При остальных прочих равных условиях, подход, когда backend работает на основе постоянно работающего приложения, исполняющего функции веб сервера работает быстрее чем подход, когда на каждый запрос запускается новый экземпляр приложения, хотя бы потому что для второго подхода требуется постоянно восстанавливать контекст приложения, загружая откуда-то оперативную память и после выполнения сохраняя ее обратно (я уже сказал для этого использовали memcache и sql сервер). Причем благодаря этому подходу ускорение может быть очень значимым, это меняет подход к разработке и разработчик может не совершать ряда ошибок, которые во втором случае естественны (в простых случаях без дополнительных оптимизаций можно увидеть тысячекратный прирост), само собой криворукий программист сможет написать медленное приложение при любых инструментах.
phpreact это просто библиотека, предоставляющая удобный способ реализации этого веб сервера с поддержкой асинхронных вызовов (а значит не требуется мультипоточность, что сильно упрощает программирование)
Главный недостаток backend как непрерывно работающий веб сервер - это сложность масштабирования, он предполагает что сервер работает не просто на одном физическом сервере но и даже в одном процессе, когда как подход - на каждый запрос выполняется короткоживущий процесс позволяет 'из коробки' создавать распределенные приложения сразу на любом количестве ядер и серверов.
Игнат Соколов, математика в ИИ нужна совсем чуть чуть
Подавляющее большинство времени ты будешь изучать не как это работает с точки зрения реализации, а с точки зрения в каких случаях это нужно применять, и иметь представление о том что лучше (дороже в плане ресурсов например, от чего это зависит), ну и само собой какие существуют методы.
Очень маленький процент задач связан с созданием чего то кардинально нового, и этим скорее всего будут заниматься те кто уже набрал огромный опыт и знания о том что есть.
Еще момент, первое что любой должен уметь делать - это искать и усваивать новые/недостающие знания. Если каких то знаний тебе не хватает - в этот момент ты их и начинай учить, а заранее этого делать не нужно.
Тебе нужно сначала собрать информацию, т.е. наделай скриншотов твоего значка (сразу вырезай по границам), затем начинай изучать чем фон отличается от персонажа.
первое что приходит в голову - выделяй контуры объектов на изображении, opencv библиотека отличная, гугли примеров тьма, вполне возможно что поперебирав разные фильтры на исходное изображение и вычисляя контуры ты получишь стабильное изображение, не зависящее от цвета фона или объекта.
все описанное поддерживается php штатно (в официальных репозитариях) и не требует компиляции, но даже тут, благодаря pecl обычно сборка дополнительных модулей чуть ли не в одну команду.
p.s. на windows не поддерживается или поддержка ограниченная, что логично
официально нет никакой автоматизации при работе с каналами, поддерживаются только боты
p.s. я давно не заглядывал но вероятность что это изменилось минимальна (может что с премиальными подписками и всем что вокруг)
arget1k3, и зачем пользователю случайный план тренировок? chatgpt тут наихудший из вариантов, исключение, если в запрос ты добавишь собственно правило, по которому нужно принимать решение.
ты используешь инструмент максимально неверно, в твоем случае chatgpt можно было бы использовать чтобы собрать рост, вес, возраст,... в свободной беседе а не в виде формы с полями, а вот сам тренировочный план и рекомендации ты должен (и по уму обязан, так как это вопрос медицины) составлять сам специализированными алгоритмами
я вообще то спрашивал про твое железо, с которого ты проверку запускаешь
например мой смартфон xiaomi максимум 400мбит показывает по USB ибо быстрее не вытягивает
ты ничего не сказал про клиентское оборудование, так же проверь что процессор у тебя не 15-летней давности, на них браузеры с трудом десятки мегабит выдают.
дерзай, собирай историческую информацию, оформляй как обучающий и тестовый датасет, можешь разбавить датасет вычисляемыми индикаторами (как стандартными так и выдуманными), прояви смекалку в методах нормализации цены, на этом все новички обычно спотыкаются, для нейронки нужны данные от 0 до 1 такие, что вне зависимости от времени, в пределах интервала они были бы одинаково распределены, грубо говоря значение цены в обучающем датасете как для цены 10-летней давности так и для сегодняшней должны быть схожи.