Параллельное программирование *

Привет! Удивительно, но первая часть статьи даже кому-то понравилась.
Отдельное спасибо за ваши отзывы и комментарии. У меня для вас плохая хорошая новость: нам ещё есть о чём поговорить! А если точнее, то о некоторых деталях работы Reactor.

Как известно в кругу Erlang разработчиков: только Erlang разработчики знают как "жить" правильно а все остальные "живут" — неправильно. Не пытаясь оспаривать этот факт, приведем пример Clojure приложения в стиле Erlang, используя библиотеку Otplike.

У Go есть некоторые замечательные свойства, которым посвящён раздел «Хороший». Но когда речь заходит о применении этого языка не для создания API или сетевых серверов (для чего он и был разработан), а для реализации бизнес-логики, то я считаю Gо слишком неуклюжим и неудобным. Хотя даже в рамках сетевого программирования найдётся немало подводных камней как в архитектуре языка, так и в реализации, что делает Go опасным, несмотря на его кажущуюся простоту.

Software Transactional Memory

Всем привет! Меня зовут Лёха, и я работаю бэкенд-разработчиком в FunCorp. Сегодня мы поговорим про реактивное программирование, библиотеку Reactor и немного про веб.

Реактивное программирование часто «подвергается упоминанию», но если вы (как и автор статьи) всё ещё не знаете, что это такое — устраивайтесь поудобнее, попробуем разобраться вместе.

На конференции JBreak я не читал задачки спонсоров специально. Ну, конечно, кроме ада от Excelsior: уж эти ребята всем задали жару. А тут принесли мне листок от СКБ Контур, смотри, мол, посмейся. Я посмеялся: первая задача действительно выглядела настолько наивно сформированной и недоопределённой, что даже не хотелось идти к стенду и убеждать в этом сотрудников компании. Я про это почти забыл, однако тут на Хабре появился авторский разбор этой задачи, не лишённый некоторой глубины. Даже про modCount написали. Выходит, зря я смеялся?

Привет всем, кто пишет код для .NET, особенно многопоточный. Редко встретишь потокобезопасный код без потокобезопасных коллекций, а значит, нужно уметь ими пользоваться. Я расскажу о самой популярной из них — ConcurrentDictionary. В ней спрятано на удивление много интересных сюрпризов: как приятных, так и не очень.

Сначала разберём устройство ConcurrentDictionary и вычислительную сложность операций с ним, а затем поговорим об удобных трюках и подводных камнях, связанных с memory traffic и сборкой мусора.

Сообщество Rust в последнее время сконцентрировало много своих усилий на асинхронном вводе/выводе, реализованном в виде библиотеки Tokio. И это замечательно.

Многим из участников сообщества, тем, которые не работали с веб-серверами и связанными с этим вещами, не ясно, чего же мы хотим добиться. Когда эти вещи обсуждались во времена версии 1.0, я тоже имел смутное представление об этом, никогда прежде не работав с этим раньше.

• Что это такое — Async I/O?
• Что такое корутины (coroutines)?
• Что такое легковесные нити (threads)?
• Что такое футуры? (futures)?
• Как они сочетаются между собой?

Рассмотрим модели многопоточности на примере Rust и Go.

В предыдущей статье я описал несколько алгоритмов эволюционных стратегий (evolution strategies, ES), помогающих оптимизировать параметры функции без необходимости явно вычислять градиенты. При решении задач обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) эти алгоритмы можно применять для поиска подходящих наборов параметров модели для агента нейросети (neural network agent). В этой статье я расскажу об использовании ES в некоторых RL-задачах, а также опишу методы поиска более стабильных и устойчивых политик.

Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и множеством примеров. В этом сообщении будет разобрано решение задачи сегментации изображений на примере соревнования Carvana Image Masking Challenge (победители), в котором требуется научиться отделять автомобили, сфотографированные с 16 разных ракурсов, от фона. "Нейросетевая" часть полностью реализована на Keras, за обработку изображений отвечает magick (интерфейс к ImageMagick), параллельная обработка обеспечивается parallel+doParallel+foreach (Windows) или parallel+doMC+foreach (Linux).