Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я разрабатываю системы хранения данных в YADRO. Это третья, заключительная часть моего цикла о паттернах C++, которые я применяю для решения задач машинного обучения, а вы можете использовать и в другой работе. В этой статье поговорим, как…
На недавней встрече комитет C++ «прорвало», и в черновую версию C++23 добавили: std::mdspan std::flat_map std::flat_set freestanding std::print("Hello {}", "world") форматированный вывод ranges constexpr для bitset, to_chars/from_chars std::string::substr() && import std; std::start_lifetime_as static operator() [[assume(x > 0)]]; 16- и 128-битные float std::generator и очень много другого Подробности
В C++23 появились четыре новых ассоциативных контейнера: std::flat_map, std::flat_multimap, std::flat_set и std::flat_multiset, которые являются полноценной заменой упорядоченных ассоциативных контейнеров std::map, std::multimap, std::set и std::multiset. Они были добавлены в C++23 по двум причинам: расход памяти и производительность. Читать далее
В данной статье мы рассмотрим прямое распространение сигнала и обратное распространение ошибки в полносвязной нейронной сети. В результате получим весь набор формул, необходимых для её программной реализации. В завершении статьи приведён численный пример.Надеемся, что статья будет интересной и полезной для всех, кто приступает к изучению глубинного обучения и нейронных сетей! ∇