Fast-forward to 2020, and Guido van Rossum, the creator of Python, committed the first documentation showing the new switch-statements, which have been named Structural Pattern Matching, as found in PEP 634.
Эта разница больше кроется в интерпретации (Py) и компиляции (Rust). Просто тут можно было бы рассчитывать на большую строгость, т.к. речь скорее идет о логике.
Меня как разработчика прототипов больше интересует удобочитаемость кода. Однако отсутствие механизма контроля над исчерпываемостью вариантов — озадачивает.
Дело не во мне вовсе, а в том, что «как назовешь, так и поплывет»)).
В рамках правильной трактовки все легко понять вот к примеру, graph representation learning (aka graph feature learning) — это всего лишь автоматическое усвоение графового представления данных. Но если вы перейдете в вики по «feature learning», то увидите в русском сегменте результат неправильного понимания.
Напомню на всякий случай, что автоматическое усвоение признаков/представлений существует как антитеза инженерии признаков (aka генерированию признаков) в ручную.
Термин «усвоение (знаний)» уже давно существует в психологии, когнитивистике и педагогике, как минимум. В основе ИИ лежат первые две.
«Подозреваю — не подозреваю» — это не метод. Общая направленность английского глагола learn всегда остается одной — направленность действия на себя, соответственно русский перевод будет варьироваться, но всегда будет обозначать примерно одно и то же: учить, изучать, усваивать, зубрить, заучивать,…
Вы поймите, никаких соблазнов, никакого подвоха, никакого хайпа. Точка.
Я вам привел в качестве подтверждения переводную статью, в которой даются цитаты лидеров, взять того же Бенжио.
Возьмите любой англо-английский словарь и проверьте сами. Вот кембриджский словарь английского:
the activity of obtaining knowledge = деательность по приобретению знаний
В комменте все прекрасно, кроме последнего. Мы не на базаре, не так ли. Это ресурс делового общения… Если хотите общаться, то надо вести себя по-джентельменски. Считайте это просто замечанием, не уроком, упаси боже. Мы разучились общаться — лаемся в основном.
ЛЮБАЯ операция закрепления за переменной значения чревата тем, что оно может быть перезаписано. Точка
Enjoy!
Просто изначально убрал кусок из исходного текста, чтобы не перегружать.
Однако, пример — показателен.
В рамках правильной трактовки все легко понять вот к примеру, graph representation learning (aka graph feature learning) — это всего лишь автоматическое усвоение графового представления данных. Но если вы перейдете в вики по «feature learning», то увидите в русском сегменте результат неправильного понимания.
Напомню на всякий случай, что автоматическое усвоение признаков/представлений существует как антитеза инженерии признаков (aka генерированию признаков) в ручную.
Термин «усвоение (знаний)» уже давно существует в психологии, когнитивистике и педагогике, как минимум. В основе ИИ лежат первые две.
Если можно будет делать что-то вроде такого:
то это уже интереснее.
Я вам привел в качестве подтверждения переводную статью, в которой даются цитаты лидеров, взять того же Бенжио.
Возьмите любой англо-английский словарь и проверьте сами. Вот кембриджский словарь английского:
the activity of obtaining knowledge = деательность по приобретению знаний
ЛЮБАЯ операция закрепления за переменной значения чревата тем, что оно может быть перезаписано. Точка
Структурное сопоставление с шаблоном приблизит Python на шаг ближе к ФП))
)))