TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #touchdesigner

当前筛选 #touchdesigner清除筛选

#TouchDesigner, #TD Моя мечта и цель создать инструмент для проектирования искусственных нервных схем подобно той которую можно увидеть в фильме "Ева: Искусственный разум". В фильме инженер по искусственному интеллекту используя придуманный шоураннерами редактор настройки ИИ, в основе которого граф вершины которого отражают различные психические качества и их настройки: любопытство, настойчивость, привязанность и т.д. Подобно этому в моём воображении формируется редактор в котором возможно настраивать различные области мозга и связи между ними: облсти коры, мозжечка, ментальная карта таламуса, центры потребностей и удовольствия. В поисках интерфейсных решений я наткнулся на TouchDesigner (TD), это программа для дизайнеров благодаря ей создаются различные крутые инсталляции, где требуйся динамика. Её особенность программирование с помощью специальных нод и организации связей между ними, внутри ноды может быть код или заранее подготовленный алгоритм. TD отвечает главному моему принципу - это визуализация и наглядность. Внутри каждой ноды есть отображение того, что происходит внутри неё. И конечно это работа в реалтайме, пришло врем решать задачи в реалтайме... Конечно, TD это не создан для задач машинного обучения, в нём есть некоторые ограничения для моей работы, но это будет некий прототип, где я отработаю некоторые механики. Здесь есть ноды GLSL, а значит быстрые вычисления на GPU, есть нода python и сила numpy. Во первых, я переношу некоторые свои алгоритмы в TD, пока только в начале. Это послужит началом и прообразом инструмента к которому я стремлюсь, таким же удобным и доступным как TD. Возможно сочетание с тем, что я делал в CogFLUX (https://belkinandrey.github.io/), базовые безусловные рефлексы возможно настроить на нейронах, а когнитивные вычисления на нодах более высокого порядка с заготовленными алгоритмами. Причем всё может работать совместно. Под хэштегом #TouchDesigner и #TD буду выкладывать этот прогресс. Сейчас на видео самый простой алгоритм кластеризации из статьи https://habr.com/ru/articles/709350/