CMake — это система сборки для C/C++, которая с каждым годом становится всё популярнее. Он практически стал решением по умолчанию для новых проектов. Однако, множество примеров выполнения какой-либо задачи на CMake содержат архаичные, ненадёжные, раздутые действия. Мы выясним, как писать скрипты сборки на CMake лаконичнее.

• Дело в том, что я хотел бы писать на своем любимом питоне, потому что очень не люблю JavaScript, а это уже означает, что большая часть уже не работала бы (или пришлось их как-то склеивать, что тоже отстой).
• Еще эти безголовые браузеры обновляются как когда.
• Но вот Selenium очень милая штука, но я не нашел, как там отслеживать загрузку страниц, или хотя бы адекватного способа выдрать куку или задать её. Слышал, что многие любители селениума инжектят в страничку JavaScript, что для меня дико, потому что где-то полгода назад я делал сайтик, который отрывал любые JavaScript вызовы с сайта и потенциально мог определять моего паука. Мне бы очень не хотелось таких казусов. Хочется чтобы мой паук выглядел как браузер максимально точно.

Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть.
Сет Шостак

Введение.

1. Введение, знакомство с tensorflow и базовыми алгоритмами (эта статья)
2. Первые нейронные сети
3. Свёрточные нейронные сети
4. Рекуррентные нейронные сети

char *str = (char *)malloc(sizeof(char) * strlen(buffer));

1. Инструменты
2. Элементарная технология кросскомпиляции
3. И, собственно, HOW2

n! = n * (n — 1) * (n – 2) * … * 3 * 2 * 1

1! 1
2! 2
3! 6
4! 24
5! 120
6! 720
7! 5 040
8! 40 320
9! 362 880
10! 3 628 800
11! 39 916 800
12! 479 001 600
13! 6 227 020 800
14! 87 178 291 200
15! 1 307 674 368 000

Если объединить статистические данные спортивных соревнований с распределением Пуассона, то можно рассчитать вероятное количество мячей, которые будут забиты во время футбольной игры. На этом основании можно понять откуда берутся букмекерские ставки, а также научиться самостоятельно их рассчитывать с помощью R.

Даниил Подольский (Git in Sky)

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Это вторая статья в цикле про создание и использование скриптов для веб-скрейпинга на Node.js.

1. Web scraping при помощи Node.js
2. Web scraping на Node.js и проблемные сайты
3. Web scraping на Node.js и защита от ботов
4. Web scraping обновляющихся данных при помощи Node.js

В первой статье разбиралась простейшая задача из мира веб-скрейпинга. Именно такие задачи достаются веб-скрейперам в подавляющем большинстве случаев – получение данных с незащищённых HTML-страниц стабильно работающего сайта. Быстрый анализ сайта, HTTP-запросы при помощи needle (организованные при помощи tress), рекурсивный проход по ссылкам, DOM-парсинг при помощи cheerio – вот это вот всё.

В этой статье разбирается более сложный случай. Не из тех, когда приходится отказываться от взятого с боем заказа, но из тех, которые начинающему скрейперу могут сорвать дедлайн. К слову, эта задача содержалась в реальном заказе на одной международной бирже фриланса, и первый исполнитель её провалил.

Цель этой статьи (как и прошлой) – показать весь процесс создания и использования скрипта от постановки задачи и до получения конечного результата, однако темы, уже раскрытые в первой статье, освещаются здесь довольно кратко, так что начать я рекомендую с первой статьи. Тут акцент будет на анализ сайта с точки зрения веб-скрейпинга, выявление подводных камней и способы их обхода.