Пользователь
В принципе, любая информационная система сталкивается с одними и теми же вопросами. Как собрать информацию? Как ее интерпретировать? В какой форме и как ее запомнить? Как найти закономерности в собранной информации и в какой форме их записать? Как реагировать на поступающую информацию? Каждый из вопросов важен и неразрывно связан с остальными. В этом цикле мы пытаемся описать то, как эти вопросы решаются нашим мозгом. В этой части пойдет разговор о, пожалуй, самой загадочной составляющей мышления — процедуре поиска закономерностей.
Вы уже используете прогрессивную загрузку? А как насчёт технологий Tree Shaking и разбиения кода в React и Angular? Вы настроили сжатие Brotli или Zopfli, OCSP stapling и HPACK-сжатие? А как у вас обстоят дела с оптимизацией ресурсов и клиентской части, со вложенностью CSS? Не говоря уже о IPv6, HTTP/2 и сервис-воркерах.
class TestClass {
megaFunc() {
try {
let sum = 0;
for (let val of [1, 2, 3]) {
sum += val;
}
throw new Error(`sync error, sum = ${sum}`);
}
catch(err) {
return err;
}
}
}
let test = new TestClass();
checkOptimizationStatus(test.megaFunc);Function is optimized by TurboFan
Nuklear — это библиотека для создания immediate mode пользовательских интерфейсов. Библиотека не имеет никаких зависимостей (только C89! только хардкор!), но и не умеет создавать окна операционной системы или выполнять реальный рендеринг. Nuklear — встраиваемая библиотека, которая предоставляет удобные интерфейсы для отрисовки средствами реализованного приложения. Есть примеры на WinAPI, X11, SDL, Allegro, GLFW, OpenGL, DirectX. Родителем концепции была библиотека ImGUI.
Чем прекрасна именно Nuklear? Она имеет небольшой размер (порядка 15 тысяч строк кода), полностью содержится в одном заголовочном файле, создавалась с упором на портативность и простоту использования. Лицензия Public Domain.
Перевод туториала официальной документации библиотеки React.js.
React, на наш взгляд, это лучший способ построить большое, быстрое веб-приложение с помощью JavaScript. По нашему опыту в Facebook и Instagram, приложение на React также очень хорошо масштабируется.
Одно из многих замечательных свойств React — это принцип "Как вы проектируете приложение, также вы и создаете его". В этом туториале вы пройдете весь мыслительный процесс проектирования и создания приложения React, отображающего таблицу данных для поиска товара.
В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и
в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.
Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.