Программа тут не при чем (это на самом деле просто редактор оглавлений, которые все равно нужно вводить вручную; я просто вставил строки с названиями глав из html меню в левой части, а затем стал им вручную назначать номера страниц в pdf).
Разница есть уже в html версии. В заголовочном файле который слева многие главы называются не так, как в тексте справа. Например
в оглавлении «14.1. Выборочная сборка с профилями выпуска»
а в тексте «Настройка сборок с профилями релизов»
в оглавлении «6.3. Сокращённое управление с if let»
а в тексте «Выразительное управление с помощью if let»
в оглавлении «10.1. Шаблонные типы данных»
а в тексте «Обобщённые типы данных»
(кстати глава «Удаление дублирования кода с помощью выделения функции» в оглавление вообще не попала, хотя размер шрифта такой же как у «Обобщённые типы данных»).
А у раздела 2 «Игра угадай число» разделение на главы в левом меню вообще отсутствует, хотя главы в тексте есть.
Я как закончу, выложу сюда pdf для скачивания. Еще хочу главы третьего уровня добавить вручную.
Огромное спасибо за проделанную работу!
Я сохранил книгу в pdf, она сохранилась без оглавления (наверное это особенность способа генерации pdf), и я решил добавить оглавление программой Pdf&Djvu Bookmarker. И обратил внимание, что название главы в оглавлении (из html) практически никогда не совпадает с названием главы в тексте:) Это так случайно получилось, вы переводили их отдельно и независимо?
Вот это всё — по сути костыли. Нужен не цифровой блок, а международный (!) стандарт на наиболее востребованную группу Unicode-символов, не входящих в ASCII, которую следует добавить на основные буквенно-цифровые клавиши в качестве альтернативных функций. И возможно еще дополнительный Shift для них (хотя строго говоря, и Alt и Ctrl как раз таковыми и являются, но используются не всегда для этой цели).
Почему международный стандарт? Потому что только тогда, когда производители всех клавиатур начнут наносить эти символы на клавиши, тогда это получит распространение.
Там задача преобразуется в изображение:)
Я конечно понимаю, что одна из тех задач, с которыми современные нейросети справляются лучше всего — распознавание изображений, но интересен именно чистый эксперимент с абстрактными знаниями, т.е. числами в чистом виде.
Сможет ли нейросеть распознать саму природу чисел?
Сможет ли она случайно открыть новые зависимости (по крайней мере гипотезы) в математике?
А еще было бы интересно подать на нейросеть абстрактные символьные знания. По сути это было бы слияние двух независимых ветвей Искусственного Интеллекта, и весьма любопытно что получилось бы. Например, научить нейросеть брать производные известных функций (в символьном виде), и затем подать неизвестную функцию.
Реально ли это? Пробовал ли это кто нибудь сделать? Может на Хабре есть опытные люди, которым понравится и которых заинтересует эта идея?
Никогда нейросетями не занимался, но недавно меня посетила одна забавная мысль.
А что если попробовать научить нейросеть… математике?
Допустим умножение чисел, или квадратный корень. Числа подаем в виде двоичного кода, на выходе тоже двоичный код.
Или определение простых чисел (здесь на выходе всего один бит — «простое/непростое» ну и вероятность). Научить сеть, а затем посмотреть как она справляется с неизвестными ранее числами. Какой процент правильных определений будет?
Ну и еще интересно посмотреть как такая сеть устроена, т.е. сами весовые коэффициенты (если это возможно).
Лучше бы какую-нибудь программу финансовой поддержки разработчиков открытых проектов придумали:)
Правда, совершенно не представляю как это могло бы выглядеть, т.к. открытый код на то и открытый, что его может кто угодно скачать, собрать, форкнуть. А мне всегда хотелось такого, чтобы для частных лиц все было бесплатно, а крупные компании немного платили соразмерно их прибыли. Только если на добровольной основе в виде грантов?
Вот как раз это мне и не нравится. Может дойдет, а может и не дойдет. А может дойдет, но не до того что нам нужно, а до того что нам не нужно и даже для нас опасно.
Нейросеть предполагает обучение. То есть некий значительный набор вопросов, для которого уже известны ответы. И по сути нейросети это замена точных вычислений приближенными, это построение приблизительной модели, которая будет с какой-то погрешностью и в каких-то пределах соответствовать реальному миру. Как в общем и человеческий мозг.
А вот способны ли современные нейросети порождать нечто принципиально новое? Например, способна ли нейросеть решить математическую «задачу тысячелетия»?
Сейчас под ИИ понимают обычно нейросети. Но как мне кажется, этот подход хорош не везде. Он хорош для обработки аналоговой информации, поступающей из внешнего мира — например распознавания огромных объемов изображений, аудио и видео.
Но кроме этого, есть «чистые знания» — огромное количество научной информации, обрабатывать которую нейросетями можно, но странно. Потому что здесь предпочительнее было бы «семантическое представление» — некий универсальный формат знаний, пригодный для машинной обработки. И вот с этим, как мне кажется, имеется пробел.
Ну и от лимитов на количество символов пора бы уже отказаться. Можно оставить как рекомендацию, но не более. Или у них там в базе поля с фиксированной длиной? :)
ИМХО, самое лучшее — это полностью свободный график. Т.е. не принудительная работа в офисе, и не принудительная удаленка, а именно возможность работать там где конкретному разработчику для конкретной задачи удобнее.
Да, наверное не все и не всегда могут эффективно работать удаленно. Это зависит и от типа личности, и от того новый это сотрудник или уже давно работающий, и от специфики решаемой задачи.
Спасибо. Похоже, это что-то вроде указателей на члены класса в C++. Вообще пока смотрел примеры, нашел в Swift'е столько разных интересных фич, что думаю нужно прочитать какую-то последнюю книгу по языку.
И все же — а в чем преимущество такого подхода перед обычными COM-программами?
Пока я вижу только недостаток — невозможность использовать некоторые байты в коде.
Это контекстное ключевое слово. Оно работает только внутри template в таком месте, где раньше никакого кода быть не могло.
К тому же, если код сломается и перестанет компилироваться, то его можно исправить. А если мозг программиста сломается, то кто будет исправлять? :)))
Ну там, где обычно указывается тип, можно указать выражение.
auto или decltype не подойдет? Внутри decltype по идее можно писать хоть с побочными эффектами, этот код все равно не попадает на кодогенерацию.
Или лучше приведите пример как бы это должно выглядеть.
А что такое «умение использовать rvalue в качестве декларации типа»?
В вашем примере по сути тот же шаблон, только шаблонные аргументы объединены с обычными.
Я кстати давно задумывался над тем, лучше был бы такой синтаксис (и следующая из него семантика) или хуже. Пока не придумал:) func foo(type T, const int N, int x)
против func foo<type T, int N>(int x)
Вообще тут довольно много интересного:)
Разница есть уже в html версии. В заголовочном файле который слева многие главы называются не так, как в тексте справа. Например
в оглавлении «14.1. Выборочная сборка с профилями выпуска»
а в тексте «Настройка сборок с профилями релизов»
в оглавлении «6.3. Сокращённое управление с if let»
а в тексте «Выразительное управление с помощью if let»
в оглавлении «10.1. Шаблонные типы данных»
а в тексте «Обобщённые типы данных»
(кстати глава «Удаление дублирования кода с помощью выделения функции» в оглавление вообще не попала, хотя размер шрифта такой же как у «Обобщённые типы данных»).
А у раздела 2 «Игра угадай число» разделение на главы в левом меню вообще отсутствует, хотя главы в тексте есть.
Я как закончу, выложу сюда pdf для скачивания. Еще хочу главы третьего уровня добавить вручную.
Я сохранил книгу в pdf, она сохранилась без оглавления (наверное это особенность способа генерации pdf), и я решил добавить оглавление программой Pdf&Djvu Bookmarker. И обратил внимание, что название главы в оглавлении (из html) практически никогда не совпадает с названием главы в тексте:) Это так случайно получилось, вы переводили их отдельно и независимо?
Почему международный стандарт? Потому что только тогда, когда производители всех клавиатур начнут наносить эти символы на клавиши, тогда это получит распространение.
Я конечно понимаю, что одна из тех задач, с которыми современные нейросети справляются лучше всего — распознавание изображений, но интересен именно чистый эксперимент с абстрактными знаниями, т.е. числами в чистом виде.
Сможет ли нейросеть распознать саму природу чисел?
Сможет ли она случайно открыть новые зависимости (по крайней мере гипотезы) в математике?
А еще было бы интересно подать на нейросеть абстрактные символьные знания. По сути это было бы слияние двух независимых ветвей Искусственного Интеллекта, и весьма любопытно что получилось бы. Например, научить нейросеть брать производные известных функций (в символьном виде), и затем подать неизвестную функцию.
Реально ли это? Пробовал ли это кто нибудь сделать? Может на Хабре есть опытные люди, которым понравится и которых заинтересует эта идея?
А что если попробовать научить нейросеть… математике?
Допустим умножение чисел, или квадратный корень. Числа подаем в виде двоичного кода, на выходе тоже двоичный код.
Или определение простых чисел (здесь на выходе всего один бит — «простое/непростое» ну и вероятность). Научить сеть, а затем посмотреть как она справляется с неизвестными ранее числами. Какой процент правильных определений будет?
Ну и еще интересно посмотреть как такая сеть устроена, т.е. сами весовые коэффициенты (если это возможно).
Правда, совершенно не представляю как это могло бы выглядеть, т.к. открытый код на то и открытый, что его может кто угодно скачать, собрать, форкнуть. А мне всегда хотелось такого, чтобы для частных лиц все было бесплатно, а крупные компании немного платили соразмерно их прибыли. Только если на добровольной основе в виде грантов?
Нейросеть предполагает обучение. То есть некий значительный набор вопросов, для которого уже известны ответы. И по сути нейросети это замена точных вычислений приближенными, это построение приблизительной модели, которая будет с какой-то погрешностью и в каких-то пределах соответствовать реальному миру. Как в общем и человеческий мозг.
А вот способны ли современные нейросети порождать нечто принципиально новое? Например, способна ли нейросеть решить математическую «задачу тысячелетия»?
Но кроме этого, есть «чистые знания» — огромное количество научной информации, обрабатывать которую нейросетями можно, но странно. Потому что здесь предпочительнее было бы «семантическое представление» — некий универсальный формат знаний, пригодный для машинной обработки. И вот с этим, как мне кажется, имеется пробел.
Да, наверное не все и не всегда могут эффективно работать удаленно. Это зависит и от типа личности, и от того новый это сотрудник или уже давно работающий, и от специфики решаемой задачи.
Вероятно я что-то упустил, первый раз такое вижу:)
Пока я вижу только недостаток — невозможность использовать некоторые байты в коде.
К тому же, если код сломается и перестанет компилироваться, то его можно исправить. А если мозг программиста сломается, то кто будет исправлять? :)))
auto или decltype не подойдет? Внутри decltype по идее можно писать хоть с побочными эффектами, этот код все равно не попадает на кодогенерацию.
Или лучше приведите пример как бы это должно выглядеть.
В вашем примере по сути тот же шаблон, только шаблонные аргументы объединены с обычными.
Я кстати давно задумывался над тем, лучше был бы такой синтаксис (и следующая из него семантика) или хуже. Пока не придумал:)
func foo(type T, const int N, int x)против
func foo<type T, int N>(int x)