Как человек, писавший под GPU, могу сказать, что писать под нормальные ядра и GPUшные недоядра это далеко не одно и тоже. Задержки по доступу к памяти и сети тоже радикально разные.
Подозреваю, что нетрудно найти задачу реального мира, где GPUшная система в 10-100 раз проиграет системе с полноценными ядрами
Сильно не пинайте, но так и не понял, связан ли лицензионный даунклокинг с лицензированием (в юридическом плане, что, например, автор патента на что-то требует понижать частоты), или просто слово совпало?
А чего так готовых домашних заданий боитесь? У меня всегда такая под рукой была, но был отличником в лицее и выигрывал олимпиады по практически всем техническим дисциплинам, вообще не списывая на контрольных, и не жульничая (списывать уже в универе научился из-за парочки неадекватных преподов).
Без такой книжечки бывает застрянешь на одном задании, и сидишь над ним час. Толку? Если нет под рукой наставника, который на правильную мысль натолкнет, то такое времяпровождение не сильно развивающее. А книжку открыл, на шаг вперёд продвинулся, закрыл, и дальше решаешь
Вот мне всегда интересно, почему в подобных тестах не сделать peer-to-peer проверку учениками друг друга с рандомной проверкой некоторого количества тестов доверенным преподом и штрафованием за обман?
Ведь, системы, умеющие показывать достоверный результат, работая с толпой недоверенных исполнителей давно придуманы (та же рекапча в довелосипедную эпоху)
Неравенство очень просто решается. Ручкой на бумаге переносится Х в одну сторону, а все другое в другую. Потом полученная однострочная формула переносится в код. Задача с линейной сложностью относительно ордеров, которые подходят под метч. Также, как и обычный метчинг.
Так а там простой линейный алгоритм, при чем тут ранец?)
На каждом вместо условия «не превысила ли цена лимитную»,
проверяем, сколько можем взять текущей цене, чтобы не выйти за границы средней цены, решая простенькое неравенство
(sum_money_matched + current_step_amount_matched * current_step_price)/
sum_amount_matched + current_step_amount_matched <= limit_price
И да, походу, FillOrKill ордера так и работают, хотя, вот хз.
Зачем? Метчинг не то, чтобы сложная инженерная задача на тех потоках, которые есть на криптобиржах. Можно скопипастить код выше и готово.
На взрослых биржах, где HFT роботы торгуют с логинов с ограничением в несколько тысяч заявок в секунду каждый + стоп лоссы в терминалах брокеров, которые срабатывают все одновременно на большом пробое цены, другое дело. Но, вангую, всякие Bitshares уж точно не потянут 1М и более команд в секунду
Забавно, что видел подобное, но в продуктовом бизнесе. Только вместо
ПМ уже обеспечил финансовый поток за условных 3 синьёров, 2 мидлов и 3 джунов на команду, и ему не нравится идея терять поток бабла за уже проданного синьёра
Походу, ничего не мешает, как и найти 1000 школьников, и дать им бабла, чтобы от своего имени задонатили (пусть даже, они себе оставят половину от суммы), или через сайт СМС регистраций сделать себе 1000 аккаунтов.
Очередная сильно неравновесная по Нешу хрень, которая может хоть как-то существовать только при наличии судей с неограниченной властью и проприетарными алгоритмами антифрода с закрытым кодом. Но это уже не про открытые проекты и общественное благо, увы
Что? Скупили за $1? Кто у кого что скупил? Гугл у обанкротившихся стартапов поисковый движок купил? Или Фейсбук, который возник через дохрена лет после краха, купил исходный код обанкротившихся соцсетей 90-х?
Единственная история, которую помню о скупке чего-либо после краха доткомов, это когда Getco скупили сервера после краха доткомов, и поднялись на HFT. Но там история сильно нишевая, да и те сервера, уверен, через год уже устарели, учитывая скорость роста тактовых частот в то время.
По ссылке cloud.google.com/vision/docs/object-localizer ограничений и близко не указано. Так что, все еще разочарован. Все таки, повторюсь, это продукт с довольно широким спектром применения, и логично предположить, что ставишь max_results = 100500 и получаешь каждый кирпич, но нет.
Подумал минут 5, и так много разных идей для проектов, которые можно посторить поверх хорошего API для распознавания картинок приходит в голову (всякие аналитики для оффлайн ритейла, монниторинги состояния производства, подсчеты болтов на конвеере), но почти все натыкается на ограничения.
Ну… спорно. По сути, они делают продукт не для конечного юзера (для которого можно они могут четко занть потребности), а для тех, кто сам изучает потребности некой узкой ниши, и делает решение под нее. Поэтому, логично, что надо давать выбор. Условно, топ5 объектов за $0.01, или топ250 за $0.1
Так а в чем проблема?) У людей узкая ниша. В ней подобных картинок нет. А если и есть, то это входит в % допустимой погрешности, которая не сломает бизнес-процесс заказчика
Но все равно, как-то, слишком уж слабо себя гиганты показали. При их возможностях могли бы и некий общий классификатор входящего изображения сделать, чтобы он уже запускал более точные модели.
Типа, если на фото парковка, то апприорная вероятность увидеть там машину — 99%, а футляр для очков, или гигантскую детскую игрушку — 0.01
Почти как и DNS, NTP должны работать в иерархической форме — серверы уровня Stratum 0 передают информацию серверам Stratum 1, которые передают информацию серверам Stratum 2, и так далее, вниз по иерархии. Обычный домашний маршрутизатор, коммутатор или точка доступа наподобие тех, в которые D-Link прошила адреса NTP-серверов, должны были отправлять запросы серверу Stratum 2 или Stratum 3.
Странная ситуация, что такая иерархия не форсируется вайтлистами. А то выходит, что зная адреса 0 и 1, конечному юзеру нет никакого профита в подключении к 2 и 3, кроме абстрактного всеобщего блага.
Так а в чем ускорение? Http2 и так сделал бесполезным бандлирование и огромные картинки, которые надо разрезать на клиенте
Подозреваю, что нетрудно найти задачу реального мира, где GPUшная система в 10-100 раз проиграет системе с полноценными ядрами
Сильно не пинайте, но так и не понял, связан ли лицензионный даунклокинг с лицензированием (в юридическом плане, что, например, автор патента на что-то требует понижать частоты), или просто слово совпало?
А чего так готовых домашних заданий боитесь? У меня всегда такая под рукой была, но был отличником в лицее и выигрывал олимпиады по практически всем техническим дисциплинам, вообще не списывая на контрольных, и не жульничая (списывать уже в универе научился из-за парочки неадекватных преподов).
Без такой книжечки бывает застрянешь на одном задании, и сидишь над ним час. Толку? Если нет под рукой наставника, который на правильную мысль натолкнет, то такое времяпровождение не сильно развивающее. А книжку открыл, на шаг вперёд продвинулся, закрыл, и дальше решаешь
Как минимум, можно вайтлистом ключей считать соответствие теме, а учениками оценивать адекватность текста)
Вот мне всегда интересно, почему в подобных тестах не сделать peer-to-peer проверку учениками друг друга с рандомной проверкой некоторого количества тестов доверенным преподом и штрафованием за обман?
Ведь, системы, умеющие показывать достоверный результат, работая с толпой недоверенных исполнителей давно придуманы (та же рекапча в довелосипедную эпоху)
Неравенство очень просто решается. Ручкой на бумаге переносится Х в одну сторону, а все другое в другую. Потом полученная однострочная формула переносится в код. Задача с линейной сложностью относительно ордеров, которые подходят под метч. Также, как и обычный метчинг.
для кого и с какой целью?
На каждом вместо условия «не превысила ли цена лимитную»,
проверяем, сколько можем взять текущей цене, чтобы не выйти за границы средней цены, решая простенькое неравенство
(sum_money_matched + current_step_amount_matched * current_step_price)/
sum_amount_matched + current_step_amount_matched <= limit_price
И да, походу, FillOrKill ордера так и работают, хотя, вот хз.
На взрослых биржах, где HFT роботы торгуют с логинов с ограничением в несколько тысяч заявок в секунду каждый + стоп лоссы в терминалах брокеров, которые срабатывают все одновременно на большом пробое цены, другое дело. Но, вангую, всякие Bitshares уж точно не потянут 1М и более команд в секунду
HRы говорили, что увольнения портят HR бренд
Очередная сильно неравновесная по Нешу хрень, которая может хоть как-то существовать только при наличии судей с неограниченной властью и проприетарными алгоритмами антифрода с закрытым кодом. Но это уже не про открытые проекты и общественное благо, увы
Единственная история, которую помню о скупке чего-либо после краха доткомов, это когда Getco скупили сервера после краха доткомов, и поднялись на HFT. Но там история сильно нишевая, да и те сервера, уверен, через год уже устарели, учитывая скорость роста тактовых частот в то время.
Подумал минут 5, и так много разных идей для проектов, которые можно посторить поверх хорошего API для распознавания картинок приходит в голову (всякие аналитики для оффлайн ритейла, монниторинги состояния производства, подсчеты болтов на конвеере), но почти все натыкается на ограничения.
Кстати, аугментацию 3d графикой не думали применить? На первый взгляд, ваши кейсы очень хорошо генерируются
Разве это не здорово, что за один вечер можно стать топ1 мира по решению глобальной, пусть и несущественной, задачи?
Так а в чем проблема?) У людей узкая ниша. В ней подобных картинок нет. А если и есть, то это входит в % допустимой погрешности, которая не сломает бизнес-процесс заказчика
Но все равно, как-то, слишком уж слабо себя гиганты показали. При их возможностях могли бы и некий общий классификатор входящего изображения сделать, чтобы он уже запускал более точные модели.
Типа, если на фото парковка, то апприорная вероятность увидеть там машину — 99%, а футляр для очков, или гигантскую детскую игрушку — 0.01
Странная ситуация, что такая иерархия не форсируется вайтлистами. А то выходит, что зная адреса 0 и 1, конечному юзеру нет никакого профита в подключении к 2 и 3, кроме абстрактного всеобщего блага.