В Чили так много энергии, что потребители получают ее бесплатно

Солнечные электростанции работают только днем.
1. Датацентр будет отключаться на ночь?
2. Производство алюминия — непрерывный процесс.
3. Стоимость хранения, стоимость преобразования. КПД процесса порядка 50%.
4.
5.
6. Пустыня Атакама — самое сухое место на земле.
7.
8. Кризис минует, а вдруг опять потребуется?
9.
10. Все сильны задним умом.

Приводим данные и код в порядок: оптимизация и память, часть 1

Так когда же наконец у вас там выйдут процессора с поддержкой AVX512?

Разработка в собственном соку или как мы поняли, что занимаемся не тем, что нужно пользователям

P.S. Искренне желаю вам удачи с многокамерным слежением и поиском объектов. Многократно пытались — не взлетает. Может у вас получится.

Разработка в собственном соку или как мы поняли, что занимаемся не тем, что нужно пользователям

Ха-ха. Два раза реализовывал функциоанальность связанную с определением цветов объектов и фильтрацией объектов по цветам.
Конечно я зарыл в это гораздо меньше времени. Но что интересно — результат тот же самый — никаких замечаний потом по этой функциональности ни у кого не было.

Надежная противоугонная система для телефона

В прошлом году, когда гостил у своих родителей, нашел я на улице телефон.
Он был запаролен, так что ни воспользоваться им, ни позвонить владельцу я не мог.
Решил как добропорядочный гражданин отнести в милицию — пусть они ищут владельца.
Но ближайший опорный пункт оказался пустым (и открытым!!!). Прождал там час, никого не дождался и пошел домой.
На утро надо было уезжать — отдал матери с наказом занести в милицию.
Но у мамы знакомая его выпросила себе — мол я его разлочу у знакомых и буду пользоваться.
В итоге на нее чуть уголовное дело не завели за кражу этого телефона — он был от оператора и естественно его не сложно было отследить.
Вот такая вот история…

Пространство-время. Возраст вселенной. Пятница

Что-то я попытался воспроизвести площадь четырехмерной сферы и у меня получилось 8*pi*R^3.

При помощи снимков со спутника археологи обнаружили неизвестное поселение викингов в Новом Свете

Алгоритм парсит спутниковые фотографии, оставляют кандидатов, которые затем ученые в ручную проверяют. После чего выезжают на место и проводят раскопки, после чего уже пишут статью в журнал.

При помощи снимков со спутника археологи обнаружили неизвестное поселение викингов в Новом Свете

Я думаю, что они и так как-либо автоматизируют данный процесс. Трудно себе представить, что они в ручную просматривают снимки высокого разрешения.

Рабочая станция Dell Precision 15 7000 Series (7510): Компромиссов больше нет

К сожалению у данного процессора Xeon-E3-1535M-v5 нет поддержки AVX 3.2.

Смешиваем цвета правильно или оптимизируем AlphaBlend

Решал эту задачу для разных платформ. Если интересно, есть исходники на GitHub для различных SIMD расширений: AVX2, SSE2, SSSE3, NEON (ARM) и Altivec (PowerPC).

Обстоятельно о подсчёте единичных битов

Да уделывает в 2 раза (всего на 10% медленнее чем AVX2). Использует SSSE3:

const __m128i Z = _mm_set1_epi8(0x0);
const __m128i M = _mm_set1_epi8(0xF);
const __m128i K = _mm_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);

uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
    __m128i _sum = _mm_setzero_si128();
    for (size_t i = 0; i < size; i += 32)
    {
        __m128i _src = _mm_loadu_si128((__m128i*)(src + i));
        _sum = _mm_add_epi64(_sum, _mm_sad_epu8(Z, _mm_shuffle_epi8(K, _mm_and_si128(_src, M))));
        _sum = _mm_add_epi64(_sum, _mm_sad_epu8(Z, _mm_shuffle_epi8(K, _mm_and_si128(_mm_srli_epi16(_src, 4), M))));
    }
    return _sum.m128i_u64[0] + _sum.m128i_u64[1];
}

Обстоятельно о подсчёте единичных битов

Провел сравнение производительности 2-х функции на Core i7 4770:
Первая использует аппаратную реализацию из SSE4.2.

  #include <intrin.h>
uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
    uint64_t sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < size; i += 8)
        sum += __popcnt64(*(uint64_t*)(src + i));
    return sum;
}

Вторая комбинацию предрассчитанного массива результатов и SIMD на основе AVX2:

    #include <immintrin.h>
const __m256i Z = _mm256_set1_epi8(0x0);
const __m256i M = _mm256_set1_epi8(0xF);
const __m256i K = _mm256_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);

uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
    __m256i _sum =  _mm256_setzero_si256();
    for (size_t i = 0; i < size; i += 32)
    {
        __m256i _src = _mm256_loadu_si256((__m256i*)(src + i));
        _sum = _mm256_add_epi64(_sum, _mm256_sad_epu8(Z, _mm256_shuffle_epi8(K, _mm256_and_si256(_src, M))));
        _sum = _mm256_add_epi64(_sum, _mm256_sad_epu8(Z, _mm256_shuffle_epi8(K, _mm256_and_si256(_mm256_srli_epi16(_src, 4), M))));
    }
    return _sum.m256i_u64[0] + _sum.m256i_u64[1] + _sum.m256i_u64[2] + _sum.m256i_u64[3];
}

Производительность 1-й — 114 микросекунд на обработку 1 GB, 2-й — 48 ms.

Спросите Итана №35: есть ли у лазеров ограничение по мощности?

Лазер потому и называется LASER, потому что это именно оптический усилитель. Его действие основано на не на спонтанном излучении, как тут пытаются показать, а на вынужденном. Спонтанное излучение, хоть и является первоначальной затравкой для усиления, но при последующей работе лазера только вредит, уменьшая его КПД. А вынужденное излучение приводит к усилению света только в среде с инверсией заселенности уровней, между которыми происходит этот вынужденный переход. К сожалению, у Итана про это ни слова не сказано. Потому на практике КПД и максимальная мощность лазера ограничена прежде всего мощностью системы накачки и легкостью с которой среда позволяет создать инверсию уровней. И только во вторых это будет качество резонатора (которого к стати может и не быть, как например в естественных космических мазерах). Кроме того не забываем, что при достаточной интенсивности излучения в среде происходит пробой.

Теплицы на морской воде вдохнут жизнь в пустыни

при этом фермеры снимают всего полтонны урожая с гектара — в тысячу раз меньше, чем в странах с развитым сельским хозяйством.

— интересно узнать где это фермеры собирают по 500 тонн (5000 центнеров) урожая с гектара?

Критерии качества работы видеоаналитики. Часть 4

Только теперь мы забыли, что в офисе работает 50 или даже 100 человек, и они все ходят по помещениям в рабочее время. Т.е. оператор будет загружен постоянными сработками! В результате, и с 9 до 18 толку от такой видеоаналитики тоже нет. Хотя очень хочется услышать хоть один аргумент против этих выкладок.

Существует такое понятие как расписание — видеоаналитику можно настроить так, чтобы она работала только в нерабочее время, а в рабочее отключалась.

Два противоположных направления ВИДЕОАНАЛИТИКИ: «жесткая» и «гибкая», кто сильней?

При тестировании точности алгоритмов видеоаналитики, как правило, всегда задают однозначный критерий, по которому можно судить о корректности работы видеоаналитики в данной ситуации. На практике тестирование обычно осуществляется на наборе видеороликов (для воспроизводимости результатов), которые предварительно размечены экспертом (человеком) вручную. Итоговой точностью буде процент событий, которые система смогла обнаружить и процент ложных срабатываний, которая она при этом допустила.

Для так называемой жесткой аналитики (воспользуюсь терминологией автора, хотя я слышал ее только из его уст), критерий точности однозначен — у разных экспертов обычно не вызывает сомнения факт, что кто-то пересек сигнальную линию или, что объект является машиной или человеком.

Вопрос по гибкой видеоаналитике: что считать нестандартным поведением? У разных экспертов могут быть противоположные точки зрения по этому вопросу. Как количественно тестировать такую аналитику?

Часть 2 — Синезис. Почему демонстрация видеоаналитики в офисах так сильно отличается от реальной работы в жизни?

Если вы внимательно посмотрите на картинку настройки видеоаналитики, которую вы привели у себя в статье, то увидите, что там не одна чувствительность, а две (к контрасту и к смещению). Так вот 99 % всех помех возникают и исчезают на одном и том же месте. А нас интересуют движущиеся объекты — это позволяет все эти помехи отсечь, хотя мы их естественно регистрируем на нижнем уровне наших алгоритмов.

Часть 2 — Синезис. Почему демонстрация видеоаналитики в офисах так сильно отличается от реальной работы в жизни?

Ваша детекция построена ВСЕГО ЛИШЬ на размерах и форме рамок движения.

— Это вы сами придумали?

Часть 2 — Синезис. Почему демонстрация видеоаналитики в офисах так сильно отличается от реальной работы в жизни?

Здесь обсуждение не того, что вы можете или не можете, а конкретных противоречий вашей инструкции.

Ну так обратились бы к нам, мы бы инструкцию подправили бы и еще вам спасибо сказали бы. Это небольшая техническая ошибка, а не повод писать статьи про то, что у нас ничего не работает.

Часть 2 — Синезис. Почему демонстрация видеоаналитики в офисах так сильно отличается от реальной работы в жизни?

Так и обычное видеонаблюдение — тоже проверяются живым оператором. В каком месте у вас интеллект и видеоаналитика?

— Без аналитики один оператор может следить за 10 камерами, с видеоаналитикой за 100 камерами. Выгода очевидна.