Тут же только временные объекты. Чаще такое происходит во время вызова функций и методов, там это называется в общем случае copy elision. А тут речь про инициализацию временными объектами. Это назывется - выражение для инициализации превращается компилятором в prvalue, которая не предполагает обязательного создания временного объекта. Так что вся цепочка временных объектов просто не создается. Инициализация в плюсах тема страшная. Она называется Declarators -> Initializers. Например, https://timsong-cpp.github.io/cppwp/n4659/dcl.init
Евгений Лернер, все нейронки про векторы, которые в общем случае - матрицы (тензоры). На практике все нейронки - это перемножение матриц. Хороший учебник по нейронкам с кратким и адекватным введением - Франсуа Шолле Глубокое обучение на питоне - книга про керас от автора кераса. Самое свежеее издание, наверное, доступно только на английском. Если векторы и матрицы даются сложно, то лучше начать с них - на практике это называется введение в анализ данных (в случае с питоном идет речь о нампае и пандасе).
Большинство учебников про нейронки и конкретные библиотеки как раз про это и рассказывают. Как, в принципе, и абсолютно любой пример работы с рекуррентными нейронными сетями - там прям и данные, и код, и пояснения.
Например, perceptilabs. А вообще просто гугли что-то по типу "tensorflow visual scripting", заменяя тф на керас или пайторч. Сам не пробовал. Даже не знаю, кто целевая аудитория таких продуктов.
Задание на практике для новичка, который искал, но ничего не нашел? Я вот в гугл сходил своим пешком и спросил "neural network clean text scan". Первый же результат из гугла - это "Cleaning Up Dirty Scanned Documents with Deep Learning" на сайте medium.com, где прям и код, и ссылки. Можно сразу пойти на towardsdatascience.com, там большинство прикладных задач рассмотрено в каком-то виде точно так же с готовым кодом.
Я бы предложил погуглить что-то вроде "math basics for machine learning". На английском языке доступно очень много именно обзорных материалов о том, какая для ml нужна математика. Можно почитать, можно пройти бесплатные курсы на coursera, например. Причем сама математика там будет сразу прикладная. А потом самому практиковаться/запоминать, конечно, придется много. На русском тоже можно найти, но материалов сильно меньше.
LSTM - это и есть самый распространенный вид RNN. Нейросети не подходят для решения задачи "сделай мне все хорошо". Пока что проблема выглядит, как обычный/необычный парсинг структурированного/произвольного текста. Может, с этого стоит начать?
Если вдруг нужно прямо в питоне сделать более-менее эффективную числодробилку, то хороший и простой вариант - это numpy + numba. Здесь именно numba отвечает за компиляцию кода и распараллеливание циклов. Альтернатива - cython.
Первая же ссылка из гугла по запросу "unreal engine fade effects" дает сразу два варианта для такого - для гуи и для сцены:
Open your Widget Blueprint where you have the UI and create a new animation called “Fade Out”.
Level Sequences also have a “Fade” track that will fade everything except UI.
RimMirK, boolean мало где есть, т.к. иметь размер в целое количество байт - это очень удобно. Т.е. boolean - это integer. Varchar - это text. И varchar2 - это text. Да и clob - это text. Одно решение вместо целого зоопарка. Float - это real. Datetime - отсутствует, удобно его иметь, но не обязательно, вместо него я использую integer (целое число секунд) + integer (для часового пояса). В sqlite много встроенных функций для даты и времени - один раз надо будет разобраться с форматами хранения.
koshelevatamila4741, время, которое печатает verbose - это именно оно - время расчета. Три модели дают три значения, победа, больше ничего и не надо делать. Эффективность модели можно оценивать десятками или даже сотнями разных формул/способов, они все есть в керасе, надо выбрать нужный и использовать. В одну строчку такое написать не получится, это правда. Оно и не нужно. Это в начале изучения много времени тратится на всякие точности, ауки и графики, со временем пройдет.
koshelevatamila4741, код-то простецкий. Распареллеливание операций в керасе - это отдельная большая тема, освещенная во многих туториалах и гайдах. Имеется ввиду одновременно - применение модели и загрузка следующего куска данных. Ну, и во время применения тоже есть куча параметров и настроек. Сейчас модель применяется примерно за 40-50 миллисекунд, остальное - накладные расходы. Вот в таких же условиях запускай другие модели и сравнивай результаты. Слишком долго - используй видеокарту, оптимизируй код, переходи на плюсы. Вариантов море.
koshelevatamila4741, вот где взял этот код, там и узнавай детали. 0.13 секунды - это 130 миллисекунд. Давай сам побольше экспериментов. По твоей ссылке модели гоняли на серваке ценой в 5 лямов, это просто ориентир, как оно бывает там, где есть ресурсы.