Рубрика «ускорение кода»
Ускоряем анализ данных в 170 000 раз с помощью Python
2024-02-01 в 11:01, admin, рубрики: numba, python, оптимизация, перевод, ускорение кода
Долгоиграющие приложения на PHP
2023-05-04 в 8:50, admin, рубрики: php, side effects, Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико), демоны, кэширование, паралельные вычисления, потоковая обработка, ускорение кодаМы часто сталкиваемся с задачами, которые требуют работы нашего кода дольше, чем длится простой HTTP-запрос. Это могут быть как выгрузки данных для интеграции с партнерами, так и просто приложения, которые должны реагировать на события в системе в момент их появления. Конечно, можно использовать другие языки программирования, но это увеличит стек и усложнит систему.
Меня зовут Александр Пряхин, я TechUnit Lead в Авито. В IT работаю уже 14 лет. Из них 8 лет руковожу командами. Параллельно с этим преподаю и менторю. Сегодня разберем, как готовить демонов на PHP — от А до Я, и почему это актуально.
Ускоряем pow
2021-10-20 в 22:15, admin, рубрики: ASP, C#, c++, java, Алгоритмы, высокая производительность, оптимизация кода, оптимизация программ, приближëнные алгоритмы, приближенное решение, приближённые вычисления, ускорение кодаВ этой статье я хочу поделиться несколькими нестандартными алгоритмами для быстрого возведения числа в степень, а также продемонстрировать их реализацию и сравнить их быстродействие в C++, C# и Java.
Сравнить точность алгоритмов можно прямо сейчас на этой странице.
Оптимизация C++: совмещаем скорость и высокий уровень. Доклад Яндекса
2020-10-15 в 7:16, admin, рубрики: c++, catboost, Блог компании Яндекс, высокая производительность, Компиляторы, профилирование, Процессоры, Серверная оптимизация, управление паматью c++, управление памятью, ускорение кодаЧто влияет на скорость работы программ на C++ и как её добиться при высоком уровне кода? Ведущий разработчик библиотеки CatBoost Евгений Петров ответил на эти вопросы на примерах и иллюстрациях из опыта работы над CatBoost для x86_64.
— Всем привет. Я занимаюсь оптимизацией для CPU библиотеки машинного обучения CatBoost. Основная часть нашей библиотеки написана на C++. Сегодня расскажу, какими простыми способами мы добиваемся скорости.
Краеугольные камни уничтожения медленного кода в Wolfram Language: ускоряем код в десятки, сотни и тысячи раз
2019-11-08 в 15:01, admin, рубрики: CUDA, opencl, Wolfram, wolfram language, wolfram mathematica, абсолютная точность, Алгоритмы, ассоциативные массивы, Блог компании Wolfram Research, векторизация, вычисления, дебаг, компиляция, компиляция в c, машинная точность, мемоизация, оптимизация кода, отладка, плавающая запятая, правила замены, Программирование, распараллеливание, символьные вычисления, списки, точность, ускорение кода, функциональное программирование, хеш-таблицы, хэширование, шаблоныСкачать файл с кодом и данные можно в оригинале поста в моем блоге
Картинка к вебинару и посту взята не просто так: в определенном смысле символьное ядро Wolfram Language можно сравнить с Таносом — если бы его мощь была бы направлена в правильное русло, он мог бы стать самым мощным и полезным «добряком». Так же и с символьным ядром Wolfram — его чудовищную мощь нужно правильно использовать, а если это делать не так, оно может стать настоящим «злом», замедляющим все очень сильно. Начинающие разработчики не знают многих важнейших парадигм, идей и принципов языка Wolfram Language, пишут код, который на самом деле дико неэффективен и после этого разочаровываются, хотя тут нет вины Wolfram Language. Эту ситуацию призвана исправить эта статья.
Мне довелось работать с Wolfram Language начиная с (уже довольно далекого) 2005 года (тогда еще была версия Mathematica 5.2, сейчас уже 12-я). За эти почти 15 лет произошло очень много: добавились тысячи новых встроенных функций и областей, в которых они работают (машинное обучение, точная геометрия, работа с аудио, работа в вебе, облачные возможности, глубокая поддержка единиц измерения, интеграция с базами данных Wolfram|Alpha, географические вычисления, поддержка работы с CUDA, Python, распараллеливание операций и многое многое другое), появились новые сервисы — облако Wolfram Cloud, широко известная система вычислительных значeний Wolfram|Alpha, репозиторий функций, репозиторий нейросетей и пр.
Читать полностью »