Как сделать формочку по центру страницы в ширину и высоту - в душе не знаю

И никакой бутстрап не спасает потому что каждый козел его в своих компонентах переопределяет

just learn some css, dude

А весь responsive сделан на jquery, и что будет с моим супер flux флоу когда ты такой уменьшил окошко браузера и там вместо бокового меню кнопочка появляется функцией $().hide - даже представить страшно

А весь responsive сделан на jquery, и что будет с моим супер flux флоу когда ты такой уменьшил окошко браузера и там вместо бокового меню кнопочка появляется функцией $().hide - даже представить страшно

обычно такое медиа запросами с css делается, а как на jquery я хз

обработчик события на изменение ширины вьюпорта чтоли повесили?

На js ме пофиг пока что

Лучше дай ссылку что читать чтобы в этом всем разгребстись

Вроде CSS как то понятен. Но вот прикрутил ты бутстрап какой - и где туда свои стили пихать? Инлайн чтоли? Как там вообще соседний элемент не переопределить

Ну как обычно CSS работает

Специфичность, последовательность и вот это все

Если айдишник присобачишь свой - это будет иметь больший вес чем просто класс

но айдишники вообще плохой тон использовать для стилей

Короче вот мне как раз и надо - где почитать best practises

использовать например БЭМ нейминг

https://medium.com/@andersonorui_/bem-sass-and-bootstrap-9f89dc07d20f#.5qlkh2ode

js не проблема

jquery — проблема

Блин, неужели кто то шарит в этой верстке?

да никто уже не пишет на джквери

фронт

ой с версткой это вообще ад

Можно просто сдохнуть

у тебя в хроме работает

в фаерфоксе поехало

Кароч нахер все

Напилю инлайны чтобы как то склеилось, и если дадут инвестиции - перепилим, нет - смоем это говно в унитаз

практично

в ночи ось отстрелила апп из-за многопамятитыскушалдружок

а я как-то забыл мониторинг воткнуть

вообщем еще раз убедился, что нельзя просто взять и запускать процесс эликсира(да и вообще чего угодно) без monit/god/eye

Чем zabbix отличается от monit?

Забикс это мониторинг клиент-сервер

Монит же это all-in-one

Писали кто нейронные сети на эликсире?

я пару примеров тыкал, но там ровно 1 нейрон с положительным опытом

https://gitlab.com/onnoowl/Neat-Ex

вот эту

там есть интересный пример - симуляция рыбок. Где косяк рыбы учится мотать от акулы, которая рандомно двигается

и обучение в цикле поколений, т.е акула "съедает" всех, опыт переносится на следующее поколение и так до посинения. Где-то на 40м поколении уже ощутимо дольше "рыбки" живут

вся обучалка в 3 строчки

но из примера примерно понятно, как работает это и как формировать опыт и переносить его на следущее поколение

это больше поиграться, я пока не видел в своей работы применений машин ленингу

да и лучше наверное уже на питоне это писать, тем более фреймворков под мл уже, как говна

Чисто для фана хочу разобраться

попробуй выше пример

ага, сейчас видос тут один досмотрю и поробую

интересно поробовать нейросеть в СЕО

у нас сеошники много данных собирают и через эксели разные прогоняют

ВПРят по черному? ))

тем самым создавая лучшие варианты набора слов... думаю это очень применимо

я думаю что в варианте сео подход map-reduce подходит

не совсем понятно как припахать туда нейросеть

тем более какой именно алгоритм

выше пример реализует ровно 1 алгоритм - NEAT

ну да.. может быть

я думаю насчет запоминания и натренерованности сети

мы ведь потом должны отдать ей результаты

что вот этот набор сработал, а другой нет

соответственно меняются веса

вообще тогда просто бери TensorFlow и вперед, за тебя сделали уже 99% работы

апи там просто песня

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/

на гитхабе сотни примеров тренировки и использования

Со временем она должна научиться давать наиболее правильные варианты.. если делать map reduce, то можно упереться в устаревшие данные или слишком большое количество вариантов.

вот еще выше абстракция на тензорфлоу https://github.com/tflearn/tflearn

Питон нипанимать)))))

ERROR: S client not available

за пол дня поймешь

язык простой, как топор

да и лучше знать питон

вложишсь в его изучения, не пожалеешь

так то да.. в начале попробую сам пару простых примеров решить

тензорфлоу как бы сейчас чуть ли не стандарт, куча примеров, внедрение. Производители заявляют о хардварной поддержке

если у тебя nvidia в компе, то считай что 100 очков получаешь, там поддержка cuda

вот кстати отличный пример, где тренируется сеть на основе списка городов и потом пробует придумывать свои города https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_cityname.py

но я опять хочу заметить, что результаты работы такой сетки больше совещательные, т.к на выходе - мусор. Вот возьмешь ты такой скрипт и скормишь ему тысячи своих сеослов с целью получения новых - 90% сразу мусора, т.к нет положительного опыта, нужно создать массив, который будет стандартом.

вообщем как-то так

но тоже не совсем так

стандарта то нету

есть только наиболее эффективный вариант

причем он будет получен спустя время, требуемое на экперимент

если стандарта нет, то нечем обучать )

без базы которая размечена на хорошо/плохо, машин ленинг выдаст труд тысячи обезьян.

Есть такое заблуждение что нейросеть строго лучше чем Эксель

В экселе ты ничего не обучаешь

Это разные задачи

Если там нечего обучать

То и нейросеть не при чем

У Майкрософт есть на ажурный машин лернинг студио

Там вообще можно визуально машин лернинг делать блоками

В экселе ты ничего не обучаешь

поэтому я и предложил ему другой подход )

Там вообще можно визуально машин лернинг делать блоками

круть, название/ссылку?

Azure machine learning

Хрень редкостная

Я на хакатоне по нему был

Мало чего позволяет

Он для тех кому почти одинаковые алгоритмы надо каждый день на фултайме надо фигачить

Нейросеть он мою так и не обучил