Есть железка которую нужно обслуживать. Железка — PCIe борда с FPGA, которая собирает данные. Она воткнута в обычную PCшку. Хочется что бы это хозяйство не умирало когда его грубо выключают и не требовало долгих проверок диска при следующем включении. Какие файловые системы посоветуете? Понятно что рут можно read-only, а остальное? Что будет с SSD если ему просто отрубить питание? Есть какие-то данные на эту тему? Может кто из производителей что-то гарантирует?
Появилась нужда сделать страничку с кратким рассказом о своей деятельности. Погуглил. Оказывается есть тыщи всяко разных генераторов для подобных вещей аля Jekyll. Понравился roots, что возможно не оптимально. Может кто посоветует лучше?
Еще вопрос. Как я понимаю в наше время css никто руками не пишет, а пользуют LESS, Stylus и тепе. Всеж хотелось бы понять как оно работает. Посоветуйте внятную мурзилку про css. Спасибо.
PS: хотел поставить тег «ассемблер для мудаков», а не дали.
Познаю мир. Оказывается есть такое нифиговое сабжевое явление, которое как-то незаметно прошло совсем мимо меня. Из приятного удивило большое сообщество довольно неглупых веселых людей, офигеный пакетный манагер с кучей всякого и сам по себе js обернутый в coffeescript вполне себе доставляет. А что местные аналитики скажут? Кто пользует и для чего?
Есть железка которая собирает данные и по PCIe кладет их в память хоста. Данных много, больше гигабайта в секунду. Думаю кидать их в huge page размером около гига по кругу. А забирать на обработку просто по таймеру, типа сколько записал столько и съел в юзерспейсе. Приятно в таком подходе, что FPGA и драйвер простые как грабли.
Вопрос к разуму: какие могут быть проблемы с постоянно занятой большой страницей? Еще непонятно как huge page дружит с cudaMemcpy.
В гугле смотрел, ничего криминального не нашел. Буду признателен если ткнете где такое найдется.
Как обстоят сегодня дела с гуем на Яве? Стала ли JavaFX юзабельна или все сидят на AWT/SWT?
У меня есть довольно большое математическое выражение которое транслируется в примерно такой сиплюсовый код:
TReal R1 = x * y;
TReal R2 = C1 * z;
TReal R3 = R1 + R2 + C2;
TReal R4 = exp(R3);
TReal R5 = pow(x, C3);
....
итд итп строк на 200-300
В примере R1 используется только один раз. Потому R1 можно запросто использовать еще раз. Но скажем R4 входит еще в несколько подвыражений идущих ниже. Так вот вопрос стоит ли мне заморачиватся с оптимизацией использования регистров или компилятор сам сообразит как куда что раскидать?
Так если грубо глянуть, просто по часам, icc будет побыстрее чем clang и vc, но совсем чуток, процентов на пять.
Допустим мне надо посчитать Y = A X, где A небольшая (до 30х30) не разрежённая матрица. A известна на этапе компиляции, X целые, скажем по 14 бит. Также Y можно знать не совсем точно. Есть ли какой нибудь способ преобразовать матрицу A таким образом, чтобы сократить количество умножений/сложений для заданной точности Y, которая задается при компиляции?
Кто чем пользуется? Пробывал cmake. По ощущениям громозкое говно мамонта. Например, убрать таргет releaseminsize можно только после второго прохода. Плюс надо помнить ключи компилятора, вместо того что бы писать человеческим языком. Нельзя сделать сразу проект под несколько платформ (64 и 32 бита). Хотя может я неасилятор, кто подскажет, скажу спасибо.
Порадовал premake. Вполне устроило, только разработка походу сдохла. Один человек-проект, сил у него не безгранично.
Что есть в мире еще чтоб генерило проект для VS под виндой, Xcode под макосью и gmake под никсом?
Disclaimer: я полный нуб в численном моделировании, пожалуйста сильно не бейте.
Делаю моделирование облака электронов в вакууме во внешнем электрическом статичном поле. Количество частиц 1-3х 10^6. Энергии до 100 эВ. Диаметр облака от десятков микрон до миллиметров. Сейчас использую Барнс-Хат с leapfrog интегрированием. Магнитное поле не учитываю поскольку ~v/c, а скорости небольшие (если тут не прав, поправте pls)
Вопрос: как проверить правильность модели?
Энергия сохраняется в пределах долей процента. Шаг интегрирования по времени менял вроде как тоже на энергию и результат не сильно влияет. Можно ли это считать критерием правильности?
Я понял что я делал не так — я просто не использовал лисп.
Вощем, может кому полезно будет, человек пишет как дошел до жизни такой http://www.defmacro.org/ Честно говоря это мой уже не первый подход к снаряду. До этого раза поташнивало, сейчас думаю зашел. Действительно лисп оказался прост как грабли.
Без матов осознание того на сколько оно кульно описать тяжко.
Есть вопросы:
1) Кто-нибудь есть кто пользует vim, при этом пишет на лиспе?
2) Ясен хобот емакс мощнее, но как то оно не то. Есть кто пересел? Как ощущения вообще?
3) Practical Common Lisp ослилил. Что есть еще для просветления?
Не религозного флейма ради. Хочется знать мнение именно людей кто использует лисп в повседневной работе.
Мне интересно что в лиспе есть такого что проблематично сделать другими средствами. Макросы, когдогенерация, лямбды и прочие кошерные вещи оно понятно и наверное сильно упрощает жизнь. Вот вопрос что это за жизнь такая, когда оно так нужно, что можно решить только на лиспе?
Может я чего не понимаю и все делаю не так. Я в основном занимаюсь обработкой данных, моделированием, железки делаю на ПЛИСах ну там всякой фигней иногда. Для меня хватает С# плюс ANTLR и StringTemplate в качестве костылей когда надо сгенерить код. В четвертом дотнете есть Expression, ежели кодогенератор нужен в рантайме. Плюс это все статически типизировано и упрощает мне сильно жизнь, что возможно связано с моим малым объемом головного мозга. Кошер в виде сборки мусора, шустрого манагера памяти, всякого синтаксического сахара тоже в комплекте.
Прикинуть алгоритм очень удобно в вольфрамовой математике из которой выплевываю код в тот же С#.
Так вот вопрос, что люди (тысячи их!) делают на лиспе?
А есть кто тут на С# пишет? Судя по набросу на ява кодеров, юзать С# — это как признаться в онанизме.
Кто реально занимается? Какой софт пользуете? Я пробывал пару лет назад что-то опенсорсовое найти. Альтернативы матлабу не нашел.