User
60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
В последнее время TS стал де-факто стандартом во фронтенд-разработке. Его достаточно просто начать использовать, и он приносит неоценимую пользу в любых web-приложениях. Но используя его, мы часто даже не задумываемся, насколько на самом деле это мощный инструмент. В большинстве ситуаций нам хватает базовых возможностей TS-а. Но иногда нам случается определить узкий и нестандартный тип. В этом случае можно либо ослабить типы с помощью any или unknown, либо попробовать решить непростую порой головоломку. В этой статье мы решим несколько интересных головоломок с типами.
Меня очень возмутил вчерашний пост Что будет с C# и причём здесь Страуструп? Конечно, каждый имеет право на мнение, но автор использует множество манипулятивных техник, таким образом негативно влияя на мнение молодых читателей. Да и сам текст является маркетинговым переводом, что меня сильно удивляет. Потому и захотелось развенчать мифы из данной статьи.
Не поймите меня неправильно, я не фанбой C#. Буквально недавно в подкасте DotNet & More №53 C# 10 и не только я жаловался на то, что C#10 не впечатляет. Но в своих высказываниях необходимо стараться быть хоть немного объективным. Или, хотя бы, иронизировать над необъективностью.
В процессе изучения CSS-анимаций мы обычно разбираем синтаксис, говорим что-то про keyframes, про transition, про связанные с ними свойства, про то, как их активировать при наведении мыши или с помощью навешивания классов. И часто на этом все и заканчивается. И вот, сделав пару меняющих цвет кнопок или выезжающих уведомлений, люди считают, что они знают про CSS-анимации все. Но так ли это?
Разумеется, нет. Главные сложности начинаются тогда, когда речь заходит о чем-то более хитром, нежели изменение цвета или прозрачности у элемента, тогда, когда мы сталкиваемся с дизайнером с широкими взглядами, который придумыват всякие разные штуки, не особенно заботясь о том, как их потом верстать. И вот тут многие фронтендеры начинают спотыкаться. Мои наблюдения показывают, что разработчикам, причем не только начинающим, не хватает широты взглядов, не хватает каких-то дерзких идей, ломающих привычный порядок элементов на странице, чтобы реализовать что-то более-менее сложное. И мне кажется, что нужно с этим что-то сделать. В связи с этим мы сегодня посмотрим на некоторые примеры CSS-анимаций с CodePen, которые могут стать триггерами, заставляющими задуматься о широте возможностей простых казалось бы инструментов, и дадим сами себе несколько советов по поводу того, что стоит попробовать сделать при изучении этого класса анимаций. Надеюсь кому-то это поможет взглянуть на CSS-анимации под новым углом и немного прокачать свои навыки их использования.
try...catch. Это позволяет прописать нормальный путь выполнения в разделе try, а затем разобраться со всеми исключениями в разделе catch. Неплохой вариант. Это позволяет сосредоточиться на текущей задаче, не думая о каждой возможной ошибке. Определённо лучше, чем засорять код бесконечными if.try...catch трудно проверять результаты каждого вызова функции для неожиданных значений. Это полезная конструкция. Но у неё есть определённые проблемы. И это не единственный способ обрабатывать ошибки. В статье мы рассмотрим использование монады Either в качестве альтернативы try...catch.
Async/await добавили в .NET более семи лет назад. Это решение оказало существенное влияние не только на экосистему .NET — оно также находит отражение во многих других языках и фреймворках. На данный момент реализовано множество усовершенствований в .NET с точки зрения дополнительных языковых конструкций, использующих асинхронность, реализованы API-интерфейсы с поддержкой асинхронности, произошли фундаментальные улучшения в инфраструктуре, благодаря которым async/await работает как часы (в особенности, улучшены возможности производительности и диагностики в .NET Core).ConfigureAwait — один из аспектов async/await, который продолжает вызывать вопросы. Надеюсь, у меня получится ответить на многие из них. Я постараюсь сделать эту статью читаемой от начала до конца, и вместе с тем выполнить ее в стиле ответов на часто задаваемые вопросы (FAQ), чтобы на нее можно было ссылаться в последующем.
В последнее время вышло несколько статей с критикой ImageNet, пожалуй самого известного набора изображений, использующегося для обучения нейронных сетей.
В первой статье Approximating CNNs with bag-of-local features models works surprisingly well on ImageNet авторы берут модель, похожую на bag-of-words, и в качестве "слов" используют фрагменты из изображения. Эти фрагменты могут быть вплоть до 9х9 пикселей. И при этом, на такой модели, где полностью отсутствует какая-либо информация о пространственном расположении этих фрагментов, авторы получают точность от 70 до 86% (для примера, точность обычной ResNet-50 составляет ~93%).
Во второй статье ImageNet-trained CNNs are biased towards texture авторы приходят к выводу, что виной всему сам набор данных ImageNet и то, как изображения воспринимают люди и нейронные сети, и предлагают использовать новый датасет – Stylized-ImageNet.
Более подробно о том, что на картинках видят люди, а что нейронные сети
По мере того как ваше приложение развивается и растёт, увеличивается и время его сборки — от нескольких минут при пересборке в development-режиме до десятков минут при «холодной» production-сборке. Это совершенно неприемлемо. Мы, разработчики, не любим переключать контекст в ожидании готовности бандла и хотим получать фидбек от приложения как можно раньше — в идеале за то время, пока переключаемся с IDE на браузер.
Как этого достичь? Что мы можем сделать, чтобы оптимизировать время сборки?
Эта статья — обзор существующих в экосистеме webpack инструментов для ускорения сборки, опыт их применения и советы.
Оптимизации размера бандла и производительности самого приложения в этой статье не рассматриваются.
Предисловие: Ссылку на оригинальную статью я увидел в комментарии здесь, на Хабре (к сожалению, не могу его найти чтобы указать автора и сказать спасибо). Статья имеет значение не только для тех, кто жалуется (кто же в этом признается?), но и тем, кому жалуются. Не все знают английский язык, поэтому я решил ее перевести.
[В квадратных скобках — мои примечания.]
Исследования показывают, что во время обычного разговора большинство людей жалуется раз в минуту. Нас тянет поныть потому что это приятно. Однако так же как и множество других вещей, которые приятны — например курение или полкило грудинки на завтрак — нытье вредно.
