Светлана Исакова сделала довольно подробный обзор фич Kotlin 1.4. Это минорная версия языка и прошло не так много времени с момента выхода громких 1.1 и 1.2, поэтому список не поражает воображение, но если вы уже пишите на Kotlin пару лет, то многие вещи будут вам полезные в ежедневной рутинной работе.
• SAM conversions for Kotlin classes
• Explicit API mode
• Trailing comma
• Break and continue inside when expressions
• Mixing named and positional arguments
• New type inference
• Unified exception type for null checks
Мне как создателю библиотек на kotlin подошли очень Explicit API mode и Mixing named and positional arguments.
Не скажу, что я восторге от функциональных интерфейсов fun interface (да-да! и так можно теперь), но я в целом не фанат DSL-ей (мне кажется это заради них делалось).
Света плотно работает с разработчиками Kotlin, поэтому объяснения почему приехала та или иная фича - у нее из первых рук.
https://www.youtube.com/watch?v=9ihevvUCoG0&feature=emb_title
• SAM conversions for Kotlin classes
• Explicit API mode
• Trailing comma
• Break and continue inside when expressions
• Mixing named and positional arguments
• New type inference
• Unified exception type for null checks
Мне как создателю библиотек на kotlin подошли очень Explicit API mode и Mixing named and positional arguments.
Не скажу, что я восторге от функциональных интерфейсов fun interface (да-да! и так можно теперь), но я в целом не фанат DSL-ей (мне кажется это заради них делалось).
Света плотно работает с разработчиками Kotlin, поэтому объяснения почему приехала та или иная фича - у нее из первых рук.
https://www.youtube.com/watch?v=9ihevvUCoG0&feature=emb_title
YouTube
New Language Features in Kotlin 1.4 by Svetlana Isakova
Recording brought to you by American Express. https://americanexpress.io/kotlin-jobs
In this talk, we’ll dive into the new language features that come with the Kotlin 1.4 release. We’ll discuss SAM conversions for Kotlin classes, explicit API mode, new type…
In this talk, we’ll dive into the new language features that come with the Kotlin 1.4 release. We’ll discuss SAM conversions for Kotlin classes, explicit API mode, new type…
Добрый день, читатели, я почти 9 месяцев работаю в JetBrains и близок к релизу одного интересного артефакта: Kotlin Deep Learning - фреймворка в духе Keras.
Под капотом фреймворка - TensorFlow, вызывать духов можно и из Java.
Если вам интересно принять участие в тестировании ранней версии, заполните, плиз форму.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd2VKmFCAHXtN8ZSDlD_ymDsID0Qf_-FgR6SIzLbD9FakbRwg/viewform
Под капотом фреймворка - TensorFlow, вызывать духов можно и из Java.
Если вам интересно принять участие в тестировании ранней версии, заполните, плиз форму.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd2VKmFCAHXtN8ZSDlD_ymDsID0Qf_-FgR6SIzLbD9FakbRwg/viewform
Google Docs
Kotlin Deep Learning Library Early Adopters
Forwarded from Big Data Russia
А пока группа добровольцев принялась за изучение альфа-версии KotlinDL, а спешу опубликовать один из самых сложных постов в своей жизни, за которым стоят десятки часов труда - результаты вычислительного эксперимента для основных алгоритмов Apache Ignite ML
https://zaleslaw.medium.com/apache-ignite-ml-performance-experiment-4036dc0386a3
При этом ясно, что время работы алгоритма машинного обучения, а в особенности в распределенной среде, такой как Apache Ignite зависит от множества факторов и сложно получить 1-в-1 числа (тем более, что тесты достаточно синтетические).
Я бы выделил следующие факторы:
- базовый алгоритм
- гиперпараметры
- количество нод в кластере
- количество партиций в данных
- показатель точности модели, после достижения которого алгоритм останавливается
P.S. Почему я прошу нахлопать +50 - это увеличивает показы статьи внутри платформы Medium и статьи начинают жить своей жизнью.
P.P.S Мои статьи на medium всегда будут бесплатными, за paywall их не планирую убирать, Science и Research должны принадлежать народу.
P.P.P.S Таблицы в Medium вставлять - это просто ад.
https://zaleslaw.medium.com/apache-ignite-ml-performance-experiment-4036dc0386a3
При этом ясно, что время работы алгоритма машинного обучения, а в особенности в распределенной среде, такой как Apache Ignite зависит от множества факторов и сложно получить 1-в-1 числа (тем более, что тесты достаточно синтетические).
Я бы выделил следующие факторы:
- базовый алгоритм
- гиперпараметры
- количество нод в кластере
- количество партиций в данных
- показатель точности модели, после достижения которого алгоритм останавливается
P.S. Почему я прошу нахлопать +50 - это увеличивает показы статьи внутри платформы Medium и статьи начинают жить своей жизнью.
P.P.S Мои статьи на medium всегда будут бесплатными, за paywall их не планирую убирать, Science и Research должны принадлежать народу.
P.P.P.S Таблицы в Medium вставлять - это просто ад.
Medium
Apache Ignite ML Performance Experiment
Spoiler: The reported data is not an official benchmark with reproducible results and shared code, but the numbers can help with…
На этой неделе я веду коллективное СМИ, приходите почитать.
https://twitter.com/dsunderhood
Темы, на которые буду писать:
1. Биография (матфак ОмГУ->аспирантура->начало трудовой карьеры->рынок труда в небольшом городе)
2. ML на JVM, текущее состояние
3. SparkML/Ignite ML
5. Kotlin for Data Science
6. Tensorflow, кишки
7. Разное (работа на удаленке, взгляды на жизнь)
https://twitter.com/dsunderhood
Темы, на которые буду писать:
1. Биография (матфак ОмГУ->аспирантура->начало трудовой карьеры->рынок труда в небольшом городе)
2. ML на JVM, текущее состояние
3. SparkML/Ignite ML
5. Kotlin for Data Science
6. Tensorflow, кишки
7. Разное (работа на удаленке, взгляды на жизнь)
X (formerly Twitter)
Бывший Data Scientist (@dsunderhood) on X
видимо до окончания войны тут ничего не будет, но вы пишите в редакцию, мы обязательно ответим
Forwarded from Big Data Russia
Добрый день, рад сообщить, что первая альфа-версия KotlinDL (Keras на Kotlin поверх Tensorflow вышла)
https://github.com/JetBrains/KotlinDL
Ставьте звезды, они пригодятся!
https://github.com/JetBrains/KotlinDL
Ставьте звезды, они пригодятся!
GitHub
GitHub - Kotlin/kotlindl: High-level Deep Learning Framework written in Kotlin and inspired by Keras
High-level Deep Learning Framework written in Kotlin and inspired by Keras - Kotlin/kotlindl
Forwarded from Big Data Russia
Помогите с продвижением, если у вас есть хабр-аккаунт и вы рады выходу KotlinDL https://habr.com/ru/company/JetBrains/news/t/532990/
Хабр
Глубокое обучение на Kotlin: вышла альфа-версия KotlinDL
Всем привет! На днях мы выпустили первую альфа-версию KotlinDL , фреймворка для глубокого обучения нейросетей, API которого мы старались сделать максимально похожим на Keras (фреймворк на Python...
Вот наша команда в JetBrains и выпустила многомерные массивы в стиле numpy. Под капотом Openblas или jvm на выбор!
Forwarded from The Daily Kotlin (Ruslan Ibragimov)
The JetBrains Blog
Multik: Multidimensional Arrays in Kotlin | The Kotlin Blog
A lot of data-heavy tasks, as well as optimization problems, boil down to performing computations over multidimensional arrays. Today we’d like to share with you the first preview of a library that ai
Вышла Java 16 с ее records, поддержкой новых стандартов C++ 14 (вместо унылого, но понятного 98), Foreign Linker API (чтобы ходить в native шустрее чем с JNI) и прекрасный Vector API на развитие которого многие в мире ML/DL возлагают большие надежды. https://habr.com/ru/post/547364/ - тут хороший обзор новых фич. Kotlin без больших проблем всосал в себя Java 16 (я опасался все же за records). Впрочем, ни один OSS проект на Java, к которым я имею отношение не переходит на Java 16 прямо сейчас - скорее это поле для экспериментов и тестирования. Однако, выход новой версии Java на каждом проекте добавляет дровишек в топку разговоров "а не пора ли нам поднять версию с java 8 до java 11". Но обычно дискуссия затихает на том, что "пользователей на java 8 терять не хочется".
Хабр
Вышла Java 16
Вышла 16-я версия платформы Java SE. В этот релиз попало около двух с половиной тысяч закрытых задач и 17 JEP'ов. Изменения API можно посмотреть здесь. Release n...
#реклама IT-индустрия изменила то, как мы учимся, работаем, знакомимся и едим. Пришла очередь автомобильной индустрии. 15 апреля в 17:00 на Arrival Live команда компании впервые публично расскажет про свой подход к автомобилестроению, мобильные микрофабрики вместо огромных заводов и софт, способный спрогнозировать неисправности и произвести ремонт до поломки.
Возможно онлайн или офлайн участие, но по предварительной регистрации.
Присоединяйся https://meetup.arrival.com/?utm_source=tg&utm_medium=post&utm_campaign=javajvm
Возможно онлайн или офлайн участие, но по предварительной регистрации.
Присоединяйся https://meetup.arrival.com/?utm_source=tg&utm_medium=post&utm_campaign=javajvm
Forwarded from Big Data Russia
Я тут записал видео о грядущем полновесном релизе библиотеки, над которой работаю - KotlinDL (https://github.com/JetBrains/KotlinDL), ну вы помните ее.
https://www.youtube.com/watch?v=jCFZc97_XQU&t=10s
Весьма горжусь новым релизом, потому, что в нем появилась возможность загружать себе и дотренировывать модели семейств ResNet, VGG и MobileNet для распознавания изображений.
Также был реализован удобный Kotlin DSL препроцессинг изображений поверх традиционной java-графики.
Появился нормальный Functional API, в целом это уже становится похожим на базовый Keras по функционалу.
Конечно, же, все это нормально работает и из Java, есть примеры и на Java.
P.S Финальный релиз выйдет в течение мая (чортовы майские), а превью уже доступно под именем 0.2-alpha-1
https://www.youtube.com/watch?v=jCFZc97_XQU&t=10s
Весьма горжусь новым релизом, потому, что в нем появилась возможность загружать себе и дотренировывать модели семейств ResNet, VGG и MobileNet для распознавания изображений.
Также был реализован удобный Kotlin DSL препроцессинг изображений поверх традиционной java-графики.
Появился нормальный Functional API, в целом это уже становится похожим на базовый Keras по функционалу.
Конечно, же, все это нормально работает и из Java, есть примеры и на Java.
P.S Финальный релиз выйдет в течение мая (чортовы майские), а превью уже доступно под именем 0.2-alpha-1
GitHub
GitHub - Kotlin/kotlindl: High-level Deep Learning Framework written in Kotlin and inspired by Keras
High-level Deep Learning Framework written in Kotlin and inspired by Keras - Kotlin/kotlindl
https://github.com/JetBrains/KotlinDL/blob/master/examples/src/main/java/LeNetClassic.java - вот пример на Java, кстати, понимаю, что на билдерах выглядело бы более прикольно, чем на конструкторах, надеюсь появится доброволец, который нам поможет сделать Java API симпатичным
GitHub
kotlindl/examples/src/main/java/LeNetClassic.java at master · Kotlin/kotlindl
High-level Deep Learning Framework written in Kotlin and inspired by Keras - Kotlin/kotlindl
Вышла статья про KotlinDL на Хабре, буду благодарен вам, если вы прочтете статью и поможете в ее продвижении (нам очень нужно, чтобы все разработчики и разработчицы, которым это может быть полезно, узнали), а без стрелочек вверх, они просто утонут.
Одна из лучших инноваций этого года, мои pet проекты на Android сразу стали приятными и шелковистыми на ощупь.
Надеюсь, подобные вещи скоро появятся для быстрого клепания desktop у каждого jvm - ного desktop-щика
Надеюсь, подобные вещи скоро появятся для быстрого клепания desktop у каждого jvm - ного desktop-щика
Forwarded from The Daily Kotlin (Ruslan Ibragimov)
🎉 Jetpack Compose 1.0 (Android) released
Android Studio 2020.3.1 released with new version numbering and Compose Preview
Android Studio 2020.3.1 released with new version numbering and Compose Preview
Android Developers Blog
Jetpack Compose is now 1.0: announcing Android’s modern toolkit for building native UI
Posted by Anna-Chiara Bellini , Product Manager, Nick Butcher , Developer Relations Today, we're launching version 1.0 of...