📓 Записки программера

Кто-то где-то спрашивал, где бесплатно захостить приложение, вот вспомнилось https://fly.io/docs/about/pricing #hosting

Про токены, JSON Web Tokens (JWT), аутентификацию и авторизацию - для начинающих самое то (на русском языке)

An introduction to graph theory (Darij Grinberg, 2023 год, 422 страницы PDF) #books

Неплохое howto Implementing WebSocket Client and Server on ASP.NET Core 6.0 #dotnet

Набор лекций по асинхронному программированию с примерами на github на русском языке

Кто хочет особенно сильно упороца по алгоритмическим задачам

Introduction of CSS transforms - я не знал что такое можно делать чисто на CSS :) #css

Чятики принесли отличную книгу на 114 страниц в PDF "What every programmer should know about memory". Там действительно все что надо бы знать про low level память и кэш.

⚠️ Moq получает ваш адрес электронной почты! Moq, начиная с версии 4.20, включает в себя анализатор .NET, который сканирует вашу локальную конфигурацию git при сборке, получает ваш адрес электронной почты и отправляет его в какую-либо службу, размещенную в Azure, чтобы проверить, действительно ли вы спонсор. 🔗 https://devdigest.today/goto/2260 👉🏻 Наш канал | 💬 Наш чат

повнимательней господа, Moq апдейтнул версию и подключил либу SponsorLink, которая делает разное. тред на Reddit Альтернативы * https://github.com/nsubstitute/NSubstitute * https://fakeiteasy.github.io/

Маленькие хитрости #docker - как подождать пока postgres (или любой другой сервис) придёт в норму после старта. У Postgres к примеру это занимает несколько секунд на холодный старт (=инициализация контейнера с созданием БД)

Йее 100 подписчиков :)

Имел неосторожност опубликовать в mastodon вопрос про SIMD - там где Vector128 был медленее Vector256, на что пришёл Alexandre Mutel (Director C#/.NET Tech Group at Unity) и потыкал меня носом в разные места этого кода. После чего он родил статью "10x Performance with SIMD Vectorized Code in C#/.NET" #dotnet #simd

Очень простой пример реализации паттерна Mediator :) Не идеальный с точки зрения красоты кода (особенно в районе метода AddMediator), но функциональный и понятный. #dotnet

Продолжаем ковырять SSE/AVX, но тут кажется мне не помешала бы пояснительная бригада. Для поиска элемента в int[] используется Sse2.CompareEqual, которая может сравнивать 4 (Vector128) или 8 (Vector256) элементов. До 2048 (8 КБ данных) всё работает более менее - х1.5-2 для Vector128 и ещё больше для Vector256. Однако дальше Vector128 проседает по скорости до обычного цикла на 2048 элементов (8 КБ данных) и становится медленее, чем простой цикл для 4096+ (32 КБ данных) элементов. Vector256 проседает попозже - начиная с 5120 (20 КБ данных) элементов он сравнивается со скоростью простого цикла. Vector128 становится медленее всех, начиная с 3072 (12 КБ данных) элементов Пока что у меня два объяснения: 🔸 влияние L2 кэша, он насыщается и за счёт того, что данные берутся из RAM скорость резко падает 🔸 процессор уходит в throttling, однако неясно почему Vector128 становица хуже чем простой цикл (хотя возможно JIT делает loop unroll и за счёт этого получается обычный цикл быстрее) Второй вариант я попробовал исключить, переключив режим проца в Turbo (специальной утилитой Asus), скорости чуть-чуть подросли (буквально на 4-5%), но тренды не поменялись. С ushort ситуация выглядит другим образом - самым быстрым практически везде является Vector128<ushort> 😳 однако разрыв по скорости в разы - только <=2048 элементов (4 КБ данных), дальше разрыв крайне незначительный. gist_int gist_ushort #sse #avx #dotnet

Хороший док по гайдлайнам от Microsoft, если ты уж наконец взялся за векторизацию кода. Векторизация, как правильно бенчмаркать и т.д. #dotnet #github #sse

Ещё одна простая статья касательно #chatgpt - как сделать свой бакенд, зарегать и чтобы он использовался в контексте запросов отдавая нужные данные #dotnet

https://github.com/mizrael/Blazorex - враппер для HTML Canvas для Blazor чтобы рисовать свой блэкджек и куртизанок на канвасе из C# кода #blazor #dotnet

Ещё один всрато-тест - считаем StdDev. Разница между обычным LINQ и Vector256 - в разы на маленькой коллекции и два порядка на большой (gist, .net 7) Для тех кто не понял что делается на примере Average: * загружается по 4 double в вектор (256 бит / 8 байт (64 бита) один double = 4 штуки влезает в 1 вектор) * над ними одновременно делается операция Avx.Add - добавляем к вектору-аккумулятору такой же вектор с 4 следующими double (Vector256.Load возвращает вектор со следующими 4 double по адресу pointer) * после прохода по всем элементами - складываем 4 штуки double из vsum - получаем полную сумму всех элементов * делим на src.Count - получаем среднее из чего формируем новый вектор vectorMean - он получает 4 идентичных значения в своих элементах. Аналогичным образом по 4 элемента - делается операция Sum( (p-mean) * (p-mean) ) результат которой потом делится на src.Count и получаем Average. Если бы операция была над float - можно было бы в 256 бит уложить сразу по 8 float'ов: 256 бит / 4 байта (32 бита) float #csharp #avx

Как я и предполагал - fine tuned model для ChatGPT прекрасный инструмент для компаний. У каждой крупной компании как правило есть свои knowledge base, документы, документация для софта и т.д. Несложным образом, можно запилить модель, которая будет каким-то образом смержена для API-токена с основной моделью ChatGPT и будет отвечать на completion через API уже с учётом тех документов, которые скормили в fine tuned модель. На скриншоте - ответ ChatGPT как раз с fine tuned модель, которая создана из нескольких PDF-документов с публичного сайта с предыдущей работы (отвечает на английском - потому что скормленные доки были на нём) - взято оттуда, чтобы я мог верифицировать ответ. Важным является качество первоначальных данных, на которых строица fine tuned модель. Если это print ready PDF - будет херня. Идеально - plain text полученный без всякой лишней хрени (тегов, картинок, ...). Пока неясно как быть с мультиязычностью, когда скармливается один и тот же документ на разных языках - как будут обрабатываться такие кейсы. #chatgpt