Не совсем понимаю проблемы с вибрациями на руле, на нормальной дороге и исправной машине их нет. Они появляются на неисправной машине (кривые диски,проблемы с колодками или суппортом) и их необходимо устранять ремонтируюя тормоза, а не подавляя вибрации. А на плохой дороге вибрации на руле не главная проблема вообще, там резину/диски/подвеску надо беречь.
Не верю что они смогут всё выборочно погасить, сейчас это не получается. Проще тогда вообще интернет внешний выключить. А есть ещё всякие Shadowsocks и v2ray, до них вообще не доберутся долго.
Обойдемся без скучных симуляторов тракториста и дальнобойщика.
ну а собственно почему бы и нет? Почему бы и не расслабиться, проезжая из Берлина в Париж, перевозя ядерное топливо, или не вспахать/культивировать поле, собирая пшеницу или картошку комбайном?
или не построить свою производственную линию в Factorio...
1/ вообще, многое выглядит какими-то костылями. циклы - вообще не pandas-way. Применяйте функцию через apply - так вы сможете работать сразу со столбцом.
3/ не могли бы поточнее сказать: а какую задачу вы решали? что хитрого сделали с данными яндекса, в чем ценность?
пока это выглядит поделием в духе "смотрите, я смог применить read_html и пандас сам собрал из этого датафрейм. Ценность всего этого - околонулевая. Это даже не парсинг.
есть несколько офигенных лекций об этом на ютубе. Если коротко, то все сводится к двум тезисам:
1/ чем меньще квадрат предсказывания, тем сложнее предсказывать ("в среднем" на всю Москву предсказать проще, чем на конкретно вашу улицу)
2/ предсказывание погоды "как вчера" по итогу пока все равно лидирует. Есть подход "а давайте смоделируем облака и посмотрим, когда и где они выльются в зависимости от ветра" и подход "давайте все запихнем в ML и оно само там найдет что-то". Наверное, высокий результат дадут какие-то смеси, но погода по-прежнему - очень вычислительно сложная хрень.
можно было установить чистую XP, активировать, а затем накатить SP1. В последующих редакциях Windows естественно подобного бага уже не было (во всяком случае известного мне).
Накатить чистую Win7, применить Loader by DAZ и обновить до Win10 — тоже было популярным путем получения "лицензионной" win10 :)
Извините за оффтоп, но мне вспоминается, что когда clang был темой диссертации, предполагалась постоянная оптимизация во время использования кода на конкретной машине под сценарий использования. Эту стюардессу окончательно закопали?
Для этого примера программа на Mojo в 8.6 раз быстрее питона.
Набросал скрипт этого примера на Lua, который в 18.9 раз быстрее питона.
Если кто найдет ошибки, то пишите, исправлю результат.
Это текст скрипта:
local function Matrix(X,rs,cs)
local A={}; A.rs=rs; A.cs=cs;
for m=1,rs do local a_m=(m-1)*cs; for n=1,cs do A[a_m+n]=X end end
return A;
end
local function matmul_lua(C,A,B)
for m=1,C.rs do local c_m=(m-1)*C.cs; local a_m=(m-1)*A.cs;
for n=1,C.cs do local c_mn=c_m+n
for k=1,A.cs do local b_k=(k-1)*B.cs;
C[c_mn]=C[c_mn]+A[a_m+k]*B[b_k+n]
end
end
end
end
local A=Matrix(1.,128,128);
local B=Matrix(1.,128,128);
local C=Matrix(1.,128,128);
local t=os.clock()
matmul_lua(C, A, B);
local t=os.clock()-t;
gflops=(2*(128*128*128)/t)/1e9
print(gflops)
В современном строго типизированном императивном программировании без обобщённых типов и системы вывода типов жит очень грустно (но вывод типов в Mojo есть) - как и без лямбд и анонимных функций, а так же без асинхронного и удобного параллельного программирования (эта тема пока не раскрыта для Mojo) жить можно, но очень грустно!
А ещё совершенно не раскрыта тема управления памятью!
Python - это ЯП с управляемой памятью.
А как с этим дело обстоит у Mojo - он же, как я понял, native-яп так что тут с выделением, разделением (между потоками) и освобождением памяти, как в прочем и других ресурсов (например файловых)? Где и как выделятся память: куча/стек?
Есть ли сборщик мусора, подсчёт ссылок или тут rust-стиль контроля за областью видимости со всеми вытекающими?
Что с массивами и списками? А так же диапазонами на выделенные участки памяти? Есть ли обычные указатели? Есть ли юнион-структуры? Что с приведением типов?
А что у Mojo с null и вообще с нуллабельностью типов?
И что тут с расширенными инструкциями межпоточного неблокирующего взаимодействия и intrinsic инструкциями?
А ещё вопрос - раз ЯП Mojo строго типизированный то где же обобщённые типы (дженерики)?
Отступы пробелами, ненужность скобочек и ";" в конце строк, а также отсутствие необходимости закрыващих команд вида end if итп, повлекших почти 2X-сокращение объема набираемого кода - вот все это обеспечило вхождение Python в Top-3 ЯП всех существующих рейтингов. Питону не хватало только скорости (и то больше психологически, чем ресурсно).
Mojo решает проблему скорости, добавив всего 5-ть новых сущностей: struct, fn, var, let и Python.import_module. Я их уже запомнил и готов применять. По-моему это гениально. Вангую появление нового лидера рейтингов ЯП.
Не могу сказать, что полностью изучил всю документацию, но возникает вопрос: в чем принципиальное отличие от numba ( https://numba.pydata.org/ ) с нескучным синтаксисом?
При всём уважении к Windows, но качественных драйверов PCIe под Windows нет ни у Nvidia ни у Xilinx. Эти компании просто не могут написать драйвера под Винду. Зато под Линуксом у Nvidia и Xilinx есть качественные драйвера PCIe. Винда - для игр и офиса. Линукс для серьезных приложений.
Данную статью прекрасно дополняет новость, о публикации кода и весов open source модели аналогичной llama: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b с лицензией разрешающей коммерческое использование.
Насколько можно понять, в Иране ситуация в плане блокировок сильно хуже и они уже собаку съели на их обходе через DNS. Есть куча сервисов: Shecan, Begzar, 403 DNS, Radar, Electro.
За пределами Ирана не особо популярно, но, как минимум, есть сервис "Control D".
Идея простая - клиент прописывает DNS-сервер, который подменяет IP заблокированного сервиса (а их там дай боже) на свой, который проксирует трафик не расшифровывая его.
Само собой, это все можно захостить самому на VPS. Из готового all-in-one (с докером, все как мы любим) - sniproxy(go), byosh.
Ну и всегда остается bind9/nginx/etc. Из тонкостей - если проксируемых доменов несколько, нужно как-то отделять их между собой - через TLS SNI (в nginx ssl_preread_module), либо выдавая им разные IP. Но если нужен только xsts.auth.xboxlive.com, то вроде не проблема.
Не совсем понимаю проблемы с вибрациями на руле, на нормальной дороге и исправной машине их нет. Они появляются на неисправной машине (кривые диски,проблемы с колодками или суппортом) и их необходимо устранять ремонтируюя тормоза, а не подавляя вибрации. А на плохой дороге вибрации на руле не главная проблема вообще, там резину/диски/подвеску надо беречь.
Не верю что они смогут всё выборочно погасить, сейчас это не получается. Проще тогда вообще интернет внешний выключить. А есть ещё всякие Shadowsocks и v2ray, до них вообще не доберутся долго.
ну а собственно почему бы и нет? Почему бы и не расслабиться, проезжая из Берлина в Париж, перевозя ядерное топливо, или не вспахать/культивировать поле, собирая пшеницу или картошку комбайном?
или не построить свою производственную линию в Factorio...
но за подборку спасибо)
1/ вообще, многое выглядит какими-то костылями.
циклы - вообще не pandas-way. Применяйте функцию через apply - так вы сможете работать сразу со столбцом.
2/
ya_full=pd.concat([list_days,temp_fin,ya_new[['press','wet']],wind_fin,temp_eff,ya_new['weather']],axis=1)тут у вас пропущена скобочка:
ya_new[['weather']]3/ не могли бы поточнее сказать: а какую задачу вы решали? что хитрого сделали с данными яндекса, в чем ценность?
пока это выглядит поделием в духе "смотрите, я смог применить read_html и пандас сам собрал из этого датафрейм. Ценность всего этого - околонулевая. Это даже не парсинг.
есть несколько офигенных лекций об этом на ютубе. Если коротко, то все сводится к двум тезисам:
1/ чем меньще квадрат предсказывания, тем сложнее предсказывать ("в среднем" на всю Москву предсказать проще, чем на конкретно вашу улицу)
2/ предсказывание погоды "как вчера" по итогу пока все равно лидирует. Есть подход "а давайте смоделируем облака и посмотрим, когда и где они выльются в зависимости от ветра" и подход "давайте все запихнем в ML и оно само там найдет что-то". Наверное, высокий результат дадут какие-то смеси, но погода по-прежнему - очень вычислительно сложная хрень.
В чем смысл инвайтов, если можно получить ссылку на скачивание просто покопавшись в коде?
Hidden text
Накатить чистую Win7, применить Loader by DAZ и обновить до Win10 — тоже было популярным путем получения "лицензионной" win10 :)
Извините за оффтоп, но мне вспоминается, что когда clang был темой диссертации, предполагалась постоянная оптимизация во время использования кода на конкретной машине под сценарий использования. Эту стюардессу окончательно закопали?
На сайте разработчиков Mojo есть пример с умножением матриц.
https://docs.modular.com/mojo/notebooks/Matmul.html
Для этого примера программа на Mojo в 8.6 раз быстрее питона.
Набросал скрипт этого примера на Lua, который в 18.9 раз быстрее питона.
Если кто найдет ошибки, то пишите, исправлю результат.
Это текст скрипта:
В современном строго типизированном императивном программировании без обобщённых типов и системы вывода типов жит очень грустно (но вывод типов в Mojo есть) - как и без лямбд и анонимных функций, а так же без асинхронного и удобного параллельного программирования (эта тема пока не раскрыта для Mojo) жить можно, но очень грустно!
А ещё совершенно не раскрыта тема управления памятью!
Python - это ЯП с управляемой памятью.
А как с этим дело обстоит у Mojo - он же, как я понял, native-яп так что тут с выделением, разделением (между потоками) и освобождением памяти, как в прочем и других ресурсов (например файловых)? Где и как выделятся память: куча/стек?
Есть ли сборщик мусора, подсчёт ссылок или тут rust-стиль контроля за областью видимости со всеми вытекающими?
Что с массивами и списками? А так же диапазонами на выделенные участки памяти? Есть ли обычные указатели? Есть ли юнион-структуры? Что с приведением типов?
А что у Mojo с null и вообще с нуллабельностью типов?
И что тут с расширенными инструкциями межпоточного неблокирующего взаимодействия и intrinsic инструкциями?
А ещё вопрос - раз ЯП Mojo строго типизированный то где же обобщённые типы (дженерики)?
Отступы пробелами, ненужность скобочек и ";" в конце строк, а также отсутствие необходимости закрыващих команд вида end if итп, повлекших почти 2X-сокращение объема набираемого кода - вот все это обеспечило вхождение Python в Top-3 ЯП всех существующих рейтингов. Питону не хватало только скорости (и то больше психологически, чем ресурсно).
Mojo решает проблему скорости, добавив всего 5-ть новых сущностей: struct, fn, var, let и Python.import_module. Я их уже запомнил и готов применять. По-моему это гениально. Вангую появление нового лидера рейтингов ЯП.
А чего в этом столь трагически плохого?
Придирка напоминает вот это:
Не могу сказать, что полностью изучил всю документацию, но возникает вопрос: в чем принципиальное отличие от numba ( https://numba.pydata.org/ ) с нескучным синтаксисом?
При всём уважении к Windows, но качественных драйверов PCIe под Windows нет ни у Nvidia ни у Xilinx. Эти компании просто не могут написать драйвера под Винду. Зато под Линуксом у Nvidia и Xilinx есть качественные драйвера PCIe. Винда - для игр и офиса. Линукс для серьезных приложений.
Данную статью прекрасно дополняет новость, о публикации кода и весов open source модели аналогичной llama: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b с лицензией разрешающей коммерческое использование.
Насколько можно понять, в Иране ситуация в плане блокировок сильно хуже и они уже собаку съели на их обходе через DNS. Есть куча сервисов: Shecan, Begzar, 403 DNS, Radar, Electro.
За пределами Ирана не особо популярно, но, как минимум, есть сервис "Control D".
Идея простая - клиент прописывает DNS-сервер, который подменяет IP заблокированного сервиса (а их там дай боже) на свой, который проксирует трафик не расшифровывая его.
Само собой, это все можно захостить самому на VPS. Из готового all-in-one (с докером, все как мы любим) - sniproxy(go), byosh.
Ну и всегда остается bind9/nginx/etc. Из тонкостей - если проксируемых доменов несколько, нужно как-то отделять их между собой - через TLS SNI (в nginx ssl_preread_module), либо выдавая им разные IP. Но если нужен только xsts.auth.xboxlive.com, то вроде не проблема.
Методом исключения — достаточно только домен xsts.auth.xboxlive.com запрашивать через Иранский DNS, сейчас он у меня отдаёт 50.7.87.86
О, вот так сработало:
[/*.auth.xboxlive.com/]https://free.shecan.ir/dns-queryПо доменам там получилось:
xsts.auth.xboxlive.com A 50.7.87.83device.auth.xboxlive.com A 50.7.85.220
title.auth.xboxlive.com A 50.7.85.219
user.auth.xboxlive.com A 50.7.87.83
Но сами айпишники часто меняются, это всё CNAME в поддомены akadns.net
У меня поднят Adguard Home — он позволяет для определенных доменов использовать другие Upstream DNS
Вот так ошибка на XBOX ушла:
https://1.1.1.1/dns-queryhttps://8.8.8.8/dns-query[/*.xboxlive.com/]https://free.shecan.ir/dns-queryЗаметил, что для поддоменов xboxlive.com google/cloudflare выдают айпишники, начинающиеся с 20, а этот Иранский DNS c 50