Доделал игру, работающую на видеокарте


Распараллеливаем вычисления



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).

Это история о том, как мы c mildly_parallel замедляли ускоряли расчеты на самом мощном суперкомпьютере в мире.

Под катом находятся заметки, в которых расписано, как реализовать в Rust хитрые concurrency паттерны, которые я с легкостью пишу в Java, и в чем различие в подходах к concurrency у этих языков. Статья будет полезна и тем, кто переходит на Rust из C#, ведь у него аналогичная модель памяти.


PHP и потоки выполнения (threads). Предложение всего лишь из четырёх слов, а по этой теме можно написать книгу. Как обычно, я не буду так делать, зато дам вам информацию, чтобы вы стали разбираться в предмете до определённой степени.
Начнём с путаницы, которая есть в головах у некоторых программистов. PHP — это не многопоточный язык. Внутри самого PHP не используются потоки выполнения, и PHP не даёт возможности пользовательскому коду нативно использовать их в качестве механизма параллелизации.
PHP очень далёк от других технологий. Например, в Java очень активно используются потоки выполнения, ещё они могут встречаться в пользовательских программах. В PHP такого нет. И тому есть причины.



Поэзия — та же добыча радия.


hashCode() привела к спелеологическому путешествию по исходному коду JVM, с рассмотрением структуры объектов и привязанной блокировки (biased locking), а также удивительных последствий для производительности, связанных с использованием hashCode() по умолчанию.
В предыдущей части были сформулированы требования к процедуре универсального обобщения. Одно из требований гласило, что результат обобщения должен не просто содержать набор понятий, кроме этого полученные понятия обязаны формировать некое пространство, в котором сохраняются представление о том, как полученные понятия соотносятся между собой.Мы всё-таки смогли дойти до третьей части и добрались до самого интересного — организации асинхронных вычислений.
В прошлых двух статьях мы посмотрели на абстракцию параллельно выполняющегося кода и кооперативного выполнения обработчиков задач.
Теперь посмотрим, как можно управлять потоком исполнения (control flow) в случае обработки асинхронных задач.
В принципе, любая информационная система сталкивается с одними и теми же вопросами. Как собрать информацию? Как ее интерпретировать? В какой форме и как ее запомнить? Как найти закономерности в собранной информации и в какой форме их записать? Как реагировать на поступающую информацию? Каждый из вопросов важен и неразрывно связан с остальными. В этом цикле мы пытаемся описать то, как эти вопросы решаются нашим мозгом. В этой части пойдет разговор о, пожалуй, самой загадочной составляющей мышления — процедуре поиска закономерностей.