myapp = require('express').createServer();
myapp.use(require('etagify')());
...
app.get('/about', function(req, res) {
  res.etagify(); 
  var body = ejs.render(template, options);
  res.send(body);
});

Сервис-ориентированная архитектура (service-oriented architecture, SOA) придумана в конце 1980-х. Она берёт своё начало в идеях, изложенных в CORBA, DCOM, DCE и других документах. О SOA написано много, есть несколько её реализаций. Но, по сути, SOA можно свести к нескольким идеям, причём архитектура не диктует способы их реализации:

• Сочетаемость приложений, ориентированных на пользователей.
• Многократное использование бизнес-сервисов.
• Независимость от набора технологий.
• Автономность (независимые эволюция, масштабируемость и развёртываемость).

SOA — это набор архитектурных принципов, не зависящих от технологий и продуктов, совсем как полиморфизм или инкапсуляция.

Привет, хабравчане! В этой статье я познакомлю вас с фреймворком Comedy — реализацией акторов в Node.JS. Акторы позволяют масштабировать отдельные модули вашего Node.JS приложения без изменения кода.

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Проблема многопользовательских игр

Задача

Привет, Хабр, я тут написал онлайн версию замечательной настольной игры "Эволюция: Происхождение видов" и хотел бы поделиться своими заметками насчет архитектуры и технических моментов. Сразу уточню — я не пиарюсь, скорее, мне интересно рассказать про ошибки и фичи, а взамен услышать много нового и хорошего о своих решениях и коде.

История обучения с подкреплением в зависимости от того, как считать насчитывает от полутора веков до 60 лет. Последняя волна (которая захлестывает сейчас нас всех) началась вместе с подъемом всего машинного обучения в середине 90-ых годов 20-ого века. Но люди, которые сейчас на гребне этой волны начинали само собой не сейчас, а во время предыдущего всплеска интереса — в 80-ых. В процессе знакомства с историей нам встретятся многие персонажи, который сыграли роль в становлении учения об искусственном интеллекте (которое мы обсуждали в прошлой статье). Само собой, это неудивительно, ведь обучение с подкреплением — его неотъемлемая часть. Хотя обо всем по порядку.

Само название “обучение с подкреплением” взято из работ известного русского физиолога, нобелевского лауреата Ивана Петровича Павлова. В 1923 вышел его труд “Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных” [1], известный на западе как Conditional Reflexes [2]. Но психологические подходы были известны и ранее.

В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.

Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.

Или как правильно закоптиться в нейросети

1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;