Работа в комитете по стандартизации языка C++ активно кипит. Недавно состоялось очередное заседание. Как один из участников, поделюсь сегодня с Хабром свежими новостями и описанием изменений, которые планируются в С++26.

До нового стандарта C++ остаётся чуть больше года, и вот некоторые новинки, которые попали в черновик стандарта за последние две встречи:

• запрет возврата из функции ссылок на временное значение,
• [[indeterminate]] и уменьшение количества Undefined Behavior,
• диагностика при =delete;,
• арифметика насыщения,
• линейная алгебра (да-да! BLAS и немного LAPACK),
• индексирование variadic-параметров и шаблонов ...[42],
• вменяемый assert(...),
• и другие приятные мелочи.

Помимо этого, вас ждут планы и прогресс комитета по большим фичам и многое другое.

When you study an abstract subject like linear algebra, you may wonder: why do you need all these vectors and matrices? How are you going to apply all this inversions, transpositions, eigenvector and eigenvalues for practical purposes?

Well, if you study linear algebra with the purpose of doing machine learning, this is the answer for you.

In brief, you can use linear algebra for machine learning on 3 different levels:

• application of a model to data;
• training the model;
• understanding how it works or why it does not work.

Привет.

Я бы хотел представить мой первый open source проект, размещённый на github. Это библиотека предоставляющая удобный и совершенно новый опыт работы с числовыми массивами в php. Вдохновением для создания послужила библиотека numoy на языке Python, которая включает широкий спектр возможностей для манипулирования данными и инструментами линейной алгебры.

Честно говоря, я был удивлён, когда обнаружил что на php до сих пор нет достойного аналога numpy. Конечно, некоторые попытки реализации можно найти на гитхабе, но они все крайне далеки от оригинала и не разделяют ту же идеологию. Моей целью было и есть создание похожей библиотеки, как минимум в отношении удобства использования и краткости синтаксиса. В дальнейших планах будет улучшение производительности.

В общем, приступим. Представьте, что у вас есть массив чисел, к примеру, представляющих собой значения температуры за какой-то период времени.

$list = [16, 22, -6, 23, -1, 13, 24, -23, 22];

Сегодня я бы хотел продолжить рассказ про замечательную библиотеку для работы с числовыми массивами в php numphp. Ранее я уже делал краткий обзор на неё тут. С тех пор библиотека обросла функционалом, и, что самое главное, научилась работать с многомерными массивами или матрицами. Про них, в основном и будет идти речь.

Без лишних вступлений сразу пример того, как можно создать матрицу 3 на 4, используя возможности numphp.

$matrix = new np_array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]);

// matrix
[[ 0,  1,  2,  3],
 [ 4,  5,  6,  7],
 [ 8,  9, 10, 11]]

“Воин не бросит начатое.”
Мастер Шифу, м.ф. Кунг-фу Панда

Можно рассматривать этот топик не как технический, а как художественный. Тут не будет кусков кода, диаграмм классов и прочей ерунды. Будет история одного java open source проекта, который я разрабатываю уже около года.

Начало

Все началось, когда я был на четвертом курсе одного провинциального российского университета. С семестра, о котором ходили легенды на моей специальности, как о “семестре-убийце“ с его 55-ю лабораторными работами по графике, компиляторам и вычислительной математике (далее ВМ).

Продолжаю рассказывать об интересных докладах на MBC Symposium (MBC, кстати, расшифровывается как Mind Brain Computation).

Surya Ganguli — человек из теоретического neuroscience, то есть, занимается тем, чтобы понять, как работает мозг, на основе измерений импульсов нейронов на различных уровнях.

И вот тут независимо от neuroscience в мире случается deep learning, и у нас получается некую искусственную систему чему-то научить.
В отличие от мозга, в котором у нас ограниченное разрешение, сложность с повторяемостью, итд итп, про deep network-то мы знаем абсолютно все, про все веса, про все состояния. Возникает вопрос — если мы собираемся разобраться, как работает мозг, может попробуем для начала понять как и почему работает вот такая маленькая система?

Без надежд, что мозг работает также, скорее с прицелом разработать какие-то методы, которые могут быть применимы потом.