Привет, меня зовут Infanty, мой профиль в LinkedIn.
Я пишу how-to статьи на редкие темы или статьи обзоры - для себя и тех кто со мной работает.

Отображено: по дате последнего изменения. Посмотреть по дате публикаций.

Добавим простую форму к модулю demo - который содержит реализацию простой страницы с "hello world". Для этого в корневой директории сайта перейдём в папку: modules и в ней перейдём в папку ранее созданного модуля demo. После чего в папке модуля создадим подпапку: src, а в ней папку: Form в котором разместим файл: DemoForm.php с описанием класса формы.

Доработаем форму из предшествующего урока добавив в неё базовые настройки загружаемые из файла с конфигурацией.

Более понятно данная тема звучит на английском языке: event dispatcher, dependency injection, service and hooks. Доработаем форму из предшествующего урока добавив в неё необходимый функционал, который упрощённо можно описать следующим образом:

  • На сабмите форме создаётся диспетчер.
  • Этот диспетчер начинает следить за определённым событием формы.
  • При его возникновении, он (диспетчер) через класс события посылает оповещение всем наблюдателям следящим за этим событием.

CherryPy — объектно-ориентированный веб-фреймворк, написанный на языке программирования Python. Спроектирован для быстрой разработки веб-приложений для сети Интернет. Представляет собой надстройку над HTTP-протоколом, но остаётся на низком уровне и не выходит за рамки требований RFC 2616. Может выступать в качестве самостоятельного веб-сервера или работать под управлением другого серверного приложения, поддерживающего протокол WSGI.

Для того, что бы обращаться к скриптам Python в Ubuntu 14.04 используя веб-интерфейс, установим связку: Nginx -> uWSGI -> Virtualenv -> Python 3.3. Где Nginx - веб сервер, WSGI - сервер приложений который позволяет наиболее простым способом взаимодействовать веб-серверу и Python, Virtualenv - создаёт виртуальное окружение для запуска Python скрипта с использованием определённых версий библиотек нужных именно запускаемому скрипту.

  • Пример простого вывода текста скриптом на Python 3.3 с использованием uWSGI.
  • Пример вывода текста (хранящегося в переменной) в кодировке UTF-8, скриптом на Python 3.3 с использованием uWSGI.
  • Пример простого вывода разбитого на слова предложения (с объединением элементов списка слов в одну строку с разделителем: "|"), скриптом на Python 3.3 с использованием uWSGI и библиотеки NLTK.

При первом знакомстве с нейронными сетями создаётся впечатление, что это идеальная «технология» для построения искусственного интеллекта (artificial intelligence). Так как их главным плюсом является способность справляться со сложными нелинейными функциями и находить зависимости между различными входными данными. Но для этого необходим «достаточный» коллекций данных для обучения нейронной сети, который в большинстве случаев нельзя создать «вручную».

В июле 2010 года поисковый стартап Metaweb разрабатывающий технологию семантической разметки материалов размещённых в сети интернет и поддерживающий открытую базу знаний Freebase (12 млн людей, мест и объектов, связанных друг с другом), был куплен компанией Google. По мнению экспертов сумма сделки должна составлять не менее нескольких миллионов долларов.

В данный момент очень просто построить небольшие програмы использующие простой ИИ и одну методологию / алгоритм. Но при попытке улучшить ИИ в такой программе, выявляется десятки, а то и сотни частных случаев для решения каждого из которых нужно применить свою методологию / алгоритм. С увеличением числа используемых алгоритмов, квадратично растёт и количество данных для обучения и тестирования основного алгоритма программы и незаметно небольшая программа превращается в BigData решение.

В годы когда ещё не существовали чат-боты или такие программы как: Siri, Microsoft Cortana, Google Now или Amazon Echo, поступило предложение поучаствовать в качестве архитектора при разработке подобного приложения. На первом этапе разработки - предполагалось, что приложение будет отвечать на вопросы пользователя (как чат-бот) и выполнять несложные действия используя API других программ (по концепции было очень похоже на Siri). На втором этапе разработки - программа должна была отвечать на вопросы по конкретному тексту новости или статьи. А на третьем этапе разработки - предоставлять сокращённый пересказ статьи на одном из нескольких заданных языках. В итоге должна была получиться поисковая система умеющая не просто искать документы на определённых сайтах, но и удалять из выдачи религиозно опасные тексты, давая краткий пересказ любого из оставшихся в поисковой выдаче документов на арабском, берберском, французском или русском языке.