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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05

Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу. Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе. Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях. Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения. Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба. #dev@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #classmethod

当前筛选 #classmethod清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #593 · 13.04.2018 г., 19:48

@#classmethod vs @#staticmethod vs "plain" methods What's the difference? class MyClass: def method(self): """ Instance methods need a class instance and can access the instance through self. """ return 'instance method called', self @classmethod def classmethod(cls): """ Class methods don't need a class instance. They can't access the instance (self) but they have access to the class itself via cls. """ return 'class method called', cls @staticmethod def staticmethod(): """ Static methods don't have access to cls or self. They work like regular functions but belong to the class's namespace. """ return 'static method called' # All methods types can be # called on a class instance: »> obj = MyClass() »> obj.method() ('instance method called', <MyClass instance at 0x1019381b8>) »> obj.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> obj.staticmethod() 'static method called' # Calling instance methods fails # if we only have the class object: »> MyClass.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> MyClass.staticmethod() 'static method called' »> MyClass.method() TypeError: "unbound method method() must be called with MyClass " "instance as first argument (got nothing instead)"

djangoproject

@djangoproject · Post #385 · 15.07.2017 г., 16:17

# @classmethod vs @staticmethod vs "plain" methods # What's the difference? class MyClass: def method(self): """ Instance methods need a class instance and can access the instance through self. """ return 'instance method called', self @classmethod def classmethod(cls): """ Class methods don't need a class instance. They can't access the instance (self) but they have access to the class itself via cls. """ return 'class method called', cls @staticmethod def staticmethod(): """ Static methods don't have access to cls or self. They work like regular functions but belong to the class's namespace. """ return 'static method called' # All methods types can be # called on a class instance: »> obj = MyClass() »> obj.method() ('instance method called', <MyClass instance at 0x1019381b8>) »> obj.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> obj.staticmethod() 'static method called' # Calling instance methods fails # if we only have the class object: »> MyClass.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> MyClass.staticmethod() 'static method called' »> MyClass.method() TypeError: "unbound method method() must be called with MyClass " "instance as first argument (got nothing instead)" #classmethod#staticmethod

djangoproject

@djangoproject · Post #426 · 28.08.2017 г., 20:10

use #super () in #classmethod: # Compare your code # adjusted to use _ _ name _ _ to illustrate the difference: »> class SimpleGenerator(object): ... @classmethod ... def get_description(cls): ... return cls. _ _ name _ _ ... # without super() »> class AdvancedGenerator(SimpleGenerator): ... @classmethod ... def get_description(cls): ... desc = SimpleGenerator.get_description() ... return desc + ' Advanced(tm)' ... »> AdvancedGenerator.get_description() 'SimpleGenerator Advanced(tm)' # and using super(): »> class AdvancedGenerator(SimpleGenerator): ... @classmethod ... def get_description(cls): ... desc = super(AdvancedGenerator, cls).get_description() ... return desc + ' Advanced(tm)' ... »> AdvancedGenerator.get_description() 'AdvancedGenerator Advanced(tm)'

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI