зазор, если зазор не равен None, иначе get_gap(cell_map) * gap_boost
        рис, топор = plt.subplots (figsize = (w, 1))
        плоттер (cell_map, x, y)
    #Если мы строим карты cell_map для нескольких блокнотов
    elif isinstance (cell_map, dict):
        зазор = зазор, если зазор не равен None, иначе get_gap(cell_map) * gap_boost
        рис, топор = plt.subplots(figsize=(w,len(cell_map)))
        для k в cell_map:
            плоттер (cell_map [k], x, y, k)
            х = х + 1
    еще:
        распечатать('втф')
    топор.ось('выкл')
    plt.gca().invert_yaxis()
    
    если img_file:
        plt.savefig(img_file)
 

Функция отображает график в блокноте Jupyter или может быть вызвана для сохранения визуализации в файл.

Это было просто сделано для быстрой проверки концепции, так что комментарии приветствуются.

В список дел входит создание для него простого CLI (интерфейса командной строки), а также изучение дополнительной поддержки настройки (например, разрешить указывать типы цветов). Мне также нужно учитывать другие типы клеток. Необязательная легенда, объясняющая цветовую карту, также имела бы смысл.

В более длинном списке дел находится визуализатор, который поддерживает визуализацию внутри ячейки. Например, заголовки, абзацы и блоки кода в ячейках уценки; строки комментариев, пустые строки, строки кода, магические строки/блоки, командные строки оболочки в ячейках кода.

В блокнотах OU также была бы полезна возможность идентифицировать области, связанные с действиями.

Поддержка уровня детализации, необходимого для визуализации, может быть сложной задачей, особенно в длинных записных книжках. Вертикальный формат с несколькими столбцами, вероятно, лучше всего показывает, например, приблизительную «стоимость экрана» контента в столбце, а затем следующую «прокрутку» вниз, отображаемую в следующем столбце.

Что-то еще, что я могу представить, это простой сервис, который позволит вам передать ссылку на онлайн-блокнот и получить обратно визуализацию, или ссылку на репозиторий Github, который даст вам визуализацию всех блокнотов в репозитории. Это позволит вам встроить ссылку на визуализацию, например, в README репозитория. На стороне сервера, я думаю, это означает что-то, что может клонировать репо, генерировать визуализацию и возвращать изображение. Чтобы снизить рабочую нагрузку, служба, вероятно, будет хранить хэш репозитория и записных книжек в репозитории, и, если что-то из этого изменилось, регенерировать образ, в противном случае повторно использовать кешированный. (Возможно, также имеет смысл кэшировать изображения на уровне блокнота, чтобы избежать повторного анализа всех блокнотов в репозитории, где изменился только один блокнот, а затем объединить их в одно выходное изображение?)

PS это также заставило меня задуматься о простых визуализаторах XML-материалов… У меня есть маршрут OU-XML к ipynb (а также, например, OU-XML2md2html), но большая часть значимой структуры из OU- XML будет потерян при тривиальной обработке (например, спецификации действий, использование мультимедиа и т. д.). Интересно, было бы разумнее создать XSLT для создания сводного XML-документа, а затем визуализировать его? Или создать Jupytext md с большим количеством тегов (например, пометить ячейки уценки как действия и т.