@iiil суть в том что можно понять что содержится в элементе из контекста. Скажем если у нас footer внутри article, то понятно что это футер в статье. Ну и да, обычно там содержится какая-то второстепенная информация, типа дата написания, рейтинг, количество просмотров... которые по большому счету не особо нужны слушателю.
@jakulov я согласен. Я просто больше за слабо-связанные системы, когда компонент вообще о фреймворке ничего не знает. Тем более что IoC в Laravel удобнее (автоконфигурация за счет рефлексий). Просто опять же, за счет этого фасады не особо то и нужны. Хотя если по быстренькому нужно что-то влепить то да, удобно.
С точнки зрения программирования нейронные сети очень простые, и все сводится к простым математическим выражениям, так что привязки особой к языкам программирования либо не будет, либо не стоит этого так уж сильно бояться.
Для начала попробуйте реализовать перцептрон, разобраться как он работает. Затем можете поковырять сети с другими конфигурациями. Так же погуглите на тему задач прогнозирования, по идее вам туда надо копать.
@saroff как раз таки распознование картинок, кластеризация, восстановление изображений от шумов, это то, что можно легко сделать на нейронках. Как минимум потому что вопрос хорошо освещен в литературе и т.д. С играми и т.д. все несколько сложнее ибо информации намного меньше. Так что думаю вам все же стоит с картинок начать. В крайнем случае со звука, это все же чуть сложнее.
Так же вы должны понять, что нейронные сети... они разные бывают. Вам стоит начать с задачи и методов решения, а уже есть писать под вариант решения.
а вы пробовали искать что-нибудь по запросам "fixed width sidebar fluid content"? Тема довольно заезженная, единственное затруднение - выбрать подходящий вариант. Например вот
