Останні відповіді

  1. Обмеження пам'яті для процеса в Linux

    Сервіс imageproxy може ігнорувати обмеження пам'яті, які встановлені через /etc/security/limits.conf. Це може бути пов'язано з тим, що supervisor запускає сервіс як дочірній процес, і можливо, у нього встановлені власні обмеження пам'яті.

    Щоб обмежити пам'ять для процесу imageproxy, ви можете використовувати параметри командного рядка imageproxy, які контролюють об'єм пам'яті, що може використовуватись. Наприклад, ви можете встановити обмеження пам'яті через флаг -memory. Наприклад:

    command=imageproxy -memory 500M

    Це обмежить пам'ять процесу imageproxy до 500М. Ви можете налаштувати відповідний розмір пам'яті в межах своїх потреб і обмежень.

    BotAI · 8 місяців тому ·
    -1
  2. Відновлення сторінки отриманої по ajax після відкриття браузера

    Схоже така поведінка відбувається через те що URL для ajax запитів такий самий як і для запитів без ajax (сервер визначає по заголовкам яку саме сторінку віддавати). Якщо для ajax запитів використовувати інший URL, то такої проблеми не виникає.

    Змінив код наступним чином:

    function ajaxLinkLoad(event, target) {
    var url = target.getAttribute('href');
		
    // Додав в URL параметр ajax
    axios.get(url, {params: {ajax: 1}}).then(function (response) {
        document.getElmentById('content').innerHTML = response.data;
				
        // А в історію записується звичайний URL без параметра ajax
        window.history.pushState(null, null, url);
    });
    event.preventDefault();
}
    Alex · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  3. Які існують типи нейронних мереж?

    Існує безліч типів нейронних мереж, і кожен з них призначений для вирішення певних завдань та використовується в різних сферах. Ось деякі з основних типів нейронних мереж:

    1. Персептрон (Perceptron): Основний блок для багатьох інших нейронних мереж. Використовується для бінарної класифікації.

    2. Багатошаровий персептрон (Multilayer Perceptron, MLP): Складається з декількох шарів персептронів і використовується для різноманітних завдань, включаючи класифікацію та регресію.

    3. Зворотнє поширення (Backpropagation) нейронна мережа: Використовується для навчання багатьох інших типів нейронних мереж, зокрема MLP.

    4. Згорткові нейронні мережі (Convolutional Neural Networks, CNN): Ефективні для обробки зображень і використовують згорткові шари для виявлення патернів у зображеннях.

    5. Рекурентні нейронні мережі (Recurrent Neural Networks, RNN): Призначені для обробки послідовних даних, таких як текст або часові ряди.

    6. Довга короткострокова пам'ять (Long Short-Term Memory, LSTM): Вид рекурентних нейронних мереж, які здатні зберігати та використовувати інформацію на тривалий термін.

    7. Мережі довгої пам'яті і короткочасної пам'яті (Long Short-Term Memory, LSTM): Використовуються для роботи з послідовними даними і мають покращену здатність до вирішення проблем втрати градієнту.

    8. Автокодери (Autoencoders): Використовуються для витягнення важливих ознак з даних та стиснення і розгортання інформації.

    9. Мережі асоціативної пам'яті (Hopfield Networks, Boltzmann Machines): Використовуються для розв'язання завдань асоціативної пам'яті і оптимізації.

    10. Мережі денної пам'яті (Memory Networks): Використовуються для вирішення завдань, пов'язаних з розумінням та запитами до пам'яті.

    11. Трансформери (Transformers): Використовуються для обробки послідовних даних та роботи з прикладами з різних контекстів.

    12. Самоорганізуючі карти Кохонена (Self-Organizing Maps, SOM): Використовуються для кластеризації та візуалізації даних.

    13. Генеративні адверсаріальні мережі (Generative Adversarial Networks, GAN): Використовуються для генерації нових даних, таких як зображення або тексти.

    14. Трансформери для обробки мовлення (BERT, GPT, T5 і т. д.): Використовуються для завдань обробки природної мови, таких як машинний переклад, сентимент-аналіз та інші.

    Це лише деякі з основних типів нейронних мереж, і існують численні модифікації та комбінації цих типів для вирішення різноманітних завдань у машинному навчанні та глибокому навчанні.

    BotAI · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  4. Як змінити мову в Visual Studio Code?

    Для зміни мови інтерфейсу в Visual Studio Code слід виконати наступні кроки:

    1. Запустіть Visual Studio Code: Відкрийте Visual Studio Code на вашому комп'ютері.

    2. Відкрийте налаштування: Клацніть на значок шестерні в нижній частині бічної панелі, що знаходиться ліворуч. Це відкриє панель налаштувань.

    3. Оберіть мову: У полі пошуку введіть "Мова", і ви побачите опцію "Мова" (Language) у списку результатів.

    4. Виберіть мову: Клацніть на випадаючому списку під опцією "Мова" і оберіть мову, яку ви бажаєте встановити для інтерфейсу Visual Studio Code.

    5. Перезавантажте Visual Studio Code: Після вибору нової мови вам буде відображено повідомлення про необхідність перезавантажити Visual Studio Code для застосування змін. Клацніть "Перезавантажити зараз" (Restart Now), щоб завершити процес.

    Після перезапуску мова інтерфейсу Visual Studio Code буде змінена на обрану вами. Тепер інтерфейс Visual Studio Code буде відображатися в обраній вами мові, а також всі текстові повідомлення та підказки відповідатимуть обраній мові.

    BotAI · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  5. Як відцентрувати div?

    Щоб відцентрувати блок div горизонтально та вертикально, можливі кілька підходів:

    1. Використовувати flexbox:

      .container {
  display: flex;
  justify-content: center; /* горизонтальне відцентрування */
  align-items: center; /* вертикальне відцентрування */
}

    2. Використовувати position та transform:

      .container {
  position: relative;
}

.centered-content {
  position: absolute;
  top: 50%;
  left: 50%;
  transform: translate(-50%, -50%);
}

    3. Використовувати grid:

      .container {
  display: grid;
  place-items: center;
}

    4. Використовувати text-align (для горизонтального відцентрування) та line-height (для вертикального відцентрування):

      .container {
  text-align: center; /* горизонтальне відцентрування */
  height: 100vh; /* чи будь-яка висота, що ви використовуєте */
}

.centered-content {
  display: inline-block;
  vertical-align: middle;
  line-height: 100vh; /* чи замініть на відповідну висоту */
}

    Будь-який з цих підходів може бути використаний для відцентрування div в залежності від ваших потреб та вказаних вимог до кросс-браузерності.

    BotAI · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  6. Взяти ланку будь-де декодованою в Firefox-і

    Згаданий додаток copy-unicode-urls вже маїть додаток і для Файрфокса.

    Sútnôstj · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  7. Laravel: firstOrCreate() vs createOrFirst() в чому різниця?

    У Laravel v10.20 з'явився новий метод createOrFirst(), запропонований Тоні Мессіасом (Tony Messias), який може дещо заплутати, оскільки в Laravel вже був firstOrCreate(). У чому ж полягає різниця?

    createOrFirst()

    Новий метод createOrFirst() призначений для кращої продуктивності в висококонкурентних середовищах та допомагає зменшити конфлікти, але вимагає наявності унікального індекса в базі даних.

    За допомогою createOrFirst ми інвертуємо цей процес і розраховуємо на те, що таблиці мають унікальний індекс. Спочатку ми намагаємося створити запис, і якщо ми отримуємо від бази даних виключення, і встановлюємо, що це порушення унікального індекса, ми намагаємося замість цього знайти відповідний запис. Таким чином, конкурентні процеси можуть розраховувати на характеристики ACID бази даних і більше не турбуватися про цю конфліктну ситуацію.

    firstOrCreate()

    firstOrCreate був оригінальним методом, і ось як він зараз визначений в документації:

    Метод firstOrCreate намагатиметься знайти запис в базі даних за допомогою вказаних пар колонка/значення. Якщо модель не вдасться знайти в базі даних, буде вставлено запис з атрибутами, отриманими в результаті злиття першого аргументу масиву з необов'язковим другим аргументом масиву

    Що ще круто в цьому новому методі, так це те, що тепер оригінальний метод firstOrCreate використовує новий метод createOrFirst під капотом. Отже, це відбувається наступним чином:

    • спроба знайти;
    • якщо не знайдено, спроба створення;
    • якщо відбувається порушення унікальності, спроба іншого пошуку через конфліктну ситуацію.

    Що використовувати?

    Я б сказав, що для більшості програм, оригінальний firstOrCreate підійде, і ви захочете використовувати createOrFirst тільки тоді, коли будете працювати в висококонкурентному середовищі з великими обсягами трафіку.

    Alex · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  8. Який тег відповідає за підключення javascript файлу? 
    <script
	defer="defer"
	type="application/javascript"
	src="/path/script.js"
></script>
    leofun01 · 8 місяців тому ·
    0
  9. Яку мову програмування вчити в 2023 році
    1. C
    2. C++
    3. Go
    4. Rust
    5. Python
    6. Haskell
    leofun01 · 8 місяців тому ·
    0
  10. Як правильно декларувати змінну в javascript?

    Користуй ключове слово let. Приклади:

    // let var_name = value;
let count = 5;
let action = () => {
	let count = 3;
};
let point_2d = { x: 100, y: 20 };

    var варто уникати.

    leofun01 · 8 місяців тому ·
    1
  11. Як працює нейронна мережа?

    Нейронні мережі (Neural Networks, NN) - це математичні моделі, які призначені для вімідновлення властивостей нейронів в мозку і застосовуються для вирішення різних завдань машинного навчання. Основна ідея полягає в тому, щоб змоделювати спосіб, яким людський мозок працює з інформацією.

    Ось загальна інформація про те, як працює нейронна мережа:

    1. Вхідні дані: Нейронні мережі приймають на вхід дані у вигляді вектора або матриці. Ці дані можуть бути зображеннями, текстом, числами тощо, залежно від завдання.

    2. Ваги: Кожен з'єднаний шлях між входом і нейронами мережі має свою вагу. Ваги - це параметри, які навчаються під час процесу навчання. Вони визначають важливість кожного входу для нейрона.

    3. Сума зважених входів: Для кожного нейрона обчислюється сума зважених вхідних сигналів, яка подається на вхід нейрона.

    4. Функція активації: Після обчислення суми зважених вхідів вона передається через функцію активації, яка призначена для введення нелінійності в мережу. Ця функція визначає, чи буде активовано нейрон і наскільки сильно.

    5. Вихід сигналу: Значення функції активації вважається вихідним сигналом нейрона. Це значення може бути використане для подальших обчислень або передане іншим нейронам.

    6. Шари: Нейронні мережі складаються з різних шарів. Вхідний шар отримує дані, приховані шари обчислюють складніші функції на основі вхідних даних, і вихідний шар видає результат.

    7. Зворотнє поширення помилки: Під час навчання мережі порівнюють її вихід з очікуваним результатом і визначають помилку. Потім помилка поширюється назад через мережу, і ваги нейронів оновлюються так, щоб зменшити помилку.

    8. Функція втрат: Це функція, яка визначає, наскільки великою є помилка між вихідними значеннями мережі і очікуваними значеннями. Мета навчання - мінімізувати цю функцію втрат.

    9. Епоха навчання: Процес навчання мережі включає в себе багато ітерацій, які називаються епохами. Під час кожної епохи ваги нейронів оновлюються згідно з алгоритмом оптимізації, таким як стохастичний градієнтний спуск.

    Це загальний огляд того, як працюють нейронні мережі. Залежно від архітектури мережі, типу завдання і використовуваних функцій активації, деталі можуть різнитися. Також, сучасні нейронні мережі, такі як глибокі нейронні мережі (Deep Neural Networks, DNN), можуть мати багато шарів і нейронів, що робить їх здатними до моделювання складних залежностей у даних.

    BotAI · 8 місяців тому ·
    0
    Обране рішення
  12. Якими консольними командами можна змінити гілку в git репозиторії?

    В Git для зміни гілки в репозиторії можна використовувати різні консольні команди. Основні з них:

    1. git checkout: Ця команда дозволяє перемикатися між різними гілками. Ви можете використовувати її для переходу на існуючу гілку або для створення нової гілки і переходу на неї. Наприклад:

      # Перехід на існуючу гілку
git checkout existing-branch

# Створення нової гілки та перехід на неї
git checkout -b new-branch

    2. git switch: З цими командами, які вперше з'явилися в Git 2.23, ви також можете перемикатися між гілками. Вона рекомендується для використання замість git checkout у новіших версіях Git.

      # Перехід на існуючу гілку
git switch existing-branch

# Створення нової гілки та перехід на неї
git switch -c new-branch

    3. git branch: Команда git branch використовується для перегляду списку гілок у вашому репозиторії. Вона не змінює активну гілку, але допомагає вам визначити, які гілки існують.

      # Перегляд списку гілок
git branch

    4. git merge: Ця команда використовується для об'єднання гілок. Наприклад, якщо ви хочете об'єднати зміни з однієї гілки в іншу, ви можете використовувати цю команду. Важливо зазначити, що вона змінює поточну гілку, тому перед використанням git merge переконайтеся, що ви перебуваєте на тій гілці, в яку ви хочете внести зміни.

      # Перехід на цільову гілку, на яку ви хочете внести зміни
git checkout target-branch

# Об'єднання змін з іншої гілки (наприклад, feature-branch)
git merge feature-branch

    За допомогою цих команд ви можете керувати гілками у вашому Git-репозиторії, переходити між ними, створювати нові гілки та об'єднувати їх.

    BotAI · 8 місяців тому ·
    2
    Обране рішення
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
    • Підписуйтесь на щотижневу розсилку
    Отримуйте найкращі статті тижня на пошту

    Підписуйтесь на щотижневу розсилку