Да, но с тем же успехом можно и С++-ный код переписать таким же способом и он снова будет в 180 раз быстрее. Но проблема в том, что часто и после переписывания код все равно медленный, ну просто потому, что быстрее он быть не может. И тогда С++ снова на коне. Если б все проблемы с производительностью можно было решить, подумав над алгоритмом, С++ бы давно и умер, наверное. Да и numpy бы не писали как обертку над С-шным кодом, и Cython вот никто бы не разрабатывал.
А, насчет последнего параграфа. Если руками памятью не управлять (то есть никаких new/delete/free/malloc в коде), то частота падений устремляется к нулю, мне кажется. Ну и ворнинги чистить, чтоб undefined behavior не было. Насчет легкости подключения библиотек—тут вы правы. Но, очевидно, все еще есть много задач, где скорость работы программ перевешивает этот недостаток. Ну и все ждут-не-дождутся модулей :-)
Ну да, но только Cython компилируется, притом С компилятором. Возможно, компиляция будет быстрее за счет того, что код транслируется в С, не в С++. Это если о времени компиляции говорить. А код, наверное, да, писать проще. Но я с Cython не работал, не знаю.
Я подозреваю, если писать что-то длиннее, чем такой скрипт, как в статье, вылезет куча проблем или подводных камней. Например, в С++ я могу сказать для каждой переменной: вот ты будь на стэке, а ты в куче. Могу вернуть из функции unique_ptr и не копировать результат (и памятью вручную не управлять). А в Cython, судя по документации, надо вызывать Сишные free и malloc для ручного управления памятью… Может быть, для большинства задач, где нужна производительность, в итоге проще сразу взять С++ (?).
Ну да, только программа на С++ работает в 180 раз быстрее. А если программа на С++ отрабатывает за час, скажем, то эквивалентный питончик будет работать 180 часов, если не дольше. Серебрянной пули нет и все такое.
Кстати говоря, у немцев есть аналог мафии, Оборотень, Werwolf, называется. Оказывается, вот и настолка на английском есть, так что она не только немецкая, возможно. Идея та же, но роли и их особенности чуть другие. Вместо города и мафии, очевидно, деревня и оборотни, а специальные роли—ведьма, провидец, любовники и т.п. Тут они немного расписаны. Лично мне такой сеттинг больше нравится. В одной компании знакомых ребята играли, вот точь в точь как у нас в мафию, то есть долгие обсуждения в несколько раундов, последнее слово подозреваемых и т.п. В другой компании знакомых, как ни странно, по-другому: очень короткие обсуждения, каждый просто говорит, как он думает, кто оборотни, еще может пара фраз для объяснения, и все, потом на раз-два-три все голосуют, указывая пальцем. Как ни странно, игра становится от этого как минимум не хуже, больший акцент на мимику друг друга, жесты, невербальную коммуникацию. Притом действия фракций становятся не менее согласованными. Ну и намного бодрее игра протекает. Лично мне такой вариант намного больше понравился.
Ну как минимум если мы хотим чтоб фильтр был изотропным, то есть не зависил от поворота картинки. То есть если мы повернем картинку и применим фильтр, то результат должен быть таким же, как если применить фильтр и потом повернуть результат. Вот и физический смысл. Оттуда же и вращение. Хотя тема вообще намного более глубокая, я так понимаю. Группы вращения, сферические гармоники, вот это все.
А мне эта (новая) статья больше понравилась. Она короче и по делу. Заново зачем-то читать про автоматическое дифференцирование и графы вычислений мне не хочется.
Для физики, по крайней мере, импакт-фактор 5—это очень здорово. У Physical Review E 2.33, к примеру. У Physical Review Letters (самый топовый физический журнал, пожалуй)—8.462
А вот википедия говорит, что вообще до сих пор непонятно, насколько вызывается миопия нагрузкой на близком расстоянии. «Some studies support the hypothesis while other studies do not.[3] While an association is present it is unclear if it is causal.[3]» ([3]—это научный обзор 2012 года).
Кстати, с того момента, как вы начали считать гистограммы, можно было, наверное, воспользоваться GrabCut, тоже реализованный в OpenCV. Алгоритм делает graph cut на графе чтоб (а) разбить граф вдоль намного более отличающихся пикселей (б) в каждом регионе оставить пиксели наиболее похожие друг на друга. Похожесть пикселей он определеяет как раз по гистограммам, но представляет их через Gaussian Mixture Model. Он делает несколько итераций (graph cut-оценка параметров GMM-graph cut-оценка параметров и т.д.).
Мне кажется, вас может заинтересовать ключевое слово "hyperuniformity" и научные статьи по этому поводу (особенно некоего Salvatore Torquato из принстона). Вот эта, к примеру (arXiv). Вот эта поновее (arXiv).
Все было здорово в трансдьюсерах, пока не появился реальный пример. Мне кажется, я бы разбирался в этом коде часа 3. А если там баг закрадется или, к примеру, требования чуть поменяются, то все, вообще можно свет тушить. К качеству статьи и перевода это, впрочем, не относится.
Кстати говоря, название статьи "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks"—это аллюзия на известную статью "The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences" (wiki).
Технически мы, конечно, можем так делать, но особого физического смысла эта операция не несет, конечно. С тем же успехом мы могли бы перемножить скорости или отнять их друг от друга. Если мы хотим говорить о суммарной скорости, то это скорость одной из частиц в системе отсчета другой. И по закону сложения скоростей СТО она никогда не будет выше скорости света.
Меня смущает, что автор ничего не пишет про исследования. Все коммерческие проекты—это же вершина айсберга. И даже в исследовательском отделе гугла и IBM многие ключевые люди из академии. Из университета Торонто, к примеру (достаточно посмотреть на то, откуда они публиковали статьи до того, как стали работать в гугле).
Нет, не считаю. Но их результаты—это все-таки больше, чем набор убеждений различных персон.
Неправда, есть научные исследования, результаты которых вполне однозначны. Про вызывание аутизма прививками тоже (он не вызывается)
Да, но с тем же успехом можно и С++-ный код переписать таким же способом и он снова будет в 180 раз быстрее. Но проблема в том, что часто и после переписывания код все равно медленный, ну просто потому, что быстрее он быть не может. И тогда С++ снова на коне. Если б все проблемы с производительностью можно было решить, подумав над алгоритмом, С++ бы давно и умер, наверное. Да и numpy бы не писали как обертку над С-шным кодом, и Cython вот никто бы не разрабатывал.
А, насчет последнего параграфа. Если руками памятью не управлять (то есть никаких new/delete/free/malloc в коде), то частота падений устремляется к нулю, мне кажется. Ну и ворнинги чистить, чтоб undefined behavior не было. Насчет легкости подключения библиотек—тут вы правы. Но, очевидно, все еще есть много задач, где скорость работы программ перевешивает этот недостаток. Ну и все ждут-не-дождутся модулей :-)
Ну да, но только Cython компилируется, притом С компилятором. Возможно, компиляция будет быстрее за счет того, что код транслируется в С, не в С++. Это если о времени компиляции говорить. А код, наверное, да, писать проще. Но я с Cython не работал, не знаю.
Я подозреваю, если писать что-то длиннее, чем такой скрипт, как в статье, вылезет куча проблем или подводных камней. Например, в С++ я могу сказать для каждой переменной: вот ты будь на стэке, а ты в куче. Могу вернуть из функции unique_ptr и не копировать результат (и памятью вручную не управлять). А в Cython, судя по документации, надо вызывать Сишные free и malloc для ручного управления памятью… Может быть, для большинства задач, где нужна производительность, в итоге проще сразу взять С++ (?).
Ну да, только программа на С++ работает в 180 раз быстрее. А если программа на С++ отрабатывает за час, скажем, то эквивалентный питончик будет работать 180 часов, если не дольше. Серебрянной пули нет и все такое.
О, спасибо
Кстати говоря, у немцев есть аналог мафии, Оборотень, Werwolf, называется. Оказывается, вот и настолка на английском есть, так что она не только немецкая, возможно. Идея та же, но роли и их особенности чуть другие. Вместо города и мафии, очевидно, деревня и оборотни, а специальные роли—ведьма, провидец, любовники и т.п. Тут они немного расписаны. Лично мне такой сеттинг больше нравится. В одной компании знакомых ребята играли, вот точь в точь как у нас в мафию, то есть долгие обсуждения в несколько раундов, последнее слово подозреваемых и т.п. В другой компании знакомых, как ни странно, по-другому: очень короткие обсуждения, каждый просто говорит, как он думает, кто оборотни, еще может пара фраз для объяснения, и все, потом на раз-два-три все голосуют, указывая пальцем. Как ни странно, игра становится от этого как минимум не хуже, больший акцент на мимику друг друга, жесты, невербальную коммуникацию. Притом действия фракций становятся не менее согласованными. Ну и намного бодрее игра протекает. Лично мне такой вариант намного больше понравился.
Ну как минимум если мы хотим чтоб фильтр был изотропным, то есть не зависил от поворота картинки. То есть если мы повернем картинку и применим фильтр, то результат должен быть таким же, как если применить фильтр и потом повернуть результат. Вот и физический смысл. Оттуда же и вращение. Хотя тема вообще намного более глубокая, я так понимаю. Группы вращения, сферические гармоники, вот это все.
А мне эта (новая) статья больше понравилась. Она короче и по делу. Заново зачем-то читать про автоматическое дифференцирование и графы вычислений мне не хочется.
Кстати, с того момента, как вы начали считать гистограммы, можно было, наверное, воспользоваться GrabCut, тоже реализованный в OpenCV. Алгоритм делает graph cut на графе чтоб (а) разбить граф вдоль намного более отличающихся пикселей (б) в каждом регионе оставить пиксели наиболее похожие друг на друга. Похожесть пикселей он определеяет как раз по гистограммам, но представляет их через Gaussian Mixture Model. Он делает несколько итераций (graph cut-оценка параметров GMM-graph cut-оценка параметров и т.д.).
Мне кажется, вас может заинтересовать ключевое слово "hyperuniformity" и научные статьи по этому поводу (особенно некоего Salvatore Torquato из принстона). Вот эта, к примеру (arXiv). Вот эта поновее (arXiv).
Все было здорово в трансдьюсерах, пока не появился реальный пример. Мне кажется, я бы разбирался в этом коде часа 3. А если там баг закрадется или, к примеру, требования чуть поменяются, то все, вообще можно свет тушить. К качеству статьи и перевода это, впрочем, не относится.
Или, к примеру, Ctrl+left click.
Кстати говоря, название статьи "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks"—это аллюзия на известную статью "The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences" (wiki).