Инженер
Всем привет! Я Олег, fullstack‑разработчик в компании Тензор, тимлид небольшой команды.
Одна из моих обязанностей в роли тимлида это code review. За годы работы я видел многое и выделил для себя типовые ошибки, с которыми сталкиваются начинающие backend‑разработчики. Сегодня хочу рассказать о некоторых из них.
Мы поговорим о восьми удобных изменениях, которые влияют на ваш повседневный код. Четыре изменения касаются самого языка, а ещё четыре — его стандартной библиотеки.
Вам также может быть интересна статья Десять возможностей C++11, которые должен использовать каждый C++ разработчик
Это модное слово всё чаще используется в разговорной речи: обывателей плотнее окутывают угрозами бунта искусственного интеллекта и войны с роботами — с одной стороны, и рекламой нейросетевых продуктов — с другой. Отдельный котёл в аду — для тех, кто впаривает «курсы дата‑саентистов». А когда бедный юзернейм в поисках истины обращается к Гуглу своему любимому поисковику — то вместо простого ответа на простой вопрос, получает ещё больше вопросов — таких как тензорфлоу, сигмоида и, не дай Бог, линейная алгебра.
Привет, Хабр! Меня зовут Николай, я разработчик С++ в SimbirSoft. В этой статье я хочу поделиться своим опытом применения алгоритмов.
Каждый из нас знает, что существуют алгоритмы стандартной библиотеки, и что они делают. Но не все и не всегда используют их. Я тоже их не использовал до той поры, пока не узнал, когда их применять.
Все примеры взяты из реального проекта. Чтобы не загромождать примеры, код этих функций был упрощён для лучшего восприятия.
Прежде чем перейти к примерам, необходимо отметить основное преимущество алгоритмов: они позволяют упростить код и повысить читаемость (или самодокументирование, которое позволяет на основании названия алгоритма понять, что делается), обобщить код. Начиная с C++17, алгоритмы могут выполняться параллельно, реализация алгоритма может быть жестко с оптимизирована компилятором по сравнением с обычным кодом.
Есть в графиках что-то магическое. Изгиб кривой мгновенно раскрывает всю ситуацию — историю развития эпидемии, паники или периода процветания. Эта линия просвещает, пробуждает воображение, убеждает.Объемы данных, с которыми нужно работать, постоянно увеличиваются. И чем больше информации, тем сложнее ее обрабатывать. Вот почему сейчас стала особенно популярна тема визуализации данных — в виде графиков, диаграмм, дашбордов, желательно интерактивных. Визуальное представление данных позволяет нам, людям, тратить меньше времени и сил на их просмотр, анализ и осмысление, а также на принятие правильных, информированных решений на основе этого.
― Генри. Д. Хаббард
Здравствуй, дорогой читатель. В статье речь пойдет об обработке показаний с датчика с применением как простых алгоритмов, так и нейронной сети. Что проще – решай сам.
Во время бурения, в связи с низкой скоростью передачи данных, данные каротажа, условно говоря, неполные, и в случае ошибки передачи данных или сбоя прибора они правятся вручную. Впоследствии показания считываются с прибора. И зачастую этих данных, требующих обработки, десятки тысяч строк.
Учим нейросеть играть в Шахматы, загрузив в нее датасеты уже сыгранных партий с известным результатом.
То есть никакого минимакса, деревьев и расчетов на несколько ходов вперед.
Идея в том, что если в нейросеть загрузить много партий, уже сыгранныx другими игроками, то нейросеть будет знать, как поступали другие игроки в соответствующих случаях и к какому результату это приводило. Нейросеть обобщит имеющийся опыт и будет делать ход на основе уже известного опыта и выявленных закономерностей, причем делать ход «мгновенно».
X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
syn0 += X.T.dot(l1_delta)
Пакеты в Java появились с самого начала, во времена, когда язык еще назывался Oak. Их описание уже присутствует в его ранних спецификациях.
Java-пакеты реализуют так называемое пространство имен (namespace), позволяющее использовать в проекте файлы с одинаковыми именами. Такой подход существует с давних времен во многих языках.
Также с помощью пакетов разработчики структурируют файлы удобным и понятным для себя способом, т. к. чем их больше используется в программе, тем в них сложнее становится ориентироваться. Если они будут размещаться бессистемно, то это рано или поздно приведет к полному запутыванию кодовой базы и дезориентации программистов.
И наконец, с помощью пакетов можно ограничивать доступ (из других пакетов) как целиком к классам, так и к их отдельным элементам.
Об этом и многом другом и пойдет речь в данной статье.
Генеративные текстовые модели, например — ChatGPT и GPT-4, кардинально изменили всё то, что происходит в области искусственного интеллекта (ИИ, AI, Artificial Intelligence).
GPT‑модели (Generative Pre‑trained Transformer, генеративный предобученный трансформер), похоже, донельзя снизили порог входа в сферу ИИ, сделав её доступной даже тем, кто весьма далёк от компьютерных технологий. Любой может просто начать спрашивать модель обо всём на свете и получать пугающе точные ответы.
По крайней мере — получать такие ответы почти всегда…
Когда модель не выдаёт правильный ответ — это не значит, что она не в состоянии это сделать. Часто нужно всего лишь изменить предлагаемое ей задание, или «промпт» (prompt, подсказка), таким образом, чтобы направить модель к верному ответу.
Это часто называют «промпт‑инжинирингом» (prompt engineering).
В основе многих приёмов промпт‑инжиниринга лежат попытки сымитировать то, как работает человеческое мышление. Отличные примеры имитации мышления людей — это когда моделям предлагают «подумать вслух» (think aloud ) или говорят: «давай продумаем этот вопрос пошагово» (let's think step by step).
Подобные аналогии между GPT‑моделями и человеческой психологией важны, так как они помогают нам понять то, как мы можем улучшить результаты работы таких моделей. Аналогии указывают нам на возможности, которых может не хватать моделям.
Благодаря старанию мобильного сообщества сейчас есть много классных источников информации про то, как писать код, или про то, как устроена мобильная ОС. Намного меньше источников, из которых можно узнать, как выстраивать процессы поставки в командах и как связывать это с процессом разработки. А это тоже по-своему важно. Прозрачность и общее понимание процесса релиза и доставки позитивно влияет на эффективность команды - помогает каждому лучше планировать деятельность.
Выращивание растений - одно из моих основных хобби, и в этой статье я расскажу, как вырастить из семян вкуснейшую клубнику.
Почему из семян? Проще не заморачиваться, а купить рассаду! - скажут некоторые. Но увы, с покупной рассадой не всё так просто, как может показаться с первого взгляда. Главная проблема покупной рассады - грибковые болезни и наличие яиц или личинок вредителей. Даже приобретая рассаду с известных европейских питомников Вы рискуете получить заражённые растения, и занести к себе на садовый участок нежеланных гостей в виде трипсов, паутинного клеща, цикадок, белокрылки и иже с ними.