Дорогой коллега, тебе обязательно нужно избавляться от ощущения что ты ничего такого особенного не представляешь из себя. Представляешь и даже очень. Ты прошёл довольно неслабый путь. Нужно обязательно верить в себя и свои силы. Вопреки всем обломам, сколько бы их ни было.
И ещё… У тебя есть очень ценное качество — ты постоянно недоволен собой. Эксплуатируй его с пользой, для того чтобы постоянно развиваться, делать то, чего раньше не делал. И всё у тебя получится обязательно. Но не позволяй этому недовольству сожрать тебя.
А чтобы не чувствовать себя белкой в колесе, нужно какое-от стороннее хобби. Без него будет трудно, да.
Всё ты сможешь, всё у тебя получится. Удачи!
p.s. Извини, что слегка пафосно вышло :) На самом деле мне всё это хорошо знакомо.
Удивительная статья, в которой верно перечисляются проблемы, но предлагаемые выходы из них не следуют от слова «никак».
Одной из важных проблем обозначена оплата труда: «И сколько бы не говорили, что деньги — не главное, именно они являются мерилом успеха в современном обществе.», но почему-то как выход предлагается решение совершенствовать молодёжную политику, инвестировать в обучение и решать более интересные проблемы.
Это для вас полезность статьи нулевая. А для любого новичка, который ещё ни разу такого не попробовал, она может быть полезной вполне. Хотя бы тем, что покажет: «Чувак, смотри… Ты тоже можешь! Хабр это не только место для снобов-профи, попробуй тоже — у тебя получится!»
Ничего, что парень впервые в руки взял C# и unity? Естественно, от матёрого девелопера и даже джуниора я сам такое нахрен не приму. Но тут совсем молодняк. За конкретику — однозначно спасибо. Но минусовать какой смысл? Чем ему это поможет?
Прошу прощения, неверное число выдал. 16'500'000 кватернионов за секунду поступает с одного потока. Не 66 миллионов, но тоже немало для преобразования в реальном времени.
Спасибо, на этот момент не рассматривали. Дело в том, что целью видели построение системы потоковой разметки и анализа биомеханики, для множества потоков одновременно. А поскольку на входе кватернионы, то старались исключить любые лишние преобразования, которые невозможно выполнить эффективно на GPU. Всё-таки там данные поступают со скоростью порядка 264 Mb/s для одного потока. И всё это кватернионы, 66'000'000 кватернионов за секунду. Идея пользоваться тригонометрией для преобразования всего этого в реальном времени, как-то не грела.
Могу ошибаться, но насколько я в курсе — сами XSens данные не собирают и анализом не занимаются. Они участвуют в спортивных и научных проектах как партнёры, насколько я читал об этом.
Если IBM занимается чем-то подобным, то скорее всего это что-то более глобальное. У них может быть интерес к такому, но их собственные силы позволяют им продвинуться намного дальше и глубже. IMHO.
Вот «быстро и удобно прототипировать, профилировать и настраивать потоки в сверточных нейронных сетях» — это такая занятная формулировка, высокой степени обтекаемости :) Ровно для того чтобы ничего не было понятно.
А суть меж тем проста — с 100 GFlops можно только что-то ковыряться и слегка «профилировать». На этом не выйдет разрабатывать и обучать сеть. Слишком непроизводительно, слишком памяти мало и точность низка. Для сравнения: GTX1080Ti = 11.5 TFlops (не более чем «почти хватает» и то не всегда), Jetson TX2 = 3.5 TFlops (не для обучения).
Получается, что этот свисток только для исполнения уже обученной сети. Что, в общем-то неплохо. Даже очень хорошо, при такой цене. Опять же — в какой-то степени масштабируется. Но стоило о применении заявить прямо.
А ещё интересно, что означает акцент именно на CNN. Ограничения в поддержке других структур?
Судя по вашему ответу, я не уверен, что вы поняли разницу между томами и тем способом хранения, который описан в статье. Именно для того, чтобы быть независимыми от контейнера, чтобы разделять доступ, предоставлять доступ извне — для всего этого тома и сделаны.
Что значит «не отменяет того факта», если тома как раз эту задачу и решают?! Мне вообще непонятно, с какого перепугу автор исходного поста принял решение персистить всё в файловую систему контейнера. Естественно, что они огребли на этом кучу проблем со временем и потом долго воевали с собственной же ошибкой.
Докер задуман быть stateless. Контейнеры не имеют хранилища на диске, всё что происходит — эфемерно и уходит, когда контейнер останавливатеся. Не подразумевается, что контейнеры будут хранить данные. На самом деле, они спроектированы чтобы НЕ ХРАНИТЬ данные. Любоая попытка действовать против этой философии приводит к несчастьям.
И ещё… У тебя есть очень ценное качество — ты постоянно недоволен собой. Эксплуатируй его с пользой, для того чтобы постоянно развиваться, делать то, чего раньше не делал. И всё у тебя получится обязательно. Но не позволяй этому недовольству сожрать тебя.
А чтобы не чувствовать себя белкой в колесе, нужно какое-от стороннее хобби. Без него будет трудно, да.
Всё ты сможешь, всё у тебя получится. Удачи!
p.s. Извини, что слегка пафосно вышло :) На самом деле мне всё это хорошо знакомо.
Одной из важных проблем обозначена оплата труда: «И сколько бы не говорили, что деньги — не главное, именно они являются мерилом успеха в современном обществе.», но почему-то как выход предлагается решение совершенствовать молодёжную политику, инвестировать в обучение и решать более интересные проблемы.
Ну ок… :)
Если IBM занимается чем-то подобным, то скорее всего это что-то более глобальное. У них может быть интерес к такому, но их собственные силы позволяют им продвинуться намного дальше и глубже. IMHO.
А суть меж тем проста — с 100 GFlops можно только что-то ковыряться и слегка «профилировать». На этом не выйдет разрабатывать и обучать сеть. Слишком непроизводительно, слишком памяти мало и точность низка. Для сравнения: GTX1080Ti = 11.5 TFlops (не более чем «почти хватает» и то не всегда), Jetson TX2 = 3.5 TFlops (не для обучения).
Получается, что этот свисток только для исполнения уже обученной сети. Что, в общем-то неплохо. Даже очень хорошо, при такой цене. Опять же — в какой-то степени масштабируется. Но стоило о применении заявить прямо.
А ещё интересно, что означает акцент именно на CNN. Ограничения в поддержке других структур?
Вы вообще в курсе про volumes и volume drivers/plugins?
https://docs.docker.com/engine/tutorials/dockervolumes/
https://docs.docker.com/engine/extend/legacy_plugins/#volume-plugins