Когда запускаете TRAC4Z.exe реализуется так называемый REPL
Он выводит приглашение (которое можно поменять програмно, по умолчанию - кавычка) и ждёт конца ввода, который тоже задаётся тем-же символом - так можно ввести многострочное выражение, если был введён перевод строки, он выдаст / чтобы было понятно, что ввод не закончен.
Например можно ввести после ‘
#(ds,name,User)’
Потом для проверки
#(name)’
Должно напечатать
User
Чтобы не маяться с вводом введена нестандартная функция lf для чтения программы с диска.
#(lf,factorial.trac)’
Дле окончания набирается #(st)’ - это тоже не совсем стандарт, в оригинале #(hl) от Halt, но к тому времени кода я об этом узнал , hl у меня уже было занято под “начало списка” head of list
Возвращаясь к нейронной сети для распознования цифр.
При компиляции исходника PascalABC NET 3.3.5.1662 выдаёт ошибку
MnistNet.pas(197) : Абстрактный класс не может иметь атрибут sealed
Но при этом создаёт работающий исходник. Если убрать Sealed Abstract, компилируется без ошибки и тоже работает. Там описания никакого нет и комментариев. Так что для меня это было почти как closed source - сложно разобраться.
Просто, как раз недавно разбирался с подходами к использованию нейронных сетей на Pascal, даже TensorFlow собрал и запустил его как динамическую библиотеку из Lazarus. Ещё пытался понять, можно ли в принципе по похожей схеме подключить к PascalABC NET. Тут у меня совсем нет опыта, но нашёл статью о библиотеке для Дельфи, где было написано, что она основана на структуре библиотеки TensorFlow для C#. Значит для языков .NET это в принципе возможно.
Об этом недавно говорили, договорились на том что в паскаль введут static вместо sealed abstract. Вот ждём. Я пока заменяю sealed abstract на {static}.
А это конечно плохо… @Gleb, у вас ведь там важны исходники больше чем то как выглядит готовый .exe… Мне тоже, наверное, скоро понадобится кое для чего, добавьте комментарии пожалуйста. И если возможно, залейте на гитхаб-о подобный сайт, чтоб вы могли обновлять файлы, не меняя ссылку (через месяц после создании сообщения его нельзя изменять).
Да там есть такое. Код писался на январской версии, следовательно на тот момент это было единственное обозначение для статического класса.
А вот тут попрошу поподробнее, даже инструкцию Может, Алису на Паскале сварганить?
Как можно видеть из MnistNet, возможно даже написать все инструменты с нуля на чистом .NET(C# либо PascalABC.NET без PABCSystem.pas). Думаю, Вы увидели из кода, что использовался ЧИСТЫЙ .NET без дополнительных библиотек, даже паскалевских, значит перед разработчиками(то бишь нами) открыты колоссальные возможности для оптимизации, которые позволят в конкретных продуктах даже обойти Google с их C++ или TypeScript(у меня уже есть разработка, по некоторым критериям превосходящая Google). А посему предлагаю использовать TensorFlow и подобные ML библиотеки только для обучения и извлечения из их исходников алгоритмов и переписывания на Pascal. В качестве простой ML(Mashine Learning) библиотеки можно использовать ConvNetCS. Это библиотека, написана на C# имеет открытый исходный код.
Также по теме обработки изображений: автоматическое окрашивание методом тов. Welch. Его работу можно найти по следующей ссылке: http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/col783/colorize.pdf. По сути программа перекладывает цвет с одного изображения на другое по специальному статистическому алгоритму. Также должен предупредить, что алгоритм имеет некоторые элементы случайности, поэтому результаты с одними и теми-же входными данными могут быть разными, следовательно, можно несколько раз произвести операцию окрашивания, не меняя входные данные, чтобы добиться наилучшего результата.
Код доступен на странице PABCSoft в GitHub: https://github.com/PABCSoft/ColorShifter.
Данная программа уже демонстрировалась на нескольких конференциях и была отмечена жюри.
По обработке изображений у меня есть ещё одна Open Source программа - ImageEngraver. Эта программа использует один из фильтров первого свёрточного слоя нейросети VGG16 для наложения на изображение эффекта гравюры.
В связи со всякими там образцами как-то вдруг образовался релиз TRAC4 4.27.1 Лежит на GitHub всё там-же. TRAC4 (он же MACAR) в основном и отличался от TRACТ T64 образцами и списками. Кстати, этот вариант был лет 30 назад написан. Новый релиз пришлось делать, так как оказалось что из-за мелкого бага в программе, PascalABC.NET версия выдавала … range check error который таки был отключён всюду кроме ABC, где его и поймали.
Там добавлено три примера: match.trac (вводится match на основе примитива te), def_pets.trac - пример определения образцов с таким match (сама идея примера из Википедии где подобное описано для OCaml). Ну и тест таких образцов в test_pets.trac. То есть, если эти три файла лежат в директории с exe, то после запуска достаточно набрать #(lf,test_pets.trac)’
Реализовал приложение для стилизации изображений под работы известных художников. Это аналог популярных приложений Artisto и Prisma, имеющий одно преимущество: он полностью автономен (работает без подключения к Сети) и работает на операционных системах семейства Windows(xp и выше) независимо от их разрядности. Все исходные коды доступны на GitHub: https://github.com/PABCSoft/ImageStyler.
Интересно, в среде PABC. NET пока не хватает примеров, что можно сделать, поэтому список готовых проектов был бы весьма кстати, не говоря уже о более человеческом описании хода работы - что? почему? как? и т.д.
Например, как появилась идея? Почему именно PABC ,NET? Почему без поддержки графической карты, ведь даже встроенные модели неплохо поддерживают шейдеры? Что получилось, что нет, что изменилось, а что планируется? и прочее. Хотя для этого больше подходит если не read.me, то блоги.
Идея появилась тогда, когда у меня на планшете закончился интернет, и я не смог воспользоваться аналогичными приложениями, перечисленными мной ранее. Ну а если серьёзно, то более-менее понятной и простой реализации подобного приложения я не нашёл. К тому же для Паскаля высоконагруженные системы - большая редкость. К сожалению.
Потому что этот язык лучше всего подходит для реализации сложных приложений простым (но полным) кодом. Кроме того, это мой любимый язык.
У меня были мысли реализовать использование видеокарты, но после более подробного изучения вопроса выяснилось, что нужна не обычная видеокарта, которая есть у любого компьютера, а специальная, очень мощная и дорогая. От NVIDIA. Помимо того, мне хотелось сделать приложение максимально простым. Ведь именно собственноручная запись всех алгоритмов приложения позволяет понять принцип его работы, и читающим его исходный код программистам тоже. По поводу встроенных моделей не понял. Можете чуть подробнее?
То, что получилось, Вы вполне можете оценить по репозиторию на GitHub. При разработке я не использовал ничего, кроме PascalABC.NET и стандартных библиотек Платформы, поэтому Вам не составит труда откомпилировать и запустить приложение. В настоящий момент я работаю над добавлением новых стилей, оптимизацией приложения и реализацией алгоритма Гатиса, который позволит стилизовать под абсолютно любое изображение. В ближайшее время я начну работать над статьёй для Хабрахабр, в которой попытаюсь максимально подробно расписать процесс разработки приложения.
В положении которое сейчас - надо запустить и оставить на несколько дней симуляцию, чтоб боты чему то научились. Сейчас они делают рандомные ходы. Я у себя буду конечно проводить эту симуляцию, но если у кого то есть сервер - я был бы благодарен за запуск этого процесса на нём.
Сергей, довольно амбициозный, хотя и интересный проект - ещё на ZX Spectrum в Бейсике сам начинал со взвешенных ходов, используя бэктрекинг для отсеивания тупиковых вариантов и замену игрока (бота) для предсказания возможных ходов оппонента (+x для белых = -x для чёрных), пока не упёрся почти в 40КБ долгоиграющей логики, без возможности свопа на диск и не застрял на переработке агрегатора, заменяя одно GOTO/GOSUB на другое.
Хотя как-то попадался неплохой “среднячок” юношеского разряда вроде на BP7, но там была смешанная оценка рисков (расстановки), что злоупотребляла прописанными шаблонами (записи дебютов, миттель- и эндшпилей нескольких гроссмейстеров) с небольшими вариациями, а основной код был в криптованой библиотеке с враппером, а с IDA и BlackIce тогда не разобрался, увы. Особенно печально, что на самом сложном уровне компьютер зря гнался за тяжёлыми фигурами, часто пропуская пешку в ферзя или даже мат, чего не было на среднем…
Когда узнал, что есть 3d шутер “kkrieger” размером 96КБ, даже не так удивлялся как тому, что с 80-х годов есть шахматы (пусть даже с упрощёнными правилами) до килобайта, после чего немного подостыл, а вот в свете нейросетей выглядит познавательно)
Ну я б не назвал это амбициозным, будет что то не так - я быстро кину этот проект. Как и я написал на гитхабе, это чисто ради опыта.
У меня полностью противоположный подход: минимум заранее прописанных правил, чтоб у ИИ было макс гибкости. Я ещё хочу на NEAT нейросеть перейти, для этого добавил заголовок в каждый файл-сохранение нейронной сети, типо версия в 2 байта.
Если говорить про шахматы на тостерах - я слышал кто то то ли в 200, то ли в 500 байт уместил шахматы и глупенького бота к нему)))
FastNeuralColor - приложение для автоматического окрашивания изображений с помощью нейронной сети.
Результат окрашивания фотографии моего города, сделанной в 1960-х годах.
Хотел бы поблагодарить Сергея(Sun_Serega) за помощь в чтении весов данной нейросети из JSON, а также Jeffery Zhao(https://github.com/zeruniverse) за, собственно, сам JSON и разработку нейросети на Torch.
Код опубликован на странице PABCSoft в GitHub: https://github.com/PABCSoft/FastNeuralColor
Разработал небольшое обновление к программе, которое позволило заметно повысить качество окрашивания. Теперь вместо того, что было представлено выше, получаем это:
На этом я останавливаться не собираюсь, сейчас разрабатывается новая версия программы, которая позволит окрашивать абсолютно любые фотографии(текущая версия не предназначена для окрашивания фотографий людей) с помощью лучшей на данный момент архитектуры сети от Ричарда Шенга.
)
=> 
Ну а если серьёзно, то более-менее понятной и простой реализации подобного приложения я не нашёл. К тому же для Паскаля высоконагруженные системы - большая редкость. К сожалению.
Институт математики, механики и компьютерных наук ЮФУ, 2005–2021