Мой опыт подсказывает, что любой более или менее сложный проект по машинному обучению рано или поздно превращается в набор сложных неподдерживаемых внутренних инструментов. Эти инструменты, как правило, мешанина из скриптов Jupyter Notebooks и Flask, которые сложно развёртывать и интегрировать с решениями типа GPU сессий Tensorflow.

Впервые я столкнулся с этим в университете Карнеги, затем в Беркли, в Google X, и, наконец, при создании автономных роботов в Zoox. Зарождались инструменты в виде небольших Jupyter notebooks: утилита калибровки сенсора, сервис моделирования, приложение LIDAR, утилита для сценариев и т.д.

С ростом важности инструментов появлялись менеджеры. Бюрократия росла. Требования повышались. Маленькие проекты превращались в огромные неуклюжие кошмары.

Начнём с общей структуры зрительной системы

1. Сетчатка
2. Зрительный нерв.
3. Таламус(ЛКТ).
4. Зрительная кора.

Попытайтесь повторить это сами

yum -y install nginx

cp /etc/nginx/nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf.orig
vim /etc/nginx/nginx.conf

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

От переводчика: технологии в вебе меняются сравнительно очень быстро, еще стремительнее вытесняют друг друга тенденции в веб-дизайне, способы подачи контента и взаимодействия с пользователем. Стоит отметить, что развитие не происходит в одностороннем порядке, изменения также касаются способов и методов потребления информации.

В наше время наблюдается стремительный рост доли мобильного трафика. Кроме того, время, потраченное пользователем в Интернете со смартфона или другого мобильного гаджета в среднем значительно больше времени, проведенного человеком за стационарным компьютером. Этот факт не может не повлиять на вектор дальнейшего развития веб-дизайна.

Метаморфозы происходят не только с железками и технологиями, но и с нашим мозгом. Широко обсуждается развитие «клипового мышления», как ответа на возросшее количество информации. Проводится множество практических исследований поведения людей и их мышления при взаимодействии с веб-дизайном. Подробно об этом в своем блоге пишет доктор психологических наук Сьюзан Уэйншенк.

WebInspector

Введение