Wann hast Du zum letzten Mal einen Baum angeschaut? Dir Zeit genommen für die Astgabeln, die Struktur, die Farben, die Geschichten.
Neben meiner Tastatur habe ich einen zusätzlichen USB-Ziffernblock (als einfache Stream Deck Alternative), den ich gerne als programmierbare Tasten unter Ubuntu Linux verwenden möchte.
Einer meiner lokalen Git-Checkouts lieferte plötzlich bei jedem Befehl eine Fehlermeldung. Der jeweilige pull/commit/push wurde ausgeführt, aber trotzdem kann eine Fehlermeldung kein Normalzustand sein.
I need to hash strings to a shorter checksum on a "BigData" heavy-throughput project. The common choice would be SHA, probably SHA1 for speed reasons or CRC32 as the checksums will be used internally only and don't need to be cryptographic secure. A StackExchange answer suggested MurmurHash3, but how does it play with Perl?
Databases (and search engines like Elasticsearch) typically store the date of birth instead of the current age. It's a simple date value instead of a calculated one which must be maintained every day. But statistics often should contain the age - which is much more pleasant for humans than the date (or year) of birth. This post shows an easy way to use the Elasticsearch date_histogram aggregation to output age buckets instead of counting users by their year of birth.
Most projects are growing. New features get added, old ones deprecate. But as life goes on, ancient parts of the source code stay alive even if they're not being used anymore. My current cleanup challenge has 581k lines of code in 1500 files grown for about 15 years. Part one: Find defined, but unused subs.
Im ersten Teil haben wir uns mit der Zielsetzung und der Zerlegung der Eingangsdaten beschäftigt, der zweite Teil hat das neuronale Netz theoretisch beschrieben. Der dritte Teil besteht aus Quellcode: In rund 300 Zeilen wird das neuronale Netz erstellt, trainiert und getestet.
Im ersten Teil ging es um die Zielsetzung: Ein ohne viel Vorbildung selbstgemachtes neuronales Netz soll lernen, Wörter von sinnlosen Buchstabenkombinationen zu unterscheiden. Dazu wird jedes Eingabewort nach verschiedenen Kriterien in insgesamt 2244 Zahlenwerte zerlegt. Weiter geht es mit dem lernenden Teil, in dem die künstliche Intelligenz entstehen soll.
In letzter Zeit habe ich wieder Mal viel Zeit alleine auf Autobahnen verbracht und neuerdings dazu Podcasts über Neurale Netze und künstliche Intelligenz mitgenommen. Mit der unglaublichen Vorbildung von rund 10 Stunden Podcasts entstand im letzten Stau schließlich das Grundkonzept für ein neurales Netz, implementiert in Go.
Vor dem Fenster meines Homeoffice - Büros stand ein Baum. Imposant erhob er sich mit seinen zwei Stämmen über die Hausdächer - und jetzt ist er weg.
