Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

В этой статье мы поговорим об ошибках, совершаемых программистами на Bash. Во всех приведённых примерах есть какие-то изъяны. Вам удастся избежать многих из нижеописанных ошибок, если вы всегда будете использовать кавычки и никогда не будете использовать разбиение на слова (wordsplitting)! Разбиение на слова — это ущербная легаси-практика, унаследованная из оболочки Bourne. Она применяется по умолчанию, если вы не заключаете подстановки (expansions) в кавычки. В общем, подавляющее большинство подводных камней так или иначе связаны с подстановкой без кавычек, что приводит к разбиению на слова и глоббингу (globbing) получившегося результата.

Лирическое отступление

В рамках научно-исследовательской работы в вузе я столкнулся с такой задачей, как классификация текстовой информации. По сути, мне нужно было создать алгоритм, который, обрабатывая определенный текстовый документ на входе, вернул бы мне на выходе массив, каждый элемент которого являлся бы мерой принадлежности этого текста (вероятностью или степенью уверенности) к одной из заданных тематик.

В данной статье речь пойдет не о решении задачи классификации конкретно, а о попытке автоматизировать наиболее скучный этап разработки рубрикатора — создание обучающей выборки.

Когда лень работать руками

Первая и самая очевидная для меня мысль – написать простой метапоисковый алгоритм на Python. Другими словами, вся автоматизация сводится к использованию выдачи другой поисковой машины (Google Search) за неимением своих баз данных. Сразу оговорюсь, есть уже готовые библиотеки, решающие подобную задачу, например pygoogle.

Разработчик Бен Фрейн (Ben Frain) однажды заметил: «Писать CSS-код легко. Масшабировать и поддерживать его — нет».

К счастью, на просторах интернета можно найти множество решений этой проблемы. В данной статье рассмотрены основные киты структуры CSS-кода, а также интересные рыбы/млекопитающие поменьше.

Статья служит лишь памяткой или кратким справочником — для подробного ознакомления с методологиями настоятельно рекомендуется изучать оригинальную документацию.

Итак, начнем.

Покер давно привлекает исследователей самых различных мастей от любителей до серьезных ученых. И, не секрет, что столь пристальное внимание к покеру коррелирует с ростом популярности онлайн гэмблинга, который бурно развивался в 00-х годах. На сегодняшний день человек уже уступил лимитный хедс-ап Техасский Холдем машине, в то время как в безлимитных и многоместных покерных дисциплинах человек все еще берет верх. Наибольший вклад в проблему построения сильного компьютерного покерного интеллекта, вне всякого сомнения, внесла исследовательская группа из университета Альберты, а предложенное ими семейство алгоритмов поиска равновесных стратегий является на сегодняшний день самым модным и часто используемым средством при построении покерных агентов. Но обо всем по порядку.

На Хабре я недавно (чуть меньше месяца), до этого Хабр практически не читал. Пришёл, огляделся, походил по тематическим «хабам», почитал «Лучшее за всё время», просмотрел статьи отдельных, заинтересовавших меня персонажей и понял, что для того, чтобы получше понять, как живёт и чем дышит это замечательное сообщество, мне придётся Хабр распарсить и позадавать ему разные вопросы. К тому же, раз уж в своих статьях я писал в основном об автореферентности в разных её проявлениях, как не написать на Хабре статью о Хабре?

Посмотрю, интересно ли это всё кому-либо кроме меня. Если интересно, напишу ещё несколько постов, идей и материала для этого более чем достаточно.

Если я ничего не пропустил в интерфейсе сайта, единственные списки самых-самых, которые можно посмотреть — это общий рейтинг пользователей и список статей, т.н. «Лучшее за всё время». Оба списка отсортированы по рейтингу (пользователей и статей, соответственно). Между тем, существует ещё куча параметров, по которым было бы интересно всё отранжировать.

Пришло время закрывать проект. Он проработал без малого 6 лет. Шесть лет — это невероятный срок для рынка цифровой дистрибуции, тем более в России. За это время удалось сделать очень многое. Кроме, пожалуй, главного.