Пользователь
Необходимость выполнять на одном контроллере несколько алгоритмов одновременно у нас возникла довольно давно, но до сих пор нам удавалось обойтись простыми решениями. Теперь рассмотрим несколько основных способов организации многозадачности.
Вычисление производных высших порядков полинома Ньютона
Интерполяция — задача восстановления функции по заданному дискретному набору её значений. При этом предполагается, что исходная функция является непрерывной на рассматриваемом отрезке. Одним из методов её решения является интерполяционный полином Ньютона.
Всем привет! Недавно я решал задачу разработки сайта-лендинга для собственного проекта. У лендинга должна была быть админка, то есть данные для его содержимого должны были храниться и редактироваться на сервере. Поэтому я искал современный и мощный инструмент для генерации страниц на основе данных из API админ-панели.
Так я познакомился c подходом SSG (Static Site Generation — Генерация статических сайтов), попробовал его в деле, и хочу рассказать о том, что это такое, зачем может понадобиться SSG-фреймворк и почему Astro — лучший выбор для генерации статических сайтов прямо сейчас.
Паттерн Command — широко известный и мощный инструмент построения гибких систем, позволяющий целиком вынести логику каждого метода в отдельный класс.
В статье показано как совмещение Command с Dependency Injection (DI) даёт дополнительные преимущества в архитектуре приложений.
Статья будет полезна разработчикам всех уровней, а также архитекторам приложений.
Вероятно, вам уже попадались подобные руководства по CUDA: хрестоматийный пример «Hello World», в котором перемешан код для ЦП и графического процессора. Всё это сложено в один гетерогенный файл с исходниками на CUDA C++, а для запуска ядра применяется синтаксис NVCC с тройными угловыми скобками <<<>>>, который уже стал культовым:
Большая часть приложений использующих ускорение при помощи видеоускорителей основаны на платформе CUDA. Есть ли выход из этой ситуации у владельцев видеокарт от AMD?
CUDA всем хороша, пока под рукой есть видеокарта от Nvidia. Но что делать, когда на любимом ноутбуке нет Nvidia видеокарты? Или нужно вести разработку в виртуальной машине?
Я постараюсь рассмотреть в этой статье такое решение, как фреймворк rCUDA (Remote CUDA), который поможет, когда Nvidia видеокарта есть, но установлена не в той машине, на которой предполагается запуск CUDA приложений. Тем, кому это интересно, добро пожаловать под кат.
rCUDA (Remote CUDA) — фреймворк, реализующий CUDA API, позволяющий использовать удалённую видеокарту. Находится в работоспособной бета-версии, доступен только под Linux. Основная цель rCUDA — полная совместимость с CUDA API, вам не нужно никак модифицировать свой код, достаточно задать специальные переменные среды.
Интервалы, интервалы,‑ где тут лево, где тут право...
Многие программисты в том или ином виде сталкиваются с интервалами при написании программ. Даже если об этом и не подозревают. Действительно, любой сможет написать код, который определяет, принадлежит ли некое число заданному интервалу или нет. И даже чуть более сложный - определить область пересечения двух интервалов-отрезков.
На практике однако встречаются и более сложные задачи. Допустим, например, что в некой гостинице есть два свободных номера. Но один свободен со 2-го по 5-е число, а второй - с 6-го по 10-е. Клиент интересуется, есть ли возможность поселения на 8 дней? Правильный ответ - "да, есть, но с переселением (лесенкой)". Для такого ответа программа должна уметь распознать, что интервалы [2, 5] и [6, 10] являются смежными , а значит, их можно сложить, получив общий доступный интервал [2, 10], длина которого (9) превышает запрашиваемый.
Другая более редкая, но и более интересная задача - определить область пересечения двух множеств интервалов. Сложность в том, что количество интервалов в сравниваемых множествах может быть произвольным. Программист, который умеет только в сравнения "на меньше/больше" (или даже в between), столкнется при реализации с трудностями формализации.
В данной статье мы сфокусируемся на выводе формулы пересечений множеств интервалов. Опираться будем на линейную алгебру и ее объекты - векторы и формы. Кому интересен в первую очередь итоговый результат, - могут сразу двигать в конец, не вникая в промежуточные выкладки.
Привет, Хабр!
Кто хоть раз пытался работать с матрицами в C++, знает, что это удовольствие сродни написанию своего STL — возможно, но зачем? Eigen — это библиотека, которая избавит вас от ручного управления памятью, оптимизирует вычисления и позволит писать код, похожий на чистую математику. Поэтому в этой статье мы разберем эту прекрасную библиотеку.
В численной линейной алгебре нас интересуют точное и эффективное решение задач и понимание чувствительности задач к возмущениям. К старту флагманского курса по Data Science делимся материалом от профессора Ника Хигэма о семи грехах линейной алгебры, из-за которых теряется точность/эффективность или информация о чувствительности [к возмущениям] оказывается недостоверной.