Привет читателям Habrahabr! В этой статье я продемонстрирую вам пример простой нейронной сети на языке Golang с использованием готовой библиотеки.

Немного предисловия

Начав изучать язык программирования Golang, мне стало интересно, что может этот язык в сфере машинного обучения. Тогда я начал искать примеры кода какой-либо НС на этом языке. К сожалению, ничего толкового найти не получилось. И вот тогда я решил переписать НС из этой статьи под GO.

Здравствуйте, в данной заметке будет затронута тема организации «чистого» завершения для приложений, написанных на языке Go.
Чистым выходом я называю наличие гарантий того, что в момент завершения процесса (по сигналу или по любым иным причинам кроме system failure), будут выполнены определённые процедуры и выход будет отложен до окончания их выполнения. Далее я приведу несколько типичных примеров, расскажу о стандартном подходе, а также продемонстрирую свой пакет для упрощённого применения этого подхода в ваших программах и сервисах.

TL;DR: github.com/xlab/closer

Возникла задача: у нас есть компилятор собственного языка программирования, которым мы компилируем некоторый диалект бейсика в исходник на C.

К сожалению, по историческим причинам, у нас не было четкого регрессионного тестирования для этого компилятора. Но сейчас, на основе исходников бизнес-приложения, написанного на этом бейсике, решили сделать полноценное тестирование.

План таков: принять какую-то текущую версию компилятора, на которую нет открытых жалоб от клиентов, за эталон. Скомпилировать этой версией приличное количество исходников, сохранить результат, и затем каждый раз при внесении в компилятор изменений прогонять все эти исходники и смотреть, генерируется ли точно такой же вывод. Это не защитит от появления ошибок в целом, но по крайне мере будет уверенность, что существующий бизнес код все еще компилируется правильно.

Несложная задача. Только есть одно «но». Количество исходников, которые планируется использовать как эталонные — около 15 тысяч файлов, суммарным объемом чуть меньше гига (для удобства они завернуты в один TAR). Подобный «прогон» может быть весьма долгим. И есть естественное желание сделать тест максимально быстрым, используя многопроцессорную машину, ибо задача прекрасно распараллеливается.

Как вариант — можно сделать Makefile и запускать его с ключом "-j" в GNU Make. Но если написать специализированную многопоточную программу, то можно достичь лучшей производительности.

Сотни баз данных и тысячи хранимых процедур. Как это всё писать, тестировать и деплоить на множество серверов с возможностью быстрого отката в условиях хайлоад 24х7 и не умереть? Интересно? Добро пожаловать под кат!