Статья отражает личный опыт разработки CLI приложения для Linux.
В ней рассмотрен способ выполнения привилегированных системных вызовов процессом суперпользователя по запросам управляющей программы через строго описанный API.
Исходный код написан на Python для реального коммерческого приложения, но для публикации абстрагирован от конкретных задач.
Методы численного моделирования молекулярных систем, такие как молекулярная динамика, рассматривают эти системы как механические (что-то вроде набора шариков на пружинках). Однако, в отличие от механических систем, для молекулярных существует понятие температура. Вещество не может существовать без температуры, а температура – без вещества (на счет последней части утверждения есть и другое мнение). Из опыта мы знаем, что очень многие свойства вещества кардинально зависят от температуры, и, естественно, что её надо как-то учитывать. Для поддержания температуры в молекулярной динамике используются специальные алгоритмы-«термостаты». Наиболее известные среди них это термостаты Андерсена, Берендсена и Нозе-Гувера. Все они основаны на молекулярно-кинетической теории газов, где температура есть просто величина пропорциональная среднекинетической энергии молекул. Соответственно, работа данных термостатов осуществляется путём умножения скоростей частиц на некоторую величину.
Некоторое время назад я рассказывал о программном комплексе для выявления скрытого параллелизма в произвольном алгоритме и технологиях его, параллелизма, рационального использовании. Одним из компонентов этого комплекса является т.н. “универсальный вычислитель”, выполненный в соответствии с архитектурой Data-Flow (далее DF, пото́ковый вычислитель, описание здесь).
Поговорим о вре́менных данных, служащих для информационного обмена между отдельными вычислителями в (максимально близкорасположенных) параллельных вычислительных системах.
Параллелизации обработки данных в настоящее время применяется в основном для сокращения времени вычислений путем одновременной обработки данных по частям на множестве различных вычислительных устройств с последующим объединением полученных результатов. Параллельное выполнение позволяет “обойти” сформулированный лордом Рэлеем в 1871 г. фундаментальный закон, согласно которому (в применимости к тепловыделению процессоров) мощность их тепловыделения пропорциональна четвертой степени тактовой частоты процессора (увеличение частоты вдвое повышает тепловыделение в 16 раз) и фактически заменить его линейным от числа параллельных вычислителей – при сохранении тактовой частоты). Ничто не дается даром – задача выявления (обычно скрытого для непосвящённого наблюдателя, [1]) потенциала параллелизма в алгоритмах не является "лежащей на поверхности", а уж эффективность его (параллелизма) использования – тем более.
Задача:
Нужно пройтись по 650 000 000 пользователям ВК и вытащить только тех, кто живет в Москве. Затем отдельно обработать уже полученные айдишники.
Решение:
- генерация токенов для вк api
- асинхронные запросы
- код проекта в Google Colab (Python)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLwr8DnSlIMg0KABru36pg4CvbfkhBofAi
Как-то на Хабре мне попалась довольно любопытная статья “Научно-технические мифы, часть 1. Почему летают самолёты?”. Статья довольно подробно описывает, какие проблемы возникают при попытке объяснить подъёмную силу крыльев через закон Бернулли или модель подъёмной силы Ньютона (Newtonian lift). И хотя статья предлагает другие объяснения, мне бы всё же хотелось остановиться на модели Ньютона подробнее. Да, модель Ньютона не полна и имеет допущения, но она даёт более точное и интуитивное описание явлений, чем закон Бернулли.
Основной недостаток этой модели — это отсутствие взаимодействия частиц газа друг с другом. Из-за этого при нормальных условиях она даёт некорректные результаты, хотя всё ещё может применяться для экстремальных условий, где взаимодействием можно пренебречь.
Я же решил проверить, что же произойдёт в модели Ньютона если её улучшить. Что если добавить в неё недостающий элемент межатомного взаимодействия? Исходный код и бинарники получившегося симулятора доступны на GitHub.
Перед тем как мы начнём, я бы хотел сразу обозначить, что это статься не о физике самой модели. Эта статья о GPGPU-программировании. Мы не будем рассматривать физические свойства самой модели, потому что она груба и не подходит для настоящих расчётов. И всё же, эта неточная модель даёт куда более интуитивное описание явления подъёмной силы, чем закон Бернулли.
