Процедурные макросы в Rust — это очень мощный инструмент кодогенерации, позволяющий обходиться без написания тонны шаблонного кода, или выражать какие-то новые концепции, как сделали, к примеру, разработчики крейта async_trait.

Тем не менее, многие вполне обоснованно побаиваются пользоваться этим инструментом, в основном из-за того, что разбор синтаксического дерева и атрибутов макроса зачастую превращается в "закат солнца вручную", так как задачу приходится решать на очень низком уровне.

В данной статье я хочу поделиться некоторыми, на мой взгляд, удачными подходами к написанию процедурных макросов, и показать, что на сегодняшний день процедурные макросы можно создавать относительно просто и удобно.

1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
4. The Boston Housing Dataset — популярный датасет для распознавания паттернов. Содержит информацию о домах в Бостоне: количество квартир, стоимость аренды, индекс преступлений.
5. Fake News Detection Dataset — содержит 7796 записей с разметкой новостей: правда или ложь. (Вариант применения с исходником на Python: Fake News Detection Python Project )
6. Wine quality dataset — содержит информацию о вине: 4898 записей с 14 параметрами.

Прошло чуть больше года, с тех пор как MIT объявил о релизе высокопроизводительного языка общего назначения Julia. С тех пор язык набирает популярность: он используется в более чем 1500 университетах (в некоторых преподается в качестве первого ЯП), а области применения охватывают от медицинской диагностики и планирования космических миссий до таких насущных проблем, как оптимизация трафика школьных автобусов.

Одним из ключевым полей деятельности многих проектов, как не трудно догадаться, является машинное обучение, для которого на Julia есть множество мощных инструментов, а недавно вышел в свет довольно интересный проект — Система вероятностного программирования общего назначения "GEN".

Сегодня же мы обратим внимание на, как понятно из названия, пакет Flux, предоставляющий всю мощь нейронных сетей. Постараемся пройти путь от обработки и исследования наборов изображений до обученной нейронной сети, чтобы получить полноценный классификатор!

Доброго ноября, дамы и господа. Подготовил для вас подборку самых интересных находок из опенсорса за октябрь 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, Swift, TypeScript, JavaScript, Go, Scala, Python.
Тематика: веб и мобильная разработка, визуализация данных, инструменты разработчика, документация.

Прошлый выпуск.

Это статья-перевод Стэнфордского семинара. Но перед ней небольшое вступление. Как образуются зомби? Каждый попадал в ситуацию, когда хочется подтянуть друга или коллегу до своего уровня, а не получается. Причём «не получается» не столько у тебя, сколько у него: на одной чаше весов находится нормальная зарплата, задачи и так далее, а на другой — необходимость думать. Думать неприятно и больно. Он быстро сдаётся и продолжает писать код, совершенно не включая мозг. Ты представляешь, насколько много сил нужно потратить, чтобы преодолеть барьер выученной беспомощности, и просто не делаешь этого. Так образуются зомби, которых вроде бы можно вылечить, но вроде бы и никто этим заниматься не станет.

Когда я увидел, что Лесли Лэмпорт (да-да, тот самый товарищ из учебников) приезжает в Россию и делает не доклад, а сессию вопросов-ответов, я немного насторожился. На всякий случай, Лесли — всемирно известный учёный, автор основополагающих работ в распределённых вычислениях, а ещё вы его можете знать по буквам La в слове LaTeX — «Lamport TeX». Вторым настораживающим фактором является его требование: каждый, кто придёт, должен (совершенно бесплатно) заранее прослушать пару его докладов, придумать по ним минимум один вопрос и только тогда уже приходить. Решил посмотреть, что там Лэмпорт вещает — и это великолепно! Это в точности та штука, волшебная ссылка-таблетка для лечения зомбятины. Предупреждаю: от текста может знатно подгореть у любителей сверхгибких методологий и нелюбителей тестировать написанное.

После хаброката, собственно, начинается перевод семинара. Приятного чтения!

Normal Mapping

От автора