Основа для большого модульного SPA на Laravel + Vue + ElementUI с CRUD генератором

Автор: admin от 5-06-2020, 10:37, посмотрело: 823

Основа для большого модульного SPA на Laravel + Vue + ElementUI с CRUD генератором



Последние годы удалось поработать над несколькими большими и не очень проектами с использованием разных back-end и front-end фреймворков. Сталкивался с разными проблемами, возникавшими по мере роста приложения.



Сейчас могу сделать вывод из того, какие решения были удачными, а какие — не очень.

Используя накопленный опыт, задался целью собрать все лучшие решения, на мой взгляд, и создать свою основу для SPA.

Категория: Программирование

 

Дополняя SQL. Часть 3. Жизнь расширений для Visual Studio. Работа с IO. Необычное использование SQL

Автор: admin от 5-06-2020, 10:37, посмотрело: 970

Публикую на Хабр оригинал статьи, перевод которой размещен в блоге Codingsight.



Что будет в этой статье?



Это третья статья в цикле о жизни разработчиков IDE для баз данных. Ее структура будет похожа на первую и вторую, но здесь я уже не буду рассказывать о парсинге текста. В этой статье речь пойдет о некоторых трюках по работе с файлами и просто различными проблемами при создании большого настольного приложения на платформе .NET. Для понимания этой статьи не обязательно читать первую и вторую части полностью, но в первой статье цикла есть несколько параграфов, которые отлично погружают в контекст разработки. Мне кажется, эта часть цикла получилась интересна даже для большего круга людей, чем предыдущие. Их было бы полезно глянуть перед прочтением статьи, а если на это нет времени или желания, то вот несколько тезисов из прошлых статей:




  • Мы делаем линейку IDE для СУБД MySQL, SQL Server, Oracle, PostgreSQL

  • Это настольное приложение на .NET стеке со всеми вытекающими

  • Много функций завязаны на анализ SQL кода. Используем для этого сильно доработанный ANTLR

  • Парсинг SQL это сложная задача в плане производительности и памяти. Постоянно приходится применять разные трюки для оптимизации



По мере публикации буду добавлять ссылки на следующие части:



Часть 1. Сложности парсинга. Истории о доработке ANTLR напильником

Часть 2. Оптимизация работы со строками и открытия файлов

Часть 3. Жизнь расширений для Visual Studio. Работа с IO. Необычное использование SQL

Часть 4. Работа с исключениями, влияние данных на процесс разработки. Использование ML.NET



Дополняя SQL. Часть 3. Жизнь расширений для Visual Studio. Работа с IO. Необычное использование SQL

Категория: Программирование

 

Классификация документов: 7 практических подходов для небольших наборов данных

Автор: admin от 5-06-2020, 10:37, посмотрело: 705

Классификация документов или текста — это одна из важнейших задач в обработке естественного языка (natural language processing, NLP).



У нее есть множество применений, таких как классификация новостей, фильтрация спама, поиск неприемлемых комментариев и т. д.



У больших компаний нет проблем со сбором больших наборов данных, поэтому обучение модели классификации текста с нуля — вполне осуществимая задача.



Однако, для большинства реальных задач большие наборы данных — редкость, и для построения своей модели приходится проявлять смекалку.



В этой статье я расскажу о практических подходах к преобразованиям текста, которые сделают возможной классификацию документов, даже если набор данных небольшой.

Категория: Программирование

 

Как мы создаем Сognitive Agro Data Factory — самый большой нейронный университет в мире

Автор: admin от 5-06-2020, 10:37, посмотрело: 608

Я начну с революционного: когда мы внедряем Искусственные мозги C-Pilot в сельхозтехнику, мы немного уподобляемся Создателю. Мы Предмет превращаем в думающее и анализирующее Существо, то есть комбайн с Cognitive Agro Pilot начинает видеть и понимать, что происходит вокруг, а также принимать решения по дальнейшим действиям в рамках той производственной задачи, которая перед ним стоит. В каком-то смысле идет создание нового социального слоя тружеников села — слой агроботов с Искусственным Интеллектом C-Pilot, которые обдумывают и решают поставленные человеком агрозадачи.



По сути это зарождающийся слой существ, который надо массово и правильно учить. У человечества были тысячелетия на развитие эволюционного слоя сознания, у роботов это — месяцы. Но для этого надо создать необходимую среду, масштабную фабрику по обучению Искусственных мозгов и подготовки информации для них. В этой статье мы приоткроем тайны Cognitive Data Factory: комбайнa для сбора и переработки данных для агроотрасли.



То по каким учебникам и с какими учителями учатся Ваши дети имеет определяющее значение в их развитии и будущей карьере. Так и в автомотив отрасли — качественные данные и их правильная разметка имеют первостепенное значение для создателей ИИ для беспилотного транспорта и других высокоавтоматизированных систем управления. Cognitive Pilot учится через нашу уникальную Data Factory. Как это устроено внутри?



Как мы создаем Сognitive Agro Data Factory — самый большой нейронный университет в мире

Категория: Программирование