Интегрирование уравнений движения

y
y
y
y
(...ну вы поняли мысль)

yes | sh boring_installation.sh

Граф минимальной связности

Привет, я студент второго курса технического университета. После пропуска нескольких пар программирования по состоянию здоровья, я столкнулся с непониманием таких тем, как «Стек» и «Очередь». Путем проб и ошибок, спустя несколько дней, до меня наконец дошло, что это такое и с чем это едят. Чтобы у вас понимание не заняло столько времени, в данной статье я расскажу о том что такое «Стек», каким образом и на каких примерах я понял что это такое.

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи Super expressive code by Raising Levels of Abstraction

Этим постом я хочу предложить технику трансформации неясного кода в элегантный и выразительный, основанной на уровнях абстракции.

Проблема

Ниже будет представлен проблемный код. Мы преобразим этот невыразительный и непонятный код в ясный и элегантный.

• auto
• nullptr
• range-based циклы
• override и final
• строго-типизированный enum
• интеллектуальные указатели
• лямбды
• non-member begin() и end()
• static_assert и классы свойств
• семантика перемещения

Метод (алгоритм) Виолы и Джонса [1] является одним из способов выявления границ объектов на изображении. Хотя алгоритм, разработанный П. Виолой и М. Джонсом еще в 2001 году, был первоначально ориентирован на быстрый поиск лиц на изображениях, сейчас разнообразные вариации этого популярного алгоритма с успехом используются в различных задачах поиска границ:

• образов пешеходов [2],
• образов автомобилей [3],
• образов дорожных знаков [4],

а также иных объектов, присутствующих на изображениях примерно в одном ракурсе. Такого рода популярность модификаций метода Виолы и Джонса объясняется высокой точностью поиска объектов и высокую устойчивость как к геометрическим искажениям, таки и к изменениям яркости.

Введение

Постановка задачи

Я продолжаю подробно рассказывать о приемах оптимизации, позволивших мне написать самый быстрый ресайз изображений на современных x86 процессорах. На этот раз речь пойдет о преобразовании вычислений с плавающей точкой в вычисления с целыми числами. Сперва я расскажу немного теории, как это работает. Затем вернусь к реальному коду, в том числе SIMD-версии.

В предыдущих частях:

→ Часть 0
→ Часть 1, общие оптимизации
→ Часть 2, SIMD

Это продолжение цикла статей о том, как я занимался оптимизацией и получил самый быстрый ресайз на современных x86 процессорах. В каждой статье я рассказываю часть истории, и надеюсь подтолкнуть еще кого-то заняться оптимизацией своего или чужого кода. В предыдущих сериях:

→ Часть 0
→ Часть 1, общие оптимизации

В прошлый раз мы получили ускорение в среднем в 2,5 раза без изменения подхода. В этот раз я покажу, как применять SIMD-подход и получить ускорение еще в 3,5 раза. Конечно, применение SIMD для обработки графики не является ноу-хау, можно даже сказать, что SIMD был придуман для этого. Но на практике очень мало разработчиков используют его даже в задачах обработки изображений. Например, довольно известные и распространенные библиотеки ImageMagick и LibGD написаны без использования SIMD. Отчасти так происходит потому, что SIMD-подход объективно сложнее и не кроссплатформенный, а отчасти потому, что по нему мало информации. Довольно просто найти азы, но мало детальных материалов и разбора реальных задач. От этого на Stack Overflow очень много вопросов буквально о каждой мелочи: как загрузить данные, как распаковать, запаковать. Видно, что всем приходится набивать шишки самостоятельно.

В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.

Напомню, что речь пойдет об оптимизации операции ресайза изображения методом сверток в реально существующей библиотеке Pillow. Я буду рассказывать о тех изменениях, что я делал несколько лет назад. Но это не будет повторение слово-в-слово: оптимизации будут описаны в порядке, удобном для повествования. Для этих статей я сделал в репозитории отдельную ветку от версии 2.6.2 — именно с этого момента и будет идти повествование.

Здравствуйте, меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.

Любой код выполняется на конкретном железе и хорошей оптимизации можно добиться, только понимая его архитектуру. Всего я планирую выпустить 4 или 5 статей, в которых расскажу как применять знание архитектуры железа для оптимизации реальной задачи. Своим примером я хочу побудить вас оптимизировать другие прикладные задачи. Первые две статьи выйдут в течение недели, остальные — по мере готовности.