Рубрика «optimization» - 2

в 12:20, , рубрики: Matlab, ODE, optimization, Здоровье гика, коронавирус, коронавирус прогнозы, Научно-популярное, нелинейная регрессия, ОДУ, оптимизация

Аннотация, или о досуге молодых ученых

Последние несколько недель мы с коллегами заканчиваем рабочий день тем, что соревнуемся в точности прогноза развития эпидемии COVID-19 в России, используя различные методы нелинейной регрессии. И если прогноз на завтрашний день неизбежно оказывается хорош, то предсказание на срок больше одной недели отражает реальность лишь в общих чертах. Казалось бы, все понятно: есть эпидемиологические модели, есть методы оптимизации, есть достаточно подробные данные, — достаточно совместить это воедино и получить точный прогноз на месяц, а то и полгода, вперед. В этой статье я поделюсь своими соображениями, что не так с классической моделью SEIRD и как это исправить. И, конечно, приоткрою завесу тайны, окутывающую наше с вами будущее.

Усаживайтесь поудобнее, нас ждет зубодробительный матан для тех, кто знает, что такое дифференциальные уравнения (для остальных красивые картинки прилагаются).

Пандемия COVID-19 глазами математика, или почему классическая модель SEIRD не работает - 1
На рисунке выше приведено общее число подтвержденных случаев COVID-19 в логарифмическом масштабе для России и трех европейских стран, входящих в топ-5 по числу зараженных. Объяснение далее в тексте.
Читать полностью »

в 9:14, , рубрики: jpoint, optimization, performance, высокая производительность

В софте всё восхитительно, но все недовольны - 1

Есть типичная позиция, которую можно встретить на Хабре и не только: «хотя железо с годами всё лучше, человечество свело эффект на нет тем, что пишет софт всё хуже».

Мол, ядер в процессорах стало больше, но тормозит всё пуще прежнего. Electron и Slack — порождения тьмы, пришедшие лишить нас счастья и памяти. Мобильные приложения стали прожорливее, чем старые операционные системы. А в самих операционных системах уже толком нет прогресса, но почему-то они продолжают разбухать в размерах. То ли дело было, когда люди умели уместить ОС на дискету!

Скажу прямо: когда я вижу подобные заявления, у меня бомбит. По-моему, в них упускают целый ряд важных факторов. А в итоге ситуация напоминает классическую речь Луи Си Кея «Everything's amazing and nobody's happy»: всё стало удивительно хорошо, а люди сидят и жалуются.

Поэтому решил описать эти упущенные факторы. Поскольку текст получился резким, хочу подчеркнуть, что мнение сугубо моё личное (хоть я и ссылаюсь на конференции компании, в которой работаю).

Читать полностью »

в 13:12, , рубрики: angular, Events, javascript, library, open source, optimization, performance, tutorial, TypeScript, Блог компании Tinkoff.ru

Давным-давно я написал статью о работе с EventManager в Angular. В ней я рассказал, как можно сохранить привычный нам синтаксис подписок на события, при этом избежав лишних запусков проверки изменений на частых и чувствительных событиях.

Однако описанный мною метод громоздкий и сложный для восприятия. Пришло время переписать фильтрацию на декораторы.

Прокачиваем работу с событиями в Angular - 1

Читать полностью »

в 7:10, , рубрики: cnn, convolutional neural network, CUDA, deep learning, eco, gpu, keras, machine learning, neural networks, Nvidia, optimization, pruning, python, speedup, TensorFlow, tensorrt, yolo, высокая производительность, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение

image

Перед тобой снова задача детектирования объектов. Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Точность(mAp75) больше 0.95. Но скорость прогона всё еще низкая. Черт.

Сегодня обойдём стороной квантизацию. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Наглядно — откуда, сколько и как можно вырезать. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. В конце — репозиторий на keras.

Читать полностью »

в 16:26, , рубрики: android development, optimization, Разработка под android

Привет! Меня зовут Андрей, я Android developer в компании Genesis Media и создаю приложения для наших медиа-бизнесов в Африке. На континенте безумно дорогой интернет, а основные мобильные устройства — маломощные бюджетные андроид-смартфоны, поэтому я делаю все возможное, чтобы облегчить наши продукты.

В этом тексте собраны наработки по оптимизации приложений для развивающихся рынков, которыми мы пользуемся. Считайте это мануалом для начинающих разработчиков.
Читать полностью »

в 9:58, , рубрики: Brotli, docker, Node, node.js, optimization, Блог компании Tinkoff.ru, Разработка веб-сайтов

Привет! Я — Ваня, лид платформенной команды в Тинькофф Бизнес.

Мое любимое занятие — открывать вкладку DevTools и проверять, сколько весят артефакты сайта. В этой статье расскажу, как мы сократили вес приложения на 30% силами платформенной фронтенд-команды за один день без изменения кода сайта. Никаких хитростей и регистраций — только nginx, docker и node.js (опционально).

«Шакал»: сжимаем фронтенд - 1
Читать полностью »

в 18:11, , рубрики: .net, .net core, .net standard, ASP.NET, C#, optimization, Серверная оптимизация

Performance in .NET Core

image

Всем привет! Данная статья является сборником Best Practices, которые я и мои коллеги применяем на протяжении долгого времени при работе на разных проектах.

Информация о машине, на которой выполнялись вычисления:

BenchmarkDotNet=v0.11.5, OS=Windows 10.0.18362
Intel Core i5-8250U CPU 1.60GHz (Kaby Lake R), 1 CPU, 8 logical and 4 physical cores
.NET Core SDK=3.0.100
[Host]: .NET Core 2.2.7 (CoreCLR 4.6.28008.02, CoreFX 4.6.28008.03), 64bit RyuJIT
Core: .NET Core 2.2.7 (CoreCLR 4.6.28008.02, CoreFX 4.6.28008.03), 64bit RyuJIT
[Host]: .NET Core 3.0.0 (CoreCLR 4.700.19.46205, CoreFX 4.700.19.46214), 64bit RyuJIT
Core: .NET Core 3.0.0 (CoreCLR 4.700.19.46205, CoreFX 4.700.19.46214), 64bit RyuJIT

Job=Core Runtime=Core

ToList vs ToArray and Cycles

Читать полностью »

в 4:55, , рубрики: .net, .net core, C#, dynamic, memory leak, optimization, Программирование

Прелюдия

Рассмотрим следующий код:

//Any native COM object
var comType = Type.GetTypeFromCLSID(new Guid("E13B6688-3F39-11D0-96F6-00A0C9191601"));

while (true)
{
    dynamic com = Activator.CreateInstance(comType);

    //do some work

    Marshal.FinalReleaseComObject(com);
}

Сигнатура метода Marshal.FinalReleaseComObject выглядит следующим образом:

public static int FinalReleaseComObject(Object o)

Создаем простой COM-объект, выполняем какую-то работу и тут же его освобождаем. Казалось бы, что может пойти не так? Да, создание объекта внутри бесконечного цикла — не очень хорошая практика, но GC возьмет на себя всю грязную работу. Реальность оказывается несколько иной:

Подробно о dynamic: подковерные игры компилятора, утечка памяти, нюансы производительности - 1

Чтобы понять, почему утекает память, нужно разобраться в том, как работает dynamic. На Хабре уже есть несколько статей на эту тему, например эта, но они не углубляются в детали реализации, так что проведем собственное исследование.

Читать полностью »

в 7:25, , рубрики: autotesting, experience, optimization, php, phpunit, postgresql, unit-testing, Блог компании Skyeng, Разработка веб-сайтов, разработка через тестирование, Тестирование IT-систем, Тестирование веб-сервисов

Три года автотестов: как повысить скорость и не только - 1

Привет, я Алексей, full-stack разработчик платформы Vimbox. Когда я пришел в Skyeng, здесь решали, стоит ли тратить время на систему автотестов и попросили меня поделиться опытом с предыдущей работы. А такой опыт у меня был: к моменту ухода с предыдущего места мы написали на php и крутили больше 3 тысяч тестов. В итоге я сделал небольшую внутреннюю презентацию, рассказывающую о граблях, на которые успел наступить за несколько лет разработки этих автотестов, борьбы за их скорость, читабельность кода и общую эффективность. Презентация показалась коллегам полезной, поэтому я переложил ее в текст, чтобы оказаться полезным также и более широкой аудитории.

Для начала – термины, о которых пойдет речь в статье:

  • Приемочный тест – end-to-end тест: здесь браузер или эмулятор браузера исполняет сценарий
  • Модульный тест (юнит тест) – тест метода
  • Функциональный тест – тест контроллера или компонента, если речь о фронтенде
  • Фикстура – состояние тестового окружения, необходимое для работы теста (глобальные переменные, данные в БД и прочие участники сценария теста)

Читать полностью »

в 4:49, , рубрики: linux, linux kernel, optimization, postgresql, tuning, Настройка Linux

Настройка параметров ядра Linux для оптимизации PostgreSQL - 1 Оптимальная производительность PostgreSQL зависит от правильно определенных параметров операционной системы. Плохо настроенные параметры ядра ОС могут привести к снижению производительности сервера базы данных. Поэтому обязательно, чтобы эти параметры были настроены в соответствии с сервером базы данных и его рабочей нагрузкой. В этом посте мы обсудим некоторые важные параметры ядра Linux, которые могут повлиять на производительность сервера базы данных и способы их настройки.

SHMMAX / SHMALL

SHMMAX — это параметр ядра, используемый для определения максимального размера одного сегмента разделяемой памяти (shared memory), который может выделить процесс Linux. До версии 9.2 PostgreSQL использовал System V (SysV), для которой требуется настройка SHMMAX. После 9.2 PostgreSQL переключился на разделяемую память POSIX. Так что теперь требуется меньше байтов разделяемой памяти System V.

До версии 9.3 SHMMAX был наиболее важным параметром ядра. Значение SHMMAX задается в байтах.
Читать полностью »

123...9
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js