• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Перспективы роста производительности параллельных вычислений с помощью технологии субинтерпретаторов в Python

Роман Дмитриевич Синицын
432–453
Аннотация:

Рассмотрена проблема влияния глобальной блокировки интерпретатора на производительность многопоточных приложений в Python. Описана концепция субинтерпретаторов как одного из решений, позволяющих обходить ограничения GIL и обеспечивать эффективное параллельное выполнение кода. Проведен сравнительный анализ субинтерпретаторов с традиционными методами параллельных вычислений, такими как использование процессов и потоков. Результаты экспериментов показали, что субинтерпретаторы значительно повышают производительность в условиях высоких вычислительных нагрузок. Кроме того, исследованы возможности применения субинтерпретаторов в веб-разработках. Отмечены преимущества использования названного подхода для обработки запросов и управления ресурсами в современных веб-приложениях, что может значительно улучшить их масштабируемость и отклик. Новизна проведенного исследования заключается в глубоком анализе субинтерпретаторов в контексте конкретных сценариев использования, что ранее не получило достаточного освещения в научной литературе. Результаты работы подчеркивают необходимость дальнейшего изучения субинтерпретаторов как альтернативного подхода в Python и интерес к этому разработчиков и исследователей в области высокопроизводительных вычислений.

Ключевые слова: Python, CPython, PEP, GIL, субинтерпретатор, многопоточность, многопроцессорность, асинхронность, интерпретатор, параллельные вычисления.

Гибридная система программирования для учебных исполнителей на Python

Миля Вячеславовна Райко
398–414
Аннотация:

Рассмотрена методика разработки учебных формальных исполнителей с использованием комбинированного пиктограммно-текстового интерфейса на языке программирования Python. Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования подходов к обучению алгоритмизации и программированию в школьном курсе информатики. Представлен разработанный инструментарий для создания формальных исполнителей, сочетающий наглядность пиктограмм с возможностями текстового программирования. Особое внимание уделено практическим аспектам реализации, включая использование встроенных методов Python для обработки графических и текстовых данных.

Ключевые слова: формальный исполнитель, визуализация, программирование, пиктограммный интерфейс, Python.

Использование возможностей среды программирования Python при изучении математических дисциплин в техническом вузе

Борис Алексеевич Акишин
6-13
Аннотация: Исследованы возможности и приведены примеры использования библиотек Python при решении типовых математических задач. Проанализированы особенности интерпретации полученных результатов.
Ключевые слова: система компьютерной математики, язык программирования Python, библиотеки функций, символьные расчеты, линейная алгебра, математический анализ, дифференциальные уравнения.

Архитектура Базы данных двойных звезд BDB

П.В. Кайгородов, Д.А. Ковалева, О.Б. Длужневская, О.Ю. Малков
Аннотация: Представлено описание архитектуры базы данных двойных звезд (Binary star DataBase, BDB), разрабатываемой в Институте астрономии РАН. Целью создания BDB является объединение информации из множества разнородных каталогов двойных и кратных звезд, а также разработка удобного инструмента для работы с данными каталогов. Рассматриваются основные проблемы, возникшие в процессе реализации BDB, методики извлечения информации из исходных каталогов, а также методы кросс-идентификации объектов. BDB реализована на базе фреймворка Nagare (stackless Python/SQLAlchemy/Elixir) и СУБД Postgresql, ее beta-версия доступна по адресу http://bdb.inasan.ru.
Ключевые слова: базы данных, двойные звезды.

Процессный подход и построение базы данных по управлению непрофильными активами кредитной организации

Марат Хайдарович Шакиров
710-753
Аннотация:

Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).


Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.


Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.

Ключевые слова: непрофильный актив, процессный подход, база данных, Power Query, визуализация данных, математические и финансовые методы анализа данных, регрессионный анализ, дерево решений, метод дисконтированных денежных потоков.

Выявление психологического портрета на основе определения тональности сообщений для антропоморфного социального агента

Антон Анатольевич Алексеев, Влада Владимировна Кугуракова, Денис Сергеевич Иванов
149-165
Аннотация: Исследованы аспект выявления психологического портрета респондента и генерация отношения к нему социальным агентом на основе анализа тональности диалога. Рассмотрены принципы генерации отношения социального агента к респонденту и изменение его эмоционального настроя на протяжении общения. Реализация поставленной задачи осуществлена с помощью языка программирования Python и работы с реальными данными. Проведенный анализ алгоритмов классификации, основанных на подходах машинного обучения, подтвердил практическую значимость работы.
Ключевые слова: социальный агент, тональность, эмоциональное отношение, машинное обучение.

Методы виртуальной обсерватории в задаче оптического отождествления радиоисточников

О.П. Желенкова, Е.К. Майорова, Н.С. Соболева, А.В. Темирова
Аннотация: Массовое отождествление списка радиоисточников по данным обзоров неба разных диапазонов электромагнитного спектра представляет для астрономов несомненный интерес. Отождествление радиоисточников не является простой задачей из-за разного углового разрешения, предельной чувствительности, координатной точности радиокаталогов, а также из-за морфологической структуры самих радиоисточников.
Нами был разработан подход к массовому отождествлению радиоисточников каталога RC, полученного на крупнейшем российском радиотелескопе РАТАН-600, с использованием веб-сервисов, обеспечивающих доступ, визуализацию и анализ данных из оптических, инфракрасных и радио обзоров, которые являются ресурсами виртуальной обсерватории. Около 25% радиоисточников каталога RC не были подтверждены в обзоре NVSS, поэтому для уточнения координат и плотностей потоков была проведена повторная обработка данных обзоров “Холод” за 1980-1999 гг., результатом которой стал каталог RC Refined (RCR).
Средствами интерактивного атласа неба Aladin (Perl API для командного интерфейса и макроконтроллер), а также с помощью pysao (программный Python-интерфейс к SAOImage DS9) реализованы потоки работ по списку радиоисточников для подготовки данных и визуализации результатов. Радиоисточники каталога RCR были отождествлены с данными 5 радиообзоров неба: VLSS, TXS, NVSS, FIRST, GB6 (частоты 74, 365, 1440 и 4850 МГц), двух оптических обзоров: DSS2 и SDSS (полосы u,g,r,i,z) и инфракрасного обзора UKIDSS (полосы J, H, K). Поскольку предполагается дальнейший анализ многочастотных данных, особое внимание уделено компиляции разнородной информации в один ресурс, информационно-поисковую систему ObjectRadioSky. Для этого разработана схема базы данных, учитывающая добавление новых каталогов, интеграцию их параметров с UCDs и реализацию связи между объектами каталогов. Реализован веб-интерфейс для отображения всей имеющейся информации о выбранном радиоисточнике.
Ключевые слова: цифровые коллекции, виртуальная обсерватория, исследование радиоисточников, многочастотные обзоры неба, предметно-ориентированные поисковые системы.
1 - 7 из 7 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества