Фреймворк Spring Integration умеет отдавать текущее состояние всех EIP-компонентов и их связей в виде JSON-графа. Это кажется очень удобным для изучения и отладки, но увы, ни один из нагугливаемых инструментов (коих всего-то раз /два) не даёт достаточной гибкости для визуализации и анализа такого графа. В этой статье я покажу, как решить эту проблему путем импорта графа в графовую СУБД Neo4j, где такая гибкость стоит на первом месте.
Добрый день! Недавно я читал блог одного урбаниста, который рассуждал о том, какая должна быть идеальная схема метро.Схему метро можно рисовать исходя из двух принципов:
Очевидно, что эти принципы взаимоисключающие и первый принцип требует существенного искажения географической реальности.
Достаточно вспомнить, как выглядит схема Московского метро с красивыми кольцами и прямыми линиями:
Читать полностью »
Несколько месяцев назад я столкнулся с проблемой, моя модель построенная на алгоритмах машинного обучения просто на просто не работала. Я долго думал над тем, как решить эту проблему и в какой-то момент осознал что мои знания очень ограничены, а идеи скудны. Я знаю пару десятков моделей, и это очень малая часть тех работ которые могут быть очень полезны.
Первая мысль которая пришла в голову это то что, если я буду знать и пойму больше моделей, мои качества как исследователя и инженера в целом, возрастут. Эта идея подтолкнула меня к изучению статей с последних конференций по машинному обучению. Структурировать такую информацию довольно сложно, и необходимо записывать зависимости и связи между методами. Я не хотел представлять зависимости в виде таблицы или списка, а хотелось что-то более естественное. В итоге, я понял что иметь для себя трехмерный граф с ребрами между моделями и их компонентами, выглядит довольно интересно.
Например, архитектурно GAN [1] состоит из генератора (GEN) и дискриминатора (DIS), Состязательный Автокодировщик (AAE) [2] состоит из Автокодировщика (AE) [3] и DIS,. Каждый компонент является отдельной вершиной в данном графе, поэтому для AAE у нас будет ребро с AE и DIS.
Шаг за шагом, я анализировал статьи, выписывал из каких методов они состоят, в какой предметной области они применяются, на каких данных они тестировались, и так далее. В процессе работы я понял сколько очень интересных решений остаются неизвестными, и не находят своего применения.
Читать полностью »
Всем привет! Это небольшой пост (с большим количеством картинок) о визуализации и анализе комментариев на ютубе. Предыдущие посты: 1, 2.
В этот раз мы поговорим о комментариях, которые отличаются от большинства других комментариев и представлены в виде отдельных регионов. Обычно они ассоциируются с поведением ботов, но это может быть и другое автономное сообщество комментаторов. Что они из себя представляют и как их находить на ютубе? Давайте выясним.
Недавно мы выпустили инструмент с открытым исходным кодом GraphQL Voyager. Удивительно, но он попал на первую страницу новостей Hacker News и GitHub, и в первые несколько дней получил 1000+ звезд. Сейчас у него уже более 1600 звезд.*
Людям понравился гладкий интерфейс, интерактивные функции и анимация. Мы использовали TypeScript, React, Redux, webpack и даже PostCSS, но это НЕ еще одна статья об этом. Давайте заглянем под капот...
Привет, друзья!
Я просто хотел поделиться с вами своей визуализацией зависимостей пакетов на npm'e. Выглядит это так:
Вы ему говорите имя пакета, он вам в ответ весь граф зависимостей. Затем можно проанализировать кто поддерживает пакеты и какие есть лицензии в графе.
Все исходники доступны здесь: github.com/anvaka/npmgraph.an
Рабочая версия сайта здесь: npm.anvaka.com/#/
Увы, Internet Explorer пока не поддерживается, но планирую отловить своих насекомых и починить его в ближайшем будущем.
