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Ziemlich nice, klingt nach einem interessanten Projekt.
Was sind die Auswahlkriterien für Python? Ist auf jedem Linux installiert und interpretiert (kompilieren nicht notwendig)?
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Ich mache alles erstmal in Python, außerdem ist hier io der bottleneck und dieser Trick mit dem Interpreter von vergangener Seite wäre mit einem Binary nicht möglich. Deshalb bleibt es jetzt dabei. Außerdem ist es ein side project und ich habe nur limitierte Zeit.
Alles Linux, Python2 oder 3 ist halt im path. Läuft alles über stdin und stdout von ssh subprocesses, Voraussetzung ist also lediglich passwortloses login von allen nodes auf alle nodes.
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Ich will das jetzt auch machen. 
Wir haben bisher immer einen nfs mount mit anschließendem bash-Skript als bootstrapping genutzt.
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Marx mochte Mathe. Das war mir neu.
No, murder is not the answer. You always suggest that.
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Egal wie gern du Mathe hast; Karl marx auch.
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| | Zitat von Der Büßer
Egal wie gern du Mathe hasst; Karl marx auch.
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Ich hasse auch Dinge aus Leidenschaft
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Was hat du gegen Brummifahrer?
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Ich suche gerade möglichst viele Unterlagen zu Java EE/Jakarta EE. Tutorials, gute Bücher, usw.. Möglichst kostenlos... Das Java EE 8 Buch von Rheinwerk ist leider zu teuer, hab ich aber wenigstens für ein paar Tage als Leihe. Finde das bisher spitze, was in der Richtung wäre also super.
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| | Zitat von statixx
Was hat du gegen Brummifahrer?
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Nichts. Denn gegen die Könige der Straße ist man chancenlos.
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| | Zitat von ]N-Squad[Crow
Ich suche gerade möglichst viele Unterlagen zu Java EE/Jakarta EE. Tutorials, gute Bücher, usw.. Möglichst kostenlos... Das Java EE 8 Buch von Rheinwerk ist leider zu teuer, hab ich aber wenigstens für ein paar Tage als Leihe. Finde das bisher spitze, was in der Richtung wäre also super.
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Mir haben damals die Sachen von Adam Bien am meisten geholfen, ich habe auch seine Bücher gekauft und eine Airhack-Konferenz besucht. Aber das ist natürlich alles andere als kostenlos...
Ganz ehrlich, die meisten Sachen habe ich dann oft nachträglich auch in der Spec gefunden, bzw. in den entsprechenden Unter-Specs (z. B. CDI). Man pennt zwar ein beim Lesen, aber kostenloser und "originaler" geht es nicht.
Müsste ich jetzt noch mal wieder JavaEE machen müssen (Gott bewahre!), würde ich tatsächlich zuerst in den Specs/APIs gucken, welche Teile mich genau interessieren, und mich von da weiterhangeln, statt umgekehrt.
Ansonsten: mein Beileid.
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Jo. Javadoc und die JEE Tutorials. Furztrocken aber exzellent.
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Danke. Dann wirds wohl das Tutorial der Eclipse Foundation und dazu das Java EE Buch, so lang ich es noch habe. Was trockenes will ich mir erstmal ersparen. Musste mich in letzter Zeit schon mit anderem sehr trockenem Zeug rumschlagen. 
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Naja, das ist dann halt der Vorteil von diesen Specs/APIs... theoretisch sollte es egal sein, welches du machst, da sie alle die gleiche vorgegebene Funktionalität umsetzen. Also such dir das aus, welches für dich am coolsten/hipsten/tollsten ist.
Es gibt dann natürlich bei jeder Implementierung noch ein paar Besonderheiten, zum Start kann man die aber gut ignorieren und einfach Dinge zusammenwerfen. Wenn man sich dann ein bisschen besser auskennt, kann man vielleicht Synergien von Implementierungen des gleichen Herstellers nutzen, muss dafür dann aber eben auch oft die Spec verlassen.
Übrigens, zumindest wenn du die Wahl hast, mittlerweile ist wohl auch Spring als Alternative ganz brauchbar. Meine letzte Erfahrung mit Spring ist ein paar Jährchen her und da gab es noch die Daumenregeln "Für jede Zeile Spring-Code brauchst du zehn Zeilen XML Config". Ich habe es deshalb nur am Rande verfolgt, aber das Ökosystem soll wohl mittlerweile auch ganz gut sein.
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Aber um mal ein wenig aus dem Arbeitsleben zu schnacken: irgendein <wichtiger Entscheider> hat was von Kafka gehört. Das wird jetzt also eingeführt, natürlich direkt auf höchster Ebene. Also früher hatte man ja mal ein Problem, und hat dann eine Lösung gesucht. Wir machen das jetzt umgekehrt und haben schon die Lösung, aber suchen noch passende Probleme. 
Und das mit einer Altersstruktur in manchen Abteilungen, die technologisch gerade bei SOAP 1.1 angekommen sind (kein Witz).
Die (natürlich völlig ergebnisoffene!!!) Evaluierung von Alternativen ist auch toll in den Meetings...
"Wir hätten hier Anwendungsfall XYZ, dafür reicht uns ein einfacher Message Broker..."
"Aber geht das auch mit Kafka?!?"
"Ja schon, für sehr viel Geld geht das natürlich, aber es würde uns hier überhaupt keinen Vorteil bringen und nur Overhead verurs..."
"Aha, also geht es mit Kafka! Nächster Anwendungsfall?"
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von [smith] am 21.06.2020 23:54]
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Kann es sein, dass es kein vernünftiges MSSQL -> MySQL konvertierungstool gibt?
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| | Zitat von Lightspeed
Kann es sein, dass es kein vernünftiges MSSQL -> MySQL konvertierungstool gibt?
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"standart"-sql? Klappt gut.
Komische Funktionen die nur diese Interpretation von SQL hat? Good Luck.
Das ist da meine Erfahrung mit solchen Tools.
/e: ist aber zu lange her als das ich da noch Namen der Tools im Kopf habe.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von no.cigar am 24.06.2020 13:28]
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Kann hier jemand ein Buch "Memory für Dummies" / "Memory in a nutshell", insbesondere für DRAM und Flash?
Meine Bücher umfassen nur die Bauteil/Transistorphysik, aber keinerlei Architektur, anwendungs- oder performance-relevante Themen.
Ist für meine Freundin, die seit neuestem Flash und DRAM verkauft. Und ich kann vielleicht auch noch etwas lernen.
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 Traumpostdoc angeboten bekommen
 Es ist in diesem Land wo Covid nicht geregelt bekommt.
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Dafür bin ich in dem Land
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Ich bin froh, die USA unter Trump schon vorher ausgeschlossen zu haben... Mit dem VK ist das schwieriger...
Trotzdem Mal Gratulation oder so??
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Putze, du machst du Imagerecognition und so.
Für wie schwierig hältst du es, Software zu schreiben, die sich durch viele Vinyl-LP Cover auf der Welt gräbt und dann - ähnlich einem QR-Code - auf Basis einer (auch gestauchten/verdrehten) Aufnahme eines LP-Covers bei Discogs die richtige Platte rauszusuchen? Wir sind heut Abend drauf gekommen, weil ich ein paar Platten loswerden will, aber nicht 500 Platten bei Discogs einzeln per Artist und Albumname suchen, meiner Sammlung hinzufügen und taggen will.
Das wäre eine schönes Sache für die Musiksammler.
// Die Frage ist reichlich unspezifisch. Deswegen: 1) Hältst du das mit bestehen OS-Frameworks für möglich? 2) Wenn ja: Bei welchen Worten würde man da mit dem Suchen beginnen? 3) Bei welchen Frameworks würde man da beginnen, etwas zu entwickeln? (Dabei geht's mir nicht um das Zusammensuchen der Cover (aka Datenbeschaffung) sondern eher um das "auf Basis von Ähnlichkeiten Dinge identifizieren"-Thema.) - Oder würdest du komplett auf Recognition (im ML-Sinn) verzichten und nur affine Transformationen nutzen, bis das Ding entzerrt ist und dann einen Pixelabgleich oder sowas machen?
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[Dieser Beitrag wurde 3 mal editiert; zum letzten Mal von Einbringer am 27.06.2020 2:48]
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| | Zitat von Einbringer
Putze, du machst du Imagerecognition und so.
Für wie schwierig hältst du es, Software zu schreiben, die sich durch viele Vinyl-LP Cover auf der Welt gräbt und dann - ähnlich einem QR-Code - auf Basis einer (auch gestauchten/verdrehten) Aufnahme eines LP-Covers bei Discogs die richtige Platte rauszusuchen? Wir sind heut Abend drauf gekommen, weil ich ein paar Platten loswerden will, aber nicht 500 Platten bei Discogs einzeln per Artist und Albumname suchen, meiner Sammlung hinzufügen und taggen will.
Das wäre eine schönes Sache für die Musiksammler.
// Die Frage ist reichlich unspezifisch. Deswegen: 1) Hältst du das mit bestehen OS-Frameworks für möglich? 2) Wenn ja: Bei welchen Worten würde man da mit dem Suchen beginnen? 3) Bei welchen Frameworks würde man da beginnen, etwas zu entwickeln? (Dabei geht's mir nicht um das Zusammensuchen der Cover (aka Datenbeschaffung) sondern eher um das "auf Basis von Ähnlichkeiten Dinge identifizieren"-Thema.) - Oder würdest du komplett auf Recognition (im ML-Sinn) verzichten und nur affine Transformationen nutzen, bis das Ding entzerrt ist und dann einen Pixelabgleich oder sowas machen?
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Bin nicht mehr in Computer Vision und habe auch nicht mit Natural Images gearbeitet. Dein Problem klingt aber stark Registrierung/Image Registration, was auch benutzt wird, um 3D Volumen aus 2D Bildserien zu erstellen (3D Aufnahmen von Nervensystemen). In deinem Fall würde ich tatsächlich auf ML verzichten:
1. Extrahiere local feature descriptors für alle Bilder, z.B. sift oder surf
2. Finde descriptor matches zwischen allen Paaren von deinen Bildern und den Referenz Bildern in der Datenbank. Ich nehme an, dass die Anzahl der Referenzbilder groß ist, vorher filtern ist ggf nötig
3. Benutze RANSAC um eine affine transformation für die descriptor matches abzuschätzen. Das inlier Ratio von RANSAC gibt dir ein Ähnlichkeitsmaß für Bildpaare
4. Für jedes deiner Bilder suche das Referenz Bild mit dem höchsten Ähnlichkeitsmaß
Das sollte in Python mit dem typischen scipy Stack + scikit-image + scikit-learn + evtl opencv möglich sein.
Auf die Schnelle habe ich auch das hier gefunden: https://datascience.stackexchange.com/q/13596
Vielleicht sind da ein paar interessante Ansätze dabei. Der zweite Punkt (keypoint matching) ist vermutlich der Ansatz, den ich beschrieben habe.
Edit: pixel vergleichen würde ich mich, die Feature descriptors geben dir Invarianzen, die du auf dem Pixel level nicht hast
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von PutzFrau am 27.06.2020 4:57]
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Bevor ich dann gleich wieder weg bin, sage ich dir schonmal Danke. Vor allem dafür, dass du entsprechenden Suchwörter mit reingepackt hast.
// Arr, geil. Du hast sogar schon einen Stack benannt. <3
// Ne, Python ist schon richtig gut. Mit Java bin ich nie wirklich warm geworden.
// Story am Rande in Favor of Java: Ich musste im zweiten Semester mal den Dijkstra-Algo in Java objektorientiert implementieren (also Klassen für Vertex und Edge und Graph; und das ganze möglichst ressourcenarm, aber eben mit Klassen). Ein Jahr später hatten wir Cpp. Ich hab als Abschlussprojekt eine Reimplementation gemacht und dem Dozenten gesagt, dass ich viel Wert drauf lege, dass ich das ressourcenschonend im Cpp-Sinn mache. Also: Den Compiler möglichst viel erledigen lassen, aber ich hab mich geweigert, auch den Graph, der eingegeben wird, hart zu codieren - das wäre witzlos gewesen. Ende vom Lied war - haltet euch fest:
1) Der Dozent (CTO einer Planck-Forschungseinrichtung mit Hintergrund Cpp-Performancecode) meinte, dass an meinem Code, wenn man nicht die Standardbibs gegen krassen Scheiß austauscehn will, formal nicht viel mehr an Optimierung (auf Bachelorniveau) geht (sicher, mit Cachebreitenoptimierung und so schon, aber...).
2) Wenn ich die Cpp-Version mit O1 oder O2 kompiliert habe, war das Ding 10x (wtf?) langsamer, als die Java-Variante*.
3) Die Java-Variante hat auf 5 unterschiedlichen Graphen, die jedes Mal neu geladen wurden und jeder 100 mal durchlief schon nach den ersten drei Graphen diese Performance erzielt, was sogar meinen Kommi überrascht hat, der das (dass Java da richtig gut dabei ist) zwar schon ahnte, aber nicht dachte, dass der Cache-Warmup so schnell durch ist.
4) Ich habe mit Cpp erst die gleiche Performance wie mit Java erreichen können, als ich mit O3 kompiliert habe.
Wenn das jemanden interessiert (Oli) (es ist ja auch nicht ausgeschlossen, dass mein Dozent keinen Plan hatte), stelle ich euch gerne mal den Code beider Algos zur Verfügung.
* Ich hatte alles, was IO im Sinne von File einlesen; Zeug auf der CMD ausgeben für die Perftests auskommentiert!
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Und dann bin ich neulich noch über diesen Vortrag von Jason Turner gestolpert (ich schreib selbst nur Skiptcode auf Arbeit, finde das aber faszinierend). Das ist im Prinzip ein Vortrag, in dem der Typ anschaulich (mit Livecompiler) zeigt, wie krass gut die Compiler darin sind, Code auf a) Maschinen, b) Anwendungshäufigkeit, c) Vektorisierung und d) Verständlichkeit zu kompilieren. Da waren an bestimmt fünf oder sechs Stellen Momente, an dene ich mir dachte: "Wer zum Teufel ist in der Lage, sowas in einen Compiler reinzufummeln?" Das sind verficke Magier.
Kann man auch sehr gut als Nichtinformatiker schauen und verstehen. Der Typ erklärt sehr gut und hat einen ausgewachsenen, angenehmen Vortragsstil.
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Danke, Putze! :*
__
Nachdem die Mundverbotadministration diesen Post offenbar übersehen hat, kann ich Blixa, auch wenn leider nur vermutend gepostet, zu seinem Beitrag alles Gute wünschen. Das war in diesem Forum zum letzten Vorkommnis der einzig relevante Post.
https://forum.mods.de/bb/thread.php?TID=218298&PID=1248768332#reply_1248768332
P.s.: Che: Danke für den Kindle, wirklich. Aber deine Art und Weise, dieses Forum zu leiten, macht mir Pickel. Ich habe deinen Kindle deswegen in die Geschenkbox getan. Ruh dich weiter auf deinen Antifastickern aus und gehab dich wohl.
Achja, hier ist noch der Post, der unter anderem versteckt wurde, weil ich so ein problematisches Individuum bin: https://imgur.com/a/ptjaZHX
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[Dieser Beitrag wurde 14 mal editiert; zum letzten Mal von Einbringer am 27.06.2020 12:55]
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Gerne. In Java gibt's da auch was, ist aber nicht zugänglich wie SciPy
Hier noch ein Paper für den wissenschaftlichen use case, den ich erwähnt habe (Registrierung).
https://academic.oup.com/bioinformatics/article/26/12/i57/286450
Edit: oh, das ging schnell. Bis zum nächsten Mal
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von PutzFrau am 27.06.2020 5:15]
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| | | Wenn das jemanden interessiert (Oli) (es ist ja auch nicht ausgeschlossen, dass mein Dozent keinen Plan hatte), stelle ich euch gerne mal den Code beider Algos zur Verfügung. | |
Ja bitte. Und ich bin äußerst skeptisch bzgl der Einschätzung des Dozenten.
Edit: ganz blind gemutmaßt, tippe ich auf du etwas wie eine HashMap als adjacency list in Java, aber eine std::map in cpp
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von PutzFrau am 27.06.2020 6:34]
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Delle du problematisches Individuum. Kannst ja für immer einfach diesen Post hier editiern!
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In mein Telefon neigespeichert
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Gerade auch scikit-image und numpy in mein termux neigespeichert. Ab jetzt wird auf dem Telefon kodiert.
Edit: oh nein, skimage bei ber Installation gefailt, weil keine linalg library vorhanden. Ob ich das fixen kann?
Also scikit-image habe ich nicht hinbekommen, aber pillow geht. Also Bilder laden und mit numpy bearbeiten \o/
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von PutzFrau am 27.06.2020 18:57]
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| | Zitat von Einbringer
Für wie schwierig hältst du es, Software zu schreiben, die sich durch viele Vinyl-LP Cover auf der Welt gräbt und dann - ähnlich einem QR-Code - auf Basis einer (auch gestauchten/verdrehten) Aufnahme eines LP-Covers bei Discogs die richtige Platte rauszusuchen? Wir sind heut Abend drauf gekommen, weil ich ein paar Platten loswerden will, aber nicht 500 Platten bei Discogs einzeln per Artist und Albumname suchen, meiner Sammlung hinzufügen und taggen will.
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Die mit Barcode kannst du mit der Discogs App scannen. Ein Grundsätzliches Problem ist aber bei Barcode und Cover, dass unterschiedliche Pressungen das gleiche Cover haben (oder bis auf kleine Details) und dann eher zB an dem Run-Out code, der auf der Platte nahe des Labels eingeritzt ist, zu identifizieren ist.
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| Thema: pOT-lnformatik, Mathematik, Physik XXIII |
![AUP ]N-Squad[Crow 03.05.2013](./avatare/upload/U29244--bendercastiel_final_125px.png)
![AUP [smith] 29.07.2010](./avatare/upload/U1066026--zeratul.png)
