вівторок, 27 листопада 2018 р.

JAXB: розпаковування та генерування XML документів

JAXB (Java Architecture for XML Binding) дозволяє швидко розпакувати (unmarshall) xml файл у об’єкти та згенерувати/запакувати (marshall) xml із об’єкту. JAXB використовується, зокрема, при розробці RESTtful Веб-сервісів, коли необхідно швидко згенерувати xml у якості відповіді клієнту або розпакувати із http запиту.
Для прикладу є простий XML документ:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Data>
 <id>1</id>
 <name>Галина Мер</name>
 <mobile>+380970000001</mobile>
</Data>

Для того, щоб розпакувати наш xml об'єкт нам потрібен клас із відповідною анотацією.

суботу, 3 листопада 2018 р.

Нейронні мережі в R

Із CRAN можна звантажити декілька пакетів реалізацій нейронних мереж на R (nnet, neuralnet, deepnet), крім них доступні пакети в основі яких лежать реалізації на інших мовах. Це такі пакети як MXnet, darch, deepnet, h2o, Keras, TensorFlow.
Простий приклад використання neuralnet:

library("neuralnet")
input<-c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
output<-c(0,1,4,9,16,25,36,49,64,81,100)
mydata<-cbind.data.frame(input,output)
attach(mydata)
#навчити мережу базуючись на input та output
model=neuralnet(
  formula=output~input,
  data=mydata, #дані
  hidden=10, #кількість нейронів в прихованому шарі
  threshold=0.01 #поріг спрацювання
)
print(model)
#виводимо схему нейронної мережі
plot(model)
#Перевіряємо дані - фактичні та прогнозовані
final_output=cbind(input, output, as.data.frame(model$net.result))
colnames(final_output)=c("Input", "Expected Output", "Neural Net Output")
print (final_output)

Схема виведеної нейронної мережі: