Содержание
- Как жить без документации. Если бы реальность тестировщика была сюжетом аниме | Веб-студия Nat.od.ua
- Ужасность ООП и C++. Так ли все на самом деле?
- Awesome Python Learning
- Исследователи визуализировали вычисления нейронной сети
- В мире учёные всё чаще выявляют новые виды представителей фауны | Веб-студия Nat.od.ua
- Как и зачем команда Aitarget Tech обучала трансформационную ML-модель для digital-маркетинга
Как раз в этом случае надо знать вероятность, статистику и линейную алгебру. Нейросети используют не везде подряд, а только, когда чел. Не может выделить фичи (свойства) объекта. А сейчас нейросети суют где надо и где не надо… Часто, использующие везде нейросети, плохо знают математику.
Далее, при необходимости, с ними можно продолжить работу в любом привычном графическом редакторе . Теперь с помощью SmaART можно сделать ресайз из любого формата, даже если это плоская картинка. Многие задачи для нейросетей можно эффективнее (за минуты и с такой же вероятностью распознавания) решать обычными методами Machine Learning, без использования сетей.
Как жить без документации. Если бы реальность тестировщика была сюжетом аниме | Веб-студия Nat.od.ua
И поэтому у него голова работает сугубо фронтендными паттернами, подходами. Этому «ноу-хау» лет больше чем мейнстримным языкам программирования. Даже в не сильно сложном https://deveducation.com/ случае может тянуть на диссер. Но вы с вашей песочницей ни разу не сталкивались даже с 1% этой проблемы, или просто похерили её — пусть клиент выкручивается.
- Для этого достаточно посмотреть на примеры использования — там не пахнет «математическими доказательствами, что он обладает некоторыми свойствами».
- Это не говоря о том, что ООП может быть разный.
- Если их ловить с помощью языковых конструкций то получается ситуация перебора не просто большого числа вариантов, каждая новая языковая конструкция добавляет вам неловимок.
- Поэтому мы «на лету» обновляли гайдлайны для дата-сайентистов, чтобы результат получился однородным.
- Следующие возможные этапы после нейросетей – дифференциальное и вероятностное программирование.
Если есть необходимость быстрого внезапного роста, то монолит уже не норм в этом случае, просто потому что ты не можешь решить проблему увеличением количества машин. Если это про NodeJS, так её создавали под вполне конкретные цели. Для которых важнее и, откровенно говоря, проще было реализовать быстрый асинхронный I/O, а не честную многопоточность.
Ужасность ООП и C++. Так ли все на самом деле?
2) писать каждый мелкий чих в базу данных — поломается кровать. Да и в бизнес системах именно работа с БД является затыком по производительности. Про Haskell пусть расскажет, кто на нём пишет, но у него и у Rust фишка не в якобы отказе от ООП, а в расширяемости системы типов. Нет асинхронных сценариев, которые могут зависнуть либо привести к неожиданным результатам. На С быстрее начать писать, потому что не заморачиваешься на OAL/HAL, и большинство архитектурных решений очевидны (делается «в лоб»). Это реально охренительно, когда нечто появляется как результат того, что некий процесс осуществляется в настоящий момент времени — словно флажок устанавливается в регистре процессора.
Лишь изложил факт того, что ООП подход морально устарел, и языки проектировавшиеся с ним в фундаменте — тоже. Существуют гораздо более жизнеспособные альтернативы. То есть ребята, без всякой великой науки соорудили плагинную систему которая позволяет любому ремесленнику быстро освоить и написать платформа Kaggle для новичка — свой плагин. Я вообще-то намекнул на то что использовать демагогические приемы тоже стоит — грамотно. Возможно я что-то упускаю из вашего эмпирического опыта, но я 8 лет писал на чистом ООП, и знаю, какой профит и буст привнесли тащемта базовые и тривиальные type theory знания.
Awesome Python Learning
«Без даунтаймов» лечится мерами, которые к объектности не имеют никакого отношения, а как раз к процессности. Причём новое поколение эти меры похерило и вместо этого полюбляет мастерить snap’ы через rebar/mad/etc, а на даунтайм им плевать. Что это самый плохой язык програмирования, который работает не потому что он такой хороший, а потому что люди извращаются и заставляют его работат.
За последние пол года мне понадобилось лезть в степ-бай степ всего один раз чтобы найти баг в десериализаторе замороченного бинарного формата. Количество строчек не играет такой особенной роли. Даже ядро линукса разрезано на кучу модулей upload.wikimedia.org/…5/5b/Linux_kernel_map.png. И именно по этой причине, работая над проектом с 5 млн.
Только в процессе когда что-то меняется на что-то другое, в процессе смены состояний. Можно сказать, что между состоянием ДО и состоянием ПОСЛЕ полно эдаких молний квантовых значений. Если их ловить с помощью языковых конструкций то получается ситуация перебора не просто большого числа вариантов, каждая новая языковая конструкция добавляет вам неловимок. В частности, SPARK может доказать, что некоторый фрагмент кода свободен от таких ошибок, как выход индекса за пределы массива, выход за границы, деление на нуль.
Не правильно выбранный инструмент делает не конкурентным по цене результат. А ну и да, вместо частей тела как property я бы сделал массив в объекте, как bodyparts а вот в него уже бы добавлял объекты частей тела. В финальных классах бы сделал read враперы типа legscount, который бы просматривал bodyparts и возвращал количество объектов типа legs. Все эти недостатки обсосаны и осознаны еще на момент разработки парадигмы. В любом случае, чтобы узнать, блокирует ли код, тебе нужно читать чужие исходники.
И они не знают как противостоять сильному ветру на высокой стене. Никто не говорил им о подкладках под стойку и о линии промерзания. Они даже не знают как пользоваться простым молотком, чтобы разбить один кирпич на два. И у них нет никаких, даже самых туманных представлений об эстетике, и поэтому они не знают что же слово «декоративный» обозначает в действительности. В большинстве случаев мне достаточно входа и выхода определённого куска кода, который обычно логгируется, чтобы объяснить что тут произошло и где править.
Исследователи визуализировали вычисления нейронной сети
Но это естественно для первопроходцев. А дальше язык просто занял нишу (киллер-фича, имхо, совместимость с С и возможность писать p.move вместо point_move, был подхвачен гигантами и пошло-поехало). Должен быть в состоянии предоставить остальным, не постигшим тасзать глубины глубин, какие-то очень показательные примеры — что такое хорошо и что такое плохо. Чтобы сразу всем всё стало ясно-понятно. А теперь вернемся из нее в реальность. Ведь не так сложно принять тот факт, что нельзя держать весь проект только у себя в голове.
В мире учёные всё чаще выявляют новые виды представителей фауны | Веб-студия Nat.od.ua
Наверное имелся ввиду перенос процессорного времени из runtime в compile-time. Ведь используя шаблоны, препроцессором будет генериться код учитывающий все возможные типы, передаваемые в шаблон. Отсюда меньше времени будет на выполнение в рантайме, но больше в compile. Например, если брать qsort, то никуда не денешься от оверхида при вызове функции сравнения. Наверное ужасность не ООП и С++, а ужасноть их использования, одну и ту же задачу можно решить разными способами, одни из них хорошие, другие плохие. Кстати чем мне нравятся плюсы, так это тем что хочешь в ООП стиле кодишь или хочешь в процедурном, полная свобода.
Как и зачем команда Aitarget Tech обучала трансформационную ML-модель для digital-маркетинга
Или вы снова подменяете контекст, и заменяете логическую дедукцию — индукцией. Боюсь последнее — тема очень большого етдельного топика. Но если вкратце то да, пока нет сильного ИИ, подобная задача считается алгоритмически очень сложной, но человеки внезапно в неё могут, в чём, собственно, и состоит соль нашей профессии. Если кому интересно, советую читнуть «Типы в языках программирования» Пирса, и «Теория категорий для программистов» Бартоша. Тоже имеет право на жизнь быть позиция.
Упоминание про if/else и try/finally показывает, что вы даже не начали пытаться осознать реальные задачи. Functional core подразумевает его purity, т.е. Внутри ядра нет нелокального изменяемого состояния. Эти 4 парадигмы отделяют независимое от внешней среды ядро с бизнес-логикой от зависящей от внешних условий и платформы периферии. И это выглядит точно как описание functional core / imperative shell, только без слова functional.
Ведь простая истина в том, что лид, разработчики и тестировщики смотрят на проект под разными углами. И единственный верный путь — принимать все эти точки зрения, а не игнорировать ту, что кажется неудобной и тормозящей процесс. К сожалению, это частый результат всех случаев, что были описаны выше. Лид объяснил все разработчикам на словах. В треккере задача поставлена не была, нигде данная информация не задокументирована. Второй этап обучения модели был связан с уточнением границ объектов.
В С++ я редко использовал пока STL, поэтому и не применял. Коллбэк проверяет состояние объекта звонка (значение общего состояния автомата, серийный номер состояния). Общее состояние может подразумеваться типом коллбэка, а сериаль фиксируется в параметрах замыкания. Потом надо поискать, где зарегистрирован конечный участник, послать акаунтинги, регулярно перепроверять авторизацию… Всё какие-то объекты звонков/авторизаций/etc.
Recent Comments