В данной статье мы рассмотрим прямое распространение сигнала и обратное распространение ошибки в полносвязной нейронной сети. В результате получим весь набор формул, необходимых для её программной реализации. В завершении статьи приведён численный пример.
Надеемся, что статья будет интересной и полезной для всех, кто приступает к изучению глубинного обучения и нейронных сетей!
Подход к использованию концепции Digital twin для создания производства нового типа - автономной масштабируемой смарт фабрики.
Кейс реальной автоматизации
О компании
Компания «ВХМ24» занимается производством и продажей металлических конструкций для предприятий, в сферу деятельности которых входит хранение и переработка зерновых культур. На производстве изготавливают оборудование на заказ, учитывая разнообразные требования Заказчика.
В данной статье рассмотрим опыт реверс-инжиниринга bluetooth протокола, при помощи которого android приложение управляет цветами и эффектами работы закатной лампы. В результате будет написан небольшой генератор шфированных AES'ом сообщений на C#.
Вы хотите создать простую капсулу, способную распознавать естественные движения трости? Хотите внедрить машинное обучение / искусственный интеллект на микроконтроллерах и других устройствах? Мы покажем, как создать GesturePod — самонастраиваемое устройство, которое распознает движения в режиме реального времени. Эта инструкция наглядно показывает, как при помощи GesturePod сделать интерактивной любую «белую трость». GesturePod упрощает доступ к смартфонам и другим домашним устройствам для людей с нарушениями зрения и пожилых людей. С помощью GesturePod можно управлять устройствами, выполняя движения тростью. К примеру, ответить на входящий звонок двойным покачиванием трости из стороны в сторону.
Большую часть прошлого года я работал с Hexvarium. Базирующаяся в Атертоне, штат Калифорния, компания строит и управляет оптоволоконными сетями. В настоящее время у них есть несколько сетей в районе залива, но у них есть планы по расширению в США.
Моя роль заключается в управлении платформой данных, которая содержит 30 миллиардов записей примерно из 70 источников информации. Эти данные используются инженерами, разрабатывающими оптимальные планы развертывания оптоволоконной сети с помощью LocalSolver. Далее приведен пример одного из таких планов.
Изучая производительность методов в различных коллекциях, я наткнулся на интересный факт: там, где нужно выбросить Exception, программисты дёргают метод в статическом классе, в котором и происходит throw. Поначалу я думал, что это просто удобно - иметь все ошибки в одном месте и там следить за их единообразием. Это да, это действительно удобно. Но есть нюанс...
Как-то раз была поставлена задача ускорить работу с Dictionary<int,?>, где ключом всегда выступал int, а значением - структура. Имеющаяся скорость не устраивала. Более того, очень бы хотелось иметь возможность получать ссылку (ref) на значение в Dictionary, чтобы можно было изменять содержимое извне. В настоящий момент полнофункциональный словарь из dotnet такого поведения не поддерживает.
В статье, как и в предыдущей, речь пойдёт о наносекундах и экономии байтиков. Уверен, что 99% программистов этого не нужно, а подобные эксперименты без изучения environment'a будут даже опасны. Однако, если ваш профиль high-load или геймдев, данная информация может быть востребована.
Я много работаю с массивами, поэтому хотел бы освежить тему того, как наиболее быстро по нему перемещаться в C#. Речь пойдёт об экономии наносекунд и оптимизации на уровне IL-кода. Кажется, что в 99% случаев вам это знать не нужно и задумываться об этом не стоит. Тем не менее, для горячих сценариев или если вы из high-load или геймдева, вам это может пригодиться.
Я вырос в маленьком и закрытом военном городке, где самая длинная улица была 2 километра и по ней, в среднем, проезжала одна машина за две-три минуты.
Когда я приехал поступать в МГУ, заселился в ДАСе на 15 этаже. После пятиэтажного городка это была очень впечатляющая перемена. Лето было жарким и окна всегда были распахнуты, сторона ДАСа, где я жил, выходила на Новочеремушкинскую улицу, не самую большую, по столичным меркам, но довольно оживленную. На такой высоте в комнату собирались звуки с половины города. Конечно, колоколов Ивана великого слышно не было, но разноголосый гомон плотно набивался в небольшую комнату.
Однажды, сильно заполночь, разговорившись с соседом-аспирантом, я посетовал на постоянный шум, наполняющий этот огромный город.
— Но ведь сейчас тихо! — Воскликнул сосед, который прожил в этом общежитии уже пять лет.
— Нет…
Нужна ли разработчику математика? Если анализировать замеры производительности, то матстатистика понадобится. Но оказывается, о ней полезно знать не совсем то, что в учебниках. А что тогда?
Андрей Акиньшин @DreamWalker поговорил об этом в докладе на нашей конференции Heisenbug. И теперь, пока мы готовим следующий Heisenbug (где тоже будут доклады о производительности), решили опубликовать текстовую версию его выступления (а для тех, кому удобнее другие форматы, прикрепляем видеозапись и слайды). Предупреждаем: много букв, цифр, графиков и формул!
Собрал в одно месте все самое нужное и популярное. Для тех, кто больше любит посмотреть, чем почитать, в конце прикрепил ссылку, где можно посмотреть ролики авторов, которые очень подробно обо всем рассказывают. Пользуйтесь на здоровье =)
prompt для этих ИИ будут фактически одинаковым, как и для других похожих сервисов.
В первую очередь это, конечно, касается общения с потенциальными клиентами, но со временем привычка перешла и на все остальные переписки.
Итак, чтобы собеседник не отвалился в процессе общения, нужно:
1. Определиться с целью, которую мы хотим достичь в результате разговора;
2. Заканчивать каждую свою фразу вопросом до тех пор, пока эта цель не будет достигнута.
Приведу пример в рамках продажи рекламы в Телеграм-канале. З — заказчик. А — админ канала (он же фрилансер).
Цель админа: продать размещение рекламы в своём канале.
З: Здравствуйте! Продаёте рекламу на канале таком-то?
А: Да, продаём! 1000/24/2. Обращайтесь!
Всё, вопроса в конце нет, поэтому клиент может спокойно отваливаться. Давайте кое-что поправим:
Привет! Меня зовут Наташа Калачева. Я Frontend-разработчик в компании AGIMA. Vue — один из самых популярных фреймворков JS, его используют для разработки SPA и PWA. А его главные плюсы — это понятная, четкая документация, готовая структура и низкий порог входа.
Тем не менее, Frontend сегодня — это сложные приложения, которые содержат не только красивые элементы интерфейса, но и большую часть логики и функциональности всего продукта. Это требует от нас тщательного планирования и организации проекта, чтобы сделать его масштабируемым и простым.
В этой статье поделюсь правилами, которых придерживаюсь в работе и которые помогают упростить поддержку и расширение приложения. Мы рассмотрим, как организовать хранение компонентов, стилей и плагинов, когда использовать стор и полезные функции Vue.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете создавать более эффективные проекты.
Если ты неприлично много сидишь, а после рабочего дня мечтаешь о том, чтобы отсоединить от себя свою поясницу и оставить ее на полке, пока не перестанет ныть, тогда тебе сюда.
Тестировщики нужны, чтобы не было багов. Тестировщик спасает софт от погружения в пучину безумия, без него не построить качественный продукт. Без тестировщика команда постоянно будет тушить пожары на проде, софт будет глючным. Один человек спасает команде много времени и нервов, а компании экономит кучу денег.
Ведь так?
Мы провели эксперимент и проверили это на практике. Больше полугода наша команда проработала без тестировщика, перестроив свою работу.
Привет, Хаброжители!
