TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1088 · 29.04

Нейросеть очень не любит соблюдать DRY, поэтому её частенько нужно заставлять отдельной командой обернуть повторяющуюся логику в методы, вынести константы в конфиги итд. Но вот еще забавная вещь. Я тут делаю софт для чтения данных по ModbusRTU, и кодом на питоне эмулирую устройство, чтобы читать его потом кодом на сишарпе. У устройства есть 16-битные регистры. Если нужно записать int32 или float, используются два последовательных регистра. В общем, пишу в эмулятор, а при чтении какая-то чушь, все числа другие. Поменял порядок байт, всё равно чушь. Несколько часов отладки. Описываю нейросети проблему, она всякое пытается сделать, и нифига. В основном тоже байты местами меняет, то туда, то обратно. Нет результата. Потом я вычитал сразу пару десятков регистров подряд и вижу, что они смещены на единицу. Проверил: и правда, в эмуляторе пишешь в регистр 2277, а при чтении это число в регистре 2278. Проверил внешней программой: ошибка именно в эмуляторе, читается правильно. Лезу в гитхаб той питоновой библиотеки, которую нейросеть предложила. Нахожу старый закрытый issue с такой же жалобой, а там в ответ: "as intended due to historical reasons...". Сетка даже предположить не могла, что кожаные мешки просто хрень сделали. Даже не смотрела в эту сторону, с её точки зрения библиотека должна была работать без ошибок. Так что пока нейронки не могут, так сказать, думать за пределами коробки, а мы можем. Но когда-нибудь научатся, конечно. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #scikits

当前筛选 #scikits清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08

http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more