В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

PiterPy Meetup

682 membersпожаловаться на группу
2020 July 08

AO

Alexander Ovchinniko... in PiterPy Meetup
pragus
Я про вещи вроде syncthing, где у тебя один бинарник и всё управление локально из браузера
там сейчас новость промелькнула про https://tauri.studio/docs/usage/patterns/hermit выглядит интересно, фреймворк ориентирован на разработку безопасных приложений для десктопа, Rust, JS
tauri.studio
Hermit | Tauri Studio
Ease of Use
источник
20:13пожаловаться#1

AO

Alexander Ovchinniko... in PiterPy Meetup
что не менее интересно, в документации описано несколько вариантов взаимодействия компонентов системы
источник
20:14пожаловаться#2
2020 July 09

IG

Igor Garanin in PiterPy Meetup
Сорри за спамчик, но что-то вынесло с гугловских подсказок))
источник
07:23пожаловаться#3
2020 July 10

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
Ребята, кто-нибудь сталкивался с таким эффектом мультипроцессинга, что максимум ядер не дает максимум производительности? Причем если всего доступно 8 ядер то максимум достигается только при 4 и функция зависимость выглядит как-то так:
источник
11:29пожаловаться#4

AZ

Andrey Zakharevich in PiterPy Meetup
Да легко. Все зависит от того, что и как ты считаешь, чего разные процессы ждут, и сколько общаются между собой
источник
11:34пожаловаться#5

DA

Dmitry Alimov in PiterPy Meetup
Андрей 42
Ребята, кто-нибудь сталкивался с таким эффектом мультипроцессинга, что максимум ядер не дает максимум производительности? Причем если всего доступно 8 ядер то максимум достигается только при 4 и функция зависимость выглядит как-то так:
А что за конфигурация?
источник
11:37пожаловаться#6

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
Смотрите, между собой процессы изолированы, при этом заранее известно что всем процессам будут раздаваться (стохастически) разные нагрузки . По идее при такой постановке график который я скинул будет разный вид иметь с разными запусками но он всегда получается такой. И мне кажется при запуске на другом железе оптимум уже не будет равен макс / 2
источник
11:41пожаловаться#7

p

pragus in PiterPy Meetup
Андрей 42
Смотрите, между собой процессы изолированы, при этом заранее известно что всем процессам будут раздаваться (стохастически) разные нагрузки . По идее при такой постановке график который я скинул будет разный вид иметь с разными запусками но он всегда получается такой. И мне кажется при запуске на другом железе оптимум уже не будет равен макс / 2
что значит "между собой процессы изолированы"?
источник
11:42пожаловаться#8

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
Результаты одного не влияют на расчеты других
источник
11:42пожаловаться#9

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
На самом деле хотелось лишь услышать причины при которых такое поведение может возникать ...
источник
11:44пожаловаться#10

p

pragus in PiterPy Meetup
Андрей 42
Результаты одного не влияют на расчеты других
оукей. а порождаются эти процессы как? :)
источник
11:46пожаловаться#11

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
with ProcessPoolExecutor ( n_cores ) as ex:

           args = ((i, b, c, flatcubec2) for i in range(n_cores))
           res = ex.map ( task , args )
источник
11:46пожаловаться#12

MK

Maxim Koltsov in PiterPy Meetup
Возможно виноват hyperthreading?
источник
11:49пожаловаться#13

MK

Maxim Koltsov in PiterPy Meetup
Задача CPU bound или memory bound?
источник
11:49пожаловаться#14

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
Maxim Koltsov
Задача CPU bound или memory bound?
имел в виду cpu / io ? Тогда cpu => proccessing
источник
11:50пожаловаться#15

p

pragus in PiterPy Meetup
Андрей 42
with ProcessPoolExecutor ( n_cores ) as ex:

           args = ((i, b, c, flatcubec2) for i in range(n_cores))
           res = ex.map ( task , args )
А результат каждый процесс куда пишет?
источник
11:52пожаловаться#16

p

pragus in PiterPy Meetup
Maxim Koltsov
Возможно виноват hyperthreading?
кстати, похоже, да :)
источник
11:54пожаловаться#17

p

pragus in PiterPy Meetup
@andreys42 что пишет grep cores /proc/cpuinfo ?
источник
11:56пожаловаться#18

А4

Андрей 42 in PiterPy Meetup
мне немного стыдно но я под windows)
источник
11:57пожаловаться#19

Б

Боброний in PiterPy Meetup
Андрей 42
мне немного стыдно но я под windows)
Ну сколько ядер/потоков?
источник
12:03пожаловаться#20