С момента появления тасков в .NET прошло почти 6 лет. Однако я до сих пор вижу некоторую путаницу при использовании Task.Run() и Task.Factory.StartNew() в коде проектов. Если это можно списать на их схожесть, то некоторые проблемы могут возникнуть из-за dynamic в C#.

В этом посте я попытаюсь показать проблему, решение и истоки.

Проблема

Пусть у нас есть код, который выглядит так:

static async Task<dynamic> Compute(Task<dynamic> inner)
{
    return await Task.Factory.StartNew(async () => await inner);
}

Вопрос знатокам: есть ли в данном примере проблема? Если да, то какая? Код компилируется, возвращаемый тип Task на месте, модификатор async при использовании await — тоже.

Думаете, речь идет о пропущенном ConfigureAwait? Хаха!

Салют, хабровчане. Совсем немного времени остается до старта курса «Разработчик игр на Unity», в связи с этим мы подготовили для вас еще один интересный перевод.

---

async в Unity уже и так работает без каких-либо плагинов или оборачивающих Task корутин, имитирующих асинхронное поведение проверяя завершение на каждом кадре. Но это все-равно своего рода магия. Давайте же немного углубимся в эту тему.

(Примечание: пока еще я не обладаю идеальным пониманием всех подкапотных тонкостей async/await в C#, по этому я буду стараться дополнять изложенное, по мере углубления моего понимания.)

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

Доброго времени суток!
Хочу представить вашему вниманию перевод статьи Джонатана Барлетта (Jonathan Bartlett), который является техническим директором в компании New Medio. Статья была опубликована 16 ноября 2004 года на сайте ibm.com и посвящена методам управления памятью. Хотя возраст статьи достаточно высок (по меркам IT), информация в ней является фундаментальной и описывает подходы к распределению памяти, их сильные и слабые стороны. Всё это сопровождается «самопальными» реализациями, для лучшего усвоения материала.

Аннотация от автора
Решения, компромиссы и реализации динамического распределения памяти
Получите представление о методах управления памятью, которые доступны Linux разработчикам. Данные методы не ограничиваются языком C, они также применяются и в других языках программирования. Эта статья даёт подробное описание как происходит управление памятью, на примерах ручного подхода (manually), полуавтоматического (semi-manually) с использованием подсчёта ссылок (referencing count) или пула (pooling) и автоматического при помощи сборщика мусора (garbage collection).

Те, кто давно занимается поисковой оптимизацией, хорошо знают об операторах расширенного поиска Google. Например, почти все знают об операторе site:, который ограничивает поисковую выдачу одним сайтом.

Большинство операторов легко запомнить, это короткие команды. Но уметь эффективно их использовать — совсем другая история. Многие специалисты знают основы, но немногие по-настоящему овладели этими командами.

В этой статье я поделюсь советами, которые помогут освоить поисковые операторы для 15 конкретных задач.