29295 ответов в теме

[Atrosha]

Сейчас, зальешь данные. Я доделаю видос с черными дырами, экспортирую и залью на Ютюб.

А там уже можно будет поговорить о стокновениях галактик.

Сообщение отредактировал Atrosha: 24 December 2018 - 19:15

[Karmael]

ну ка, давай попробуем так

 

https://link.resilio...45928777&v=2.6

Сообщение отредактировал Karmael: 24 December 2018 - 20:01

[Atrosha]

Это говно не работает нормально из под Линяги. Пришлось остановить генерацию видоса и перезайти в Винду. Вроде синхронизируется.

[Karmael]

короче, еще и поломал страницу, короче, вижу что отдает

есть в этом что то от тех времен, когда у меня релиз дюка нюкема сливали по модему

[Atrosha]

Помню Masters of Orion 2 переписывал дискетами с компа на комп. И, зараза, он ломанный не работал пор сетке.

А еще прикол был не по дайалапу, а по директконнекту по нулльмодему переписывать, через LPT/COM порты.

[Gwin]

Варик первый и первую Кваку по нульмодему гоняли.

Вместо написания диплома.

[Atrosha]

Носили друг другу компы, помню. Возили на машине. Сидели за моим компом по 6 человек, резались в Хероесов. А мы с соседом кинули в итоге коаксиал. Я на четвертом этаже живу, он - на втором. И через окно кинули по зданию. Сижу как-то код пишу, и смотрю у него в сидюке какая-то игра непонятная. Установил и начал играть, так я узнал, что такое Fallout 2.

короче, еще и поломал страницу, короче, вижу что отдает

Чота долго. Покамест качается, попробуй сгенерировать ведоз. В папку /hydro закинь и запусти скриптик.

https://github.com/Atrosha/mgadgetv

Там в папке /python

Только убедись, что в Snapshots.txt нету лишнего говна. Там бывает...

[Karmael]

не, увы я сейчас этим всем заниматься не смогу, т.к. попал таки из мира людей увлеченных в мир людей с горящими сроками, и натурально занимаюсь работой, и так походу будет всю неделю

[Atrosha]

В общем, спешу тебя порадовать, раз ты не побрезговал напрячься

Вот Линпак 2x Xeon e5 2680 v2 на Хуанане

Intel(R) LINPACK data

Current date/time: Tue Dec 25 01:33:47 2018

CPU frequency:    3.246 GHz
Number of CPUs: 1
Number of cores: 20
Number of threads: 20

Parameters are set to:

Number of tests: 5
Number of equations to solve (problem size) : 2000  4000  6000  8000  10000
Leading dimension of array                  : 2000  4000  6000  8000  10000
Number of trials to run                     : 3     3     3     3     3
Data alignment value (in Kbytes)            : 4     4     4     4     4

Maximum memory requested that can be used=800204096, at the size=10000

=================== Timing linear equation system solver ===================

Size   LDA    Align. Time(s)    GFlops   Residual     Residual(norm) Check
2000   2000   4      0.034      156.2389 4.701128e-12 4.089406e-02   pass
2000   2000   4      0.026      207.6597 4.701128e-12 4.089406e-02   pass
2000   2000   4      0.037      142.8800 4.701128e-12 4.089406e-02   pass
4000   4000   4      0.196      217.3309 1.822315e-11 3.971907e-02   pass
4000   4000   4      0.200      213.4428 1.822315e-11 3.971907e-02   pass
4000   4000   4      0.169      253.2363 1.822315e-11 3.971907e-02   pass
6000   6000   4      0.598      241.0692 3.780481e-11 3.666257e-02   pass
6000   6000   4      0.494      291.8748 3.780481e-11 3.666257e-02   pass
6000   6000   4      0.467      308.6985 3.780481e-11 3.666257e-02   pass
8000   8000   4      1.282      266.2553 6.057616e-11 3.332214e-02   pass
8000   8000   4      1.031      331.3460 6.057616e-11 3.332214e-02   pass
8000   8000   4      1.086      314.5648 6.057616e-11 3.332214e-02   pass
10000  10000  4      1.905      350.1324 9.329476e-11 3.289668e-02   pass
10000  10000  4      1.816      367.2999 9.329476e-11 3.289668e-02   pass
10000  10000  4      1.783      373.9216 9.329476e-11 3.289668e-02   pass

Performance Summary (GFlops)

Size   LDA    Align.  Average  Maximal
2000   2000   4       168.9262 207.6597
4000   4000   4       228.0033 253.2363
6000   6000   4       280.5475 308.6985
8000   8000   4       304.0554 331.3460
10000  10000  4       363.7846 373.9216

Residual checks PASSED

End of tests

Походу у этого чувака QPI отключен? Не?

[Atrosha]

Доделал ведоз. Некоторых данных тупо не было, крашилось с ошибкой, приходилось из предыдущего снапшота копировать.



Вот ссыль на сырцы: https://github.com/A...e/master/python

[TemplaRus]

Посмотрел превьюшки будущей конференции АМД..
За то, что будущее 3х поколение рязаней будет опять на сокете ам4.. хочется прям поблагодарить чтоль).
При адекватных ценах в январе/феврале буду переезжать с ам3 на ам4.. спустя 7 лет.

[Karmael]

Вот ссыль на сырцы: https://github.com/A...e/master/python

 

вот это ты молодец, и сырцы пригодятся 

а можешь массу цветом выделять по colormap ?

и для экстремальных значений, делать там какие нибудь эффекты, ну там на топ 10 ?

[Atrosha]

Го ко мне на гитхаб, я название клевое придумал Midnight Gadget Viewer.

Напишем визуализатор.
 

а можешь массу цветом выделять по colormap ?

Она и выделена. Твоя цветовая схема и использована.
 

и для экстремальных значений, делать там какие нибудь эффекты, ну там на топ 10 ?

Можно. Можно точку другой фигуркой нарисовать.

Сейчас допишу, там немного.

Сообщение отредактировал Atrosha: 25 December 2018 - 23:01

[Karmael]

Мне правда нельзя сейчас увлекаться, впереди два дня рабочего ада, где как водится надо перед нг сделать невозможное, совершенно искренне надеюсь что к выходным из этого клинча выпаду

ну и на питоне мы себе можем инструмент для изучения даты нагенерить, побочкой которого являются картинки из которых получаются ролики. Причем ты еще не дошел до интересного, т.к. дыр то там 3к шутк +- погрешность, а вот когда надо будет рисовать звезды, и объекты начнут измеряться десятками тысяч, вопрос для питуна станет неприятный и животрепещущий, рисовать разного рода даркматтеры, и прочие газовые скопления, софтверно, или там скажем средствами матплота (иного другого схожего инструментария) , ну прямо скажем, - так себе. А это значит, что надо писать либо с поддержкой жиэль\сиэль\куда.

я так вовсе кодировал как в геотифе, массив х по ширине у по ыгрек и собсвенно значение - пикслель, + разжыжение данных логарифмом, что отсекает все мутные значения и все что ниже 0

подсмотрел у них же там в питоновских скриптах

Спойлер

 

не претендует на "великость" писал  списывал "на коленке" 

#!/usr/bin/python
 
import os
import matplotlib
import numpy as np
from nbodykit.lab import BigFileCatalog
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
import matplotlib.gridspec as gridspec
matplotlib.use('Agg')
try:
    import matplotlib.pyplot as plt
except Exception as err:
    print err
 
 
def scan_output(outputdir='output'):
    datapath = []
    fullist = [x for x in os.listdir(outputdir) if os.path.isdir(
        os.path.join(outputdir, x)
        )]
    data = [x for x in fullist if 'PART_' in x]
    for each in data:
        datapath.append(os.path.join(outputdir, each))
    return datapath
 
 
def get_mesh_from_dataset(snapshot, dataset, Nmesh):
    data = BigFileCatalog(snapshot, dataset=str(dataset)+'/', header='Header')
    box = data.attrs['BoxSize']/1000
    mesh = data.to_mesh(Nmesh=Nmesh)
    return mesh, box
 
 
def slave(snapshot, filename, Nmesh):
    fig = plt.figure(figsize=(9, 3))
    gs = gridspec.GridSpec(
        1, 3, width_ratios=[1, 1, 1],
        wspace=0.0, hspace=0.0, top=0.95, bottom=0.05, left=0.17, right=0.845
        )
    # ml = MultipleLocator(5)
    for i in range(1):
        for j in range(3):
            ax = plt.subplot(gs[i, j])
            ax.tick_params(axis='both', which='both', labelsize=4)
            ax.minorticks_on()
            if j == 0:
                dataset = 1
                ax.set_ylabel("y (Mpc/h)")
                ax.set_title('Matter density')
            elif j == 1:
                dataset = 4
                ax.set_xlabel("x (Mpc/h)")
                ax.set_yticklabels([])
                ax.set_title('Stars formations')
            elif j == 2:
                dataset = 5
                ax.set_yticklabels([])
                ax.set_title('Blackholes formations')
            data, box = get_mesh_from_dataset(snapshot, dataset, Nmesh)
            ax.imshow(
                np.log1p(data.preview(axes=(0, 1))/Nmesh),
                extent=(0, box, 0, box)
            )
            # ax.set_xticklabels([])
            # ax.set_yticklabels([])
 
    plt.savefig(filename, dpi=250)
 
 
if __name__ == '__main__':
    Nmesh = 512+128
    outputdir = 'pics/triplet'
    for each in scan_output():
        print each
        snap = os.path.basename(os.path.normpath(each))
        filename = str('thriplet_' + snap + '.png')
        fullpath = os.path.join(outputdir, filename)
        if os.path.exists(fullpath):
            print '{0} already done'.format(filename)
        else:
            slave(each, fullpath, Nmesh)
 

nmesh + dmi - залог хайреза

 

Сообщение отредактировал Karmael: 25 December 2018 - 23:44

[Battlenelf]

Купил за 15к после майнинга 1070, вроде норм пашет и не греется (70 градусов пока макс), кулеры не трещат. Посмотрим как дальше пойдёт.

[Explorus]

Может это, хватит тут разводить клуб любителей пощекотать черные дыры? ну правда, тема горит новыми сообщениями постоянно которые тут наверно 80% аудитории не понимают.

[Atrosha]

Может это, хватит тут разводить клуб любителей пощекотать черные дыры? ну правда, тема горит новыми сообщениями постоянно которые тут наверно 80% аудитории не понимают.

ОК

Всякие графики метагалактики и прочие визуализаторы переехали сюда
http://forum.eve-ru....howtopic=119690 <-------------=====

[XenonCorp]

больше видеокарт, богу видеокарт

 

[Tesseya]

это чтобы легче было простому обывателю выбрать в магазине (нет)

[Gwin]

Неделю назад крупнейший российский ценовой агрегатор Яндекс.Маркет, подводя итоги уходящего года, поделился статистикой о самых популярных среди отечественных покупателей моделях смартфонов и ноутбуков. Такая статистика показалась нам любопытной, и мы попросили у сервиса подобные данные о популярности базовых компьютерных комплектующих. Аналитики Яндекс.Маркета откликнулись на нашу просьбу, и сегодня мы готовы поделиться подробной информацией о том, какие «железки» оказались наиболее востребованы пользователями по итогам 2018 года.

Самый популярный процессор 2018 года по данным Яндекс.Маркет — Intel Core i5-8400.

 

Противостояние AMD и Intel стало одной из самых горячих тем этого года. Компания AMD планомерно укрепляла свои позиции, а во второй половине года продажи чипов Intel стали серьёзно страдать от дефицита и завышенных цен. Тем не менее, переломить тенденцию в свою сторону AMD не сумела. Самым популярным производителем процессоров в 2018 году по данным Яндекс.Маркет стал Intel. На товары этого бренда пришлось 64 % спроса, AMD же пришлось довольствоваться долей в 36 %. При этом чаще всего, в 21 % случаев, потенциальные покупатели выбирали процессоры линейки Intel Core i7; на втором месте оказались Intel Core i5, на которые пришлось 20 % запросов; а самый востребованный товар AMD, серия Ryzen 5, смог привлечь лишь 12% интереса покупательской аудитории.