Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Train your first neural network: basic classification".

Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.

#include <windows.h>

int x = 0, y = 1;
int* ptr;

DWORD CALLBACK ThreadProc(void*)
{
  Sleep(1000);
  ptr = &y;
  return 0;
}

int main(int, char**)
{
 ptr = &x; // starts out pointing to x

 DWORD id;
 HANDLE hThread = CreateThread(nullptr, 0, ThreadProc, 0, &id);

 // Ждём, пока другой поток изменит значение по указателю ptr
 // на некоторое ненулевое число
 while (*ptr == 0) { }

 return 0;
}

В свете приближающегося конца мне посоветовали написать несколько слов.

Чтобы понять их — расскажу небольшую историю, о жизни одного человека.

Детство

Воспоминания из раздела "ненависть"

Представьте, что вам сейчас 2.5-4.9 года. Основное время вы проводите в квартире у бабушки с дедушкой (по линии отца; квартира родителей находится в этом же доме, но на другом этаже). Вы любите исследовать все вокруг, и особенно любите изучать работу сложных устройств: электронных приборов (радио, кассетные плееры), механизмов (часы), … Любите чинить их, когда они сломаются, либо чинить их, когда вы сами их сломаете при очередной разборке-сборке. [возможно, этому послужило одно событие в жизни — про него расскажу ниже]. А еще больше любите из нескольких устройств собирать одну вещь, которая вам нужна, либо улучшать одно при помощи разборки на запчасти другого.

И при этом вас "фаршируют" такими книгами как "истории Геракла" и другими детскими/недетскими книгами, которые вы начинаете ненавидеть. Ненавидите из-за того, что вся информация, которая содержится в этих книгах — бесполезна для вас, и при этом вас заставляют "поглощать" ее в большом количестве. Причем других книг в вашем окружении нет, и вы начинаете считать, что все существующие книги наполнены только бесполезной информацией. И когда вы в первый раз в жизни спрашиваете "Что такое библиотека?", и вам отвечают "место, где хранится книги"… (представьте "пожарных" из "451 градус по Фаренгейту")

Положительная сторона

А теперь вопрос: как вам удавалось разбираться в сложных устройствах, чинить их, пересобирать их — без чтения "технической литературы"? Единственное, что вам было доступно — это схемы печатных плат. На "ближайших людей" рассчитывать не приходилось, их специальности: "повар", "модельер" + экономическое образование.

Сотни лет эксперты предсказывали, что машины сделают рабочих ненужными. И вот этот момент настаёт. Хорошо это или плохо?

1. Янгстаун, США [город на северо-востоке США, в штате Огайо]

Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.

В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.

В этой публикации описаны простейшие методы вычисления интегралов функций от одной переменной на отрезке, также называемые квадратурными формулами. Обычно эти методы реализованы в стандартных математических библиотеках, таких как GNU Scientific Library для C, SciPy для Python и других. Публикация имеет целью продемонстрировать, как эти методы работают "под капотом", и обратить внимание на некоторые вопросы точности и производительности алгоритмов. Также хотелось бы отметить связь квадратурных формул и методов численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений, о которых хочу написать ещё одну публикацию.

Давным-давно в далёкой-далёкой серверной...

A. Бесплатные веб-сайты

• HTML5 UP: Адаптивные шаблоны HTML5 и CSS3.
• Bootswatch: Бесплатные темы для Bootstrap.
• Templated: Коллекция 845 бесплатных шаблонов CSS и HTML5.
• Wordpress.org | Wordpress.com: Бесплатное создание веб-сайта.
• Strikingly: Конструктор веб-сайтов.
• Layers: Создание сайтов на WordPress (new).
• Bootstrap Zero: Самая большая коллекция бесплатных шаблонов Bootstrap (new).
• Landing Harbor:  Продвижение мобильного приложения c помощью бесплатного лендинга (new).