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.
koshelevatamila4741, бери больше данных (большее количество батчей - не 15, а сотку), запускай разные модели на одинаковых данных и смотри на время одного шага, которое выводит метод predict. А потом применяй модель не к батчам, а к одной строке данных, опять смотри на время. Путь максимально прямолинеен.
koshelevatamila4741, прям в этом выводе пишется - 2 секунды на шаг, это оно. Сравнивать значения напрямую не имеет смысла - железо разное, версии кода и драйверов разные, размеры батчей разные, настройки расчета/распараллеливания разные.
Керас же по умолчанию возвращает время выполнения расчетов. Параметр verbose в обучении/применении модели и т.д. Один раз какой-нибудь код с керасом сам запустишь и все это увидишь.
Обычно при создании виртуального окружения на винде все необходимые длл-ки от майкрософта уже там находятся, а все популярные библиотеки устанавливаются в скомпилированном виде. Стоит начать с документации модуля/библиотеки, а именно пункта "как устанавливать".
colorname, там в описании сказано про обновленные издания, про стандарты языка и про то, какие книги предпочесть устаревшим или ранним. Потрать уж 15 минут самостоятельно на прочтение. А потом выбирай одну из самых новых книг для своего уровня заний, не будешь же ты их все друг за другом читать.
У меня такое бывало на двух старых компах из-за статического электричества. Без щелчков и пореже, конечно. У всех компонентов к статике разная чувствительность - тут не угадаешь и никто не шарит, только экспериментировать самому. Мне помогло поднять системник на стол, отодвинуть от себя, и поддерживать норм влажность зимой. Потом я монитор и корпус менял - эффект был заметен от каждого из них, но полностью проблема не пропала. Говорят, что беспроводные подключения помогают, но с монитором не прокатит. С новым компом (уже не дешманским) такой проблемы просто нет, только из-за разрядов статики мышка перестает двигаться на секунду.
В линуксе есть diff. На винде я себе для такой задачи написал питоновский скрипт в 10 строчек. Облака позволяют делать синхронизацию и скачивать бекапы, так что норм вариант, сам пользуюсь. Ну, или можно один раз в одном месте все собрать, только в нем делать изменения и перезаписывать копии в других местах.