Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #967 · 22.03

Два дня был экспертом на хакатоне по разработке для студентов. Участники, как правило, 4-5 курс, бакалавры и магистры. Многие ребята очень сильные, показали отличный результат, получше, чем у некоторых взрослых программистов с резюме и зарплатой. Так вот, заметил интересный эффект. Студенты — даже очень компетентные — не могут побороть желание переусложнять систему и использовать чуть ли не все известные им фреймворки и технологии. Даже не знаю, какую аналогию привести — представьте что терапевт делает вам 20 различных видов осмотра на приёме и просит сдать 20 анализов на разные виды вирусов и других болезней, которые ему известны. Вроде и плохого ничего, но и не нужно. С архитектурой приложений аналогично: надо не только знать, что и когда применить, но и чувствовать, что и когда НЕ применять. Это, конечно, приходит с опытом. Справедливости ради, многие энтерпрайз системы, которые делаются состоявшимися специалистами, тоже переусложнены: условному Твиттеру, конечно же, не нужна никакая тысяча микросервисов. Но там на разработку еще и бизнес влияет и избыток ресурсов, а здесь у студентов тяга к умножению сущностей проявилась особенно ярко и характерно. Например, команда крутых технарей из Бауманки сделала чат-бота на 40 контейнерах, девопс там конечно красавчик, но к дедлайну до конца соединить не успели (хотя всё равно заняли призовое место). #dev По теме мне особенно нравится вот эта картинка:

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tfdeploy

当前筛选 #tfdeploy清除筛选

djangoproject

@djangoproject · Post #274 · 18.03.2017 г., 01:48

Намери подобни Прегледай

https://github.com/riga/tfdeploy Google's TensorFlow framework is taking off big-time now that it's at a full 1.0 release. One common question about it: How can I make use of the models I train in TensorFlow without using TensorFlow itself? #Tfdeploy is a partial answer to that question. It exports a trained TensorFlow model to "a simple #NumPy-based callable," meaning the model can be used in Python with Tfdeploy and the the NumPy math-and-stats library as the only dependencies. Most of the operations you can perform in TensorFlow can also be performed in Tfdeploy, and you can extend the behaviors of the library by way of standard Python metaphors (such as overloading a class). Now the bad news: Tfdeploy doesn't support GPU acceleration, if only because NumPy doesn't do that. Tfdeploy's creator suggests using the gNumPy project as a possible replacement. #Machine_learning

Hashtags

#tfdeploy #numpy #machine_learning