Ich fand einen sehr interessanten Artikel, der sich mit der effizienten Auslastung aller Kerne eines Prozessors bei der Abarbeitung voneinander abhängiger Tasks beschäftigt. Daraus wuchs der Wunsch, dies Idee zu implementieren und dann damit zu experimentieren.
Der Artikel beschreibt zunächst das Problem: Zahlreiche Tasks müssen abgearbeitet werden. Allerdings sind diese nicht völlg unabhängig voneinander, sondern es existieren solche, die erst nach der Abarbeitung bestimmter anderer gestartet werden dürfen.
Dazu wird ein Algorithmus vorgestellt - eben die namensgebende topologische Sortierung - und erläutert, wie man diese effizient auf das Beispielprojekt anwenden kann.
Meine Experimente erzeugten die unten angehängten Datenstrukturen und Klassen. Zusammengenommen stellen sie Werkzeuge zur Modellierung eines gerichteten Graphen dar. In der vorliegenden Version ist es möglich, den Graphen im dot-Format zu serialisieren, so dass man sich die Beziehungen der Knoten untereinander zum Beispiel hier visualisieren kann.
Beispiel für die Visualisierung des Datenmodells mittels dot bzw. GraphViz
Ein weiteres Beispiel ist hier im dot-Format zu sehen
digraph {
rankdir=LR;
label="ModuleWorkspace";
"3";
"1";
"7" -> { "3", "1", "0"};
"6" -> { "3"};
"5" -> { "2"};
"8";
"10" -> { "7", "4"};
"4" -> { "3"};
"2";
"0";
}
Die Datenstruktur lässt sich natürlich auch mittels der zentralen Komponente der sQLshell und in dWb+ visualisieren, wie die beiden angehängten SVG-Graphiken zeigen sollen.
GeoJSON in EBMap4D
31.07.2021
Ich habe die Anwendung EBMap4D einer Generalüberholung unterzogen und neue Features hinzugefügt...
WeiterlesenAI und ML Android Basteln C und C++ Chaos Datenbanken Docker dWb+ ESP Wifi Garten Geo Go GUI Hardware Java Jupyter JupyterBinder Komponenten Links Linux Markdown Markup Music Numerik OpenSource PKI-X.509-CA Präsentationen Python QBrowser Rants Raspi Revisited Security Software-Test sQLshell TeleGrafana Verschiedenes Video Virtualisierung Windows Upcoming...
Ich halte mich von den Themen Artificial Intelligence und Machine Learning (Large Language Models) ja fern so gut es geht - vor allem, weil ich das mal studiert habe. Manchmal überkommt mich aber die Neugierde - das Resultat war bisher immer schlechte Laune.
WeiterlesenWie bereits in einem früheren Artikel beschrieben habe verfügt die sQLshell über eine Integration zur Erfassung von Daten aus Dokumentendirekt per Optical Character Recognition. Ich habe diese Integration weiter verfeinert und möchte hier einen exemplarischen Workflow für diese Möglichkeit zeigen
WeiterlesenDiese Seite wird mit allen derzeit in meinem Self-Hosting Homelab betriebenen Services auf Docker-Basis befüllt (Eigenentwicklungen werden nicht genannt, sofern sie keine öffentlich verfügbaren Open-Source-Lösungen darstellen).
WeiterlesenManche nennen es Blog, manche Web-Seite - ich schreibe hier hin und wieder über meine Erlebnisse, Rückschläge und Erleuchtungen bei meinen Hobbies.
Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muss damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen Codeberg-Repositories findet man hier.