Прототипно-ориентированный язык программирования
Нано-нейрон — это упрощенная версия нейрона из концепции нейронной сети. Нано-нейрон выполняет простейшую задачу и натренирован на конвертацию температуры из градусов Цельсия в градусы Фаренгейта.
Код NanoNeuron.js состоит из 7 простых JavaScript функций, затрагивающих обучение, тренировку, предсказание, прямое и обратное распространение сигнала модели. Целью написания этих функций было дать читателю минимальное, базовое объяснение (интуицию) того, как же все-таки машина может «обучаться». В коде не используются сторонние библиотеки. Как-говорится, только простые «vanilla» JavaScript функции.
Эти функци ни в коей мере не являются исчерпывающим руководством по машинному обучению. Множество концепций машинного обучения в них пропущено или же упрощено! Это упрощение допущено с единственной целью — дать читателю самое базовое понимание и интуицию о том, как машина в принципе может «учиться», чтобы в итоге «МАГИЯ машинного обучения» звучала для читателя все более как «МАТЕМАТИКА машинного обучения».
npm install, npm build. И только после этого папочку 'public' Мы деплоим «куда надо».
Инфа будет полезна JS-разработчикам, которые хотят глубоко понимать суть работы с Node.js и Event Loop. Вы сможете осознанно и более гибко управлять потоком выполнения программы (web-сервера).
Эту статью я составил по материалам своего недавнего доклада для коллег.
В конце статьи есть полезные материалы для самостоятельного изучения.
Давайте посмотрим на этот код: он отлично демонстрирует синхронность выполнения кода в Node.js. Делается запрос на GitHub, затем записываем данные в файл и выводим результат в консоли. Что понятно из этого синхронного кода?
Недавно в Node.js была анонсирована поддержка ECMAScript-модулей, а в ES2020 появилась поддержка динамических импортов. В рамках данной статьи я расскажу о реализации очевидного кейса использования динамических импортов — с неизвестными заранее названиями директорий.
#include <stdio.h>
int main(int argc, const char *argv[]) {
printf("Hello world\n");
return 0;
}
print('Monty Python')
Здравствуйте. Изучая JavaScript (да и в принципе любую другую технологию), всегда возникают разнообразные вопросы, главный из которых: «А почему это работает таким образом и не иначе?» И очень важно в этот момент не просто найти ответ на вопрос, но и полученное объяснение встроить в единую систему уже полученных знаний. Иначе осиротевшую информацию придется зазубрить или забыть.
Совместное изучение чего-либо очень помогает искать ответы. Когда ученик / напарник задает вопрос про то, как понимать фразу — «… в следующий по цепочке промис „проваливается“ результат предыдущего… » — невольно задумываешься… Вот ведь какое странное дело. А ведь лучше уже не скажешь, неужели и это не понятно? Смотришь в чистые, немного наивные, глаза товарища и понимаешь — необходимо сказать как-то еще. Желательно так, чтобы даже запоминать не пришлось. Чтобы просто новая информация органично вписалась в уже существующие мысли человека.
Не буду описывать, что мы пробовали, читали, смотрели. В итоге заинтересовались спецификацией ECMAScript. Как её читать и понимать — это отдельный разговор (может даже отдельный пост). Но то, как там описаны промисы и их поведение, впервые дало нам целостностное и логически связное понимание данной темы. Чем и хочется поделиться с вами.
Привет, Хабр!
Несколько месяцев назад я выступал на конференции FrontendConf 2019 с докладом Docker для фронтендера и хотел бы сделать небольшую расшифровку доклада для тех, кто больше любит читать, а не слушать.
Приглашаю под кат всех веб-разработчиков, особенно фронтендеров.
Отдебажь за человека одну ошибку, и он будет благодарен тебе один пулл реквест. Научи его дебажить самостоятельно, и он будет благодарен тебе весь проект.
Неизвестный тимлид
На Тостере часто спрашивают о том, как сделать интерактивную схему дома, план его внутреннего устройства, возможность выбора этажей или квартир с выводом информации о них, вывод информации о деталях того или иного товара при наведении мыши на них на фотографии и.т.д. Речь там идет не о трехмерной модели, а именно о картинке с возможностью подсветить те или иные детали. Все эти задачи похожие и решаются достаточно просто, но тем не менее вопросы продолжают появляться, так что сегодня мы рассмотрим, как подобные вещи делаются при помощи SVG, графического редактора и щепотки javascript.
Доброй зимы, дамы и господа. Подготовил для вас подборку самых интересных находок из опенсорса за ноябрь 2019.
За полным списком новых полезных инструментов, статей и докладов можно обратиться в мой телеграм канал @OpensourceFindings (по ссылке зеркало, если не открывается оригинал).
В сегодняшнем выпуске.
Технологии внутри: Rust, TypeScript, JavaScript, Go, Python.
Тематика: веб разработка, инструменты для QA, работа с данными, инструменты разработчика и администратора.
Новый хабрапост в серии разборов недавно прошедшего чемпионата. Участникам квалификации, которые выбрали секцию фронтенда, нужно было решить несколько задач очень разной сложности: первая (по нашим ожиданиям) занимала 20 минут, последняя — около часа. Мы проверяли широкий спектр навыков разработчика интерфейсов, включая способность разобраться в необычной предметной области. 