User
Elixir и Erlang идеально подходят для создания распределенных приложений, выполняющих параллельно несколько, возможно схожих задач. Поддержка многих конкурентных процессов работающих в изоляции была одним из основных аспектов при разработке виртуальной машины языка Erlang.
Постараемся проверить эту возможность использовать потенциал многоядерного процессора на простом примере. Подсчитаем сколько раз встечается слово "лошадь" в рассказах писателя О. Генри размещенных в текстовых файлах в одной директории. Технически, мы будем считать количество вхождения последавательности символов "лошадь", а не слова, и только в нижнем регистре.
Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:
Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!
Небольшая заметка о самодельном адаптере на базе ESP8266, позволяющем загрузить прошивку в микроконтроллер с установленным UART загрузчиком или Arduino.
