— Всем привет, меня зовут Александр. Я хотел бы поговорить с вами про спецификации.
Специфицируй это. Доклад Яндекса
— Всем привет, меня зовут Александр. Я хотел бы поговорить с вами про спецификации.
Пользователь
Я создал новый проект Интерактивные эксперименты с машинным обучением на GitHub. Каждый эксперимент состоит из Jupyter/Colab ноутбука, показывающего как модель тренировалась, и Демо странички, показывающей модель в действии прямо в вашем браузере.
Несмотря на то, что машинные модели в репозитории могут быть немного "туповатенькими" (помните, это всего-лишь эксперименты, а не вылизанный код, готовый к "заливке на продакшн" и дальнейшему управлению новыми Tesla), они будут стараться как могут чтобы:
Я тренировал модели на Python с использованием TensorFlow 2 с поддержкой Keras. Для демо-приложения я использовал React и JavaScript версию Tensorflow.
Во многих инструкциях с просторов интернета описывают некий минимум действий, и как следствие минимум команд и возможностей.
Я решил сделать некую подборку мало освещенных возможностей, особенностей. Статья не претендует на уникальность, это и мне, как памятка, и возможно некоторым падаванам поможет, начинающим свой путь с docker-compose.
Эта статья использует устаревший и не самый рациональный подход, на данный момент не могу его рекомендовать к использованию. Рекомендую к прочтению следующую статью.
В данной статье я расскажу о своём опыте "заворачивания" Laravel-приложения в Docker-контейнер да так, что бы и локально с ним могли работать frontend и backend разработчики, и запуск его на production был максимально прост. Так же CI будет автоматически запускать статические анализаторы кода, phpunit
-тесты, производить сборку образов.
"А в чём, собственно, сложность?" — можешь сказать ты, и будешь отчасти прав. Дело в том, что этой теме посвящено довольно много обсуждений в русскоязычных и англоязычных комьюнити, и почти все изученные треды я бы условно разделил на следующие категории:
fedora:latest
(~230 Mb), ставлю в него все сервисы (nginx, бд, кэш, etc), запускаю всё супервизором внутри". Тоже отлично, прост в запуске, но как на счёт идеологии "один контейнер — один процесс"? Как обстоят дела с балансировкой и управлением процессами? Как же размер образа?Для нетерпеливых — ссылка на репозиторий, склонировав который ты сможешь запустить Laravel-приложение одной командой. Так же не составит труда его запустить на том же rancher, правильно "слинковав" контейнеры, или использовать продуктовый вариант docker-compose.yml
как отправную точку.
Согласно данным, которые представил на Dockercon 2016 CEO компании Docker Бен Го́луб (Ben Golub), количество работающих в контейнерах Docker приложений за последние два года выросло на 3100%. Docker обеспечивает функционирование 460 тысяч приложений по всему миру. Это невероятно!
Если вы еще не начали использовать Docker, прочтите этот впечатляющий документ о его внедрении. Docker изменил подход к созданию приложений и стал крайне важным инструментом для разработчиков и DevOps-специалистов. Эта статья рассчитана на тех, кто уже использует Docker, и призвана открыть еще одну причину, по которой стоит продолжать это делать.
Мы бы хотели поделиться своим опытом использования docker-compose в больших проектах. Применив этот инструмент для автоматизации задач, связанных с разработкой, тестированием и конфигурированием, мы за несколько простых шагов смогли сделать нашу команду более эффективной и сфокусироваться непосредственно на разработке продукта.
Про grep
знают если не все, то многие читатели Хабра, однако его многочисленных родственников знают немногие.
Давайте узнаем, как можно грепать все, что таит в себе хоть крупицу текста.
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Web2Text: Deep Structured Boilerplate Removal" коллектива авторов Thijs Vogels, Octavian-Eugen Ganea и Carsten Eickhof.
Веб-страницы являются ценным источником информации для многих задач обработки естественного языка и поиска информации. Эффективное извлечение основного содержимого из этих документов имеет важное значение для производительности производных приложений. Чтобы решить эту проблему, мы представляем новую модель, которая выполняет классификацию и маркировку текстовых блоков на странице HTML
как шаблонных блоков, или блоков содержащих основной контент. Наш метод использует Скрытую Марковскую модель поверх потенциалов, полученных из признаков объектной модели HTML
-документа (Document Object Model, DOM
) с использованием сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN
). Предложенный метод качественно повышает производительность для извлечения текстовых данных из веб-страниц.
Elasticsearch, вероятно, самая популярная поисковая система на данный момент с развитым сообществом, поддержкой и горой информации в сети. Однако эта информация поступает непоследовательно и дробно.
Самое первое и главное заблуждение — "нужен поиск, так бери эластик!". Но в действительности, если вам нужен шустрый поиск для небольшого или даже вполне себе крупного проекта, вам стоит разобраться в теме поподробней и вы откажетесь от использования именно этой системы.
Данный пост написан по заявкам трудящихся, которые с завидной периодичностью спрашивают о том "Как запустить Illuminate / Symfony / MyOwnPsr7 приложение в докере". Давать ссылку на ранее написанный пост уже не хочется, так как взгляды относительно того, как следует решать поставленную задачу, довольно сильно изменились.
Всё, что будет написано ниже, является субъективным опытом, который (как и всегда) не претендует на право считаться единственно верным решением, но некоторые подходы и решения, возможно, тебе покажутся интересными и полезными.
В качестве приложения так же буду использовать Laravel, так как он мне наиболее знаком и довольно широко распространен. Адаптировать под другие PSR-7-based фреймворки/компоненты возможно, но этот рассказ не про это.