Faq конфеpенций ru algorithm и nice sources


Содержание

Faq конфеpенций ru algorithm и nice sources

1. Сайт посвящен АЛГОРИТМАМ и МЕТОДАМ.

Сайт не содержит информацию, связанную с конкретными языками программирования и операционными системами.

Лучше сделать хороший сайт по алгоритмам и методам, нежели все обо всем. Таких помоек и так довольно. Короче, материалы на сайте должны быть прежде всего качественные. И их организация — тоже.

2. Каждому алгоритму — одну статью.

В большинстве информативных сайтов структура информации такова, что вместо полноценного описания алгоритма выложены разные статьи на эту тему.

Для приобретения полной картины посетитель должен все просмотреть и перекомпилировать. Возможно, и после этого он не будет удовлетворен.

Так почему я должен читать кучу статей, написанных зачастую малокомпетентными людьми, чтобы понять придуманный лет 10-15 назад алгоритм ?

Гораздо лучше, когда есть точное соответствие: алгоритм-статья. В этом случае легко получить исчерпывающую информацию. Это требует определенного труда от веб-мастеров, но это важно.

Если представлено несколько методов решения задачи, то обязательным является их сравнение и советы по выбору в конкретных типичных ситуациях.

Уточнение пункта 2.

С 09.2000 вводится новый раздел: «дополнительные материалы». Там будут находиться неразобранные статьи и документация, не подчиняющиеся этим правилам.

Кашу маслом не испортишь, и дополнительная документация по вопросам, недостаточно полно описанным в основном разделе принесет только пользу.

3. Официальные языки сайта: Паскаль, Си, С++.

Официальный язык — означает, что иллюстрации алгоритмов программами на этих языках будут даваться без зазрения совести и без объяснения смысла операторов. Предполагается, что достаточно ‘продвинутый’ программист умеет если не писать, то хотя бы понимать такие программы.

С другой стороны, никакие Lisp, COBOL, Пролог, Perl, PHP и прочая и прочая не будут насиловать зрение непосвященного. А если подобные программы и будут допущены на сайт, то по серьезным причинам, и, уж конечно, с детальнейшими разъяснениями.

3.1 Официальный архиватор сайта: zip

. А Вы знаете, чем разархивировать файл с расширением .shar.


Цели создания сайта.

Почему сайт именно такой ?

Сайт создавался, потому что

Сайт делать интересно. Интересен предмет сайта. Это 90% от всех целей создания.

b) Повышается уровень образования.

Каждый участник проекта занимается тем, что ему интересно и актуально. Кроме того, бытует мнение, что по-настоящему понять — это значит уметь объяснить другим. В одну сторону следствие тут точно есть.

А если для каких-то целей вдруг потребовался определенный алгоритм — почему бы не выложить его на сайт ? Потом Вы легко найдете там то, что выложили другие люди. А они найдут выложенное Вами. Хороший ресурс зачастую полностью снимает необходимость самому придумывать решение сложной проблемы.

c) По разным соображениям.

Зачем люди делают open-source проекты? Вот по этим же причинам.
История сайта.

Это вряд ли можно назвать словом ‘history’.. Скорее просто заметки о сайте, веб-мастере и мироощущении :)

Заметки добавляются только вниз, ничего из написанного ранее не меняется.

В 1990-е, когда интернет был скорее буржуйством, нежели повседневностью, была популярна сеть FIDO. Она состояла из большого количества тематических форумов с гораздо более четкими правилами и контролем высказываний, чем в интернет.

Все участники общались от своего личного имени (сетевого адреса), по которому можно было легко установить реальный адрес и имя человека. Что способствовало здоровой и тематической атмофере :). Неофициальное название ФИДО — «Сеть Друзей». Лично я вспоминаю ФИДО с большим теплом.

В этой сети была конференция RU.ALGORITHM, и автор, по мере общения, создавал FAQ — список самых частых вопросов и ответов. Постепенно FAQ вырос и появилось несколько FAQ по различным разделам Computer Science.

В общем, в Фидо появилась основа сайта как по структуре, так и по наполнению.

Предтеча.

В интернете был создан сайт NLPstudent по адресу nlpstudent.narod.ru. В проекте было 4 раздела: карточные фокусы, психология, успешное обучение и алгоритмы. Искались люди, с которыми бы можно было расширить проект.

Но. попадались либо ламеры-энтузиасты(и тех мало). либо желающие заработать. А ваш покорный слуга обилие баннеров, мягко говоря, недолюбливает. Хотя они по-своему правы ;-)

Писались письма c предложениями объединиться в различные эхи ФИДО. Безответно.

Оно создано.

Ну и хрен с ними. Раздел алгоритмов перелопачен. упорядочен. добавлен. И переведен на новый хостинг. Проделано громадное количество работы.

Первые несколько месяцев algolist провел на algolist.narod.ru, а потом переехал на algolist.wallst.ru, так как на последнем был свободный доступ к CGI, да и сам сервер побыстрее.

Если раньше желающих присоединиться было, мягко говоря, маловато, то теперь. Куча владельцев сайтов, с которыми я раньше имел дело по поводу совместного проекта, резко сменила подход.

Теперь ВСЕ предлагают сотрудничество. Точнее. как бы это сказать. присоединение AlgoList’а к своему проекту. с сомнительными копирайтами. Такая вот благодать на меня свалилась.

Зарегистрировался в поисковиках. ждем перехода за 100 посетителей в день.

Купание в благодарностях.

Клево! Почти каждый день в почтовый ящик сыпятся письма: типа: «Все великолепно! Классный сайт!». Примерно 1/10 от писем составляют «А как мне. «

Дабы уменьшить поток последних, сделан

а) Поиск по сайту


Поток писем резко сократился. Особенно после некоторых комментариев перед мэйлформой. Вопросов в форуме довольно мало. Хочется думать, что поиск по сайту дает почти всю необходимую информацию. Я рад.

Абыдна. !

Вера в людей падает. от предыдущего осталось 27. 26. 25%. Со введением возможности upload’a поток благодарностей отнюдь не стал таким же мощным потоком новых статей от посетителей. Точнее говоря, за 2 месяца не пришло НИЧЕГО. ;-(((. Единственное утешение: «Может, у меня самого многое есть ?» Поэтому 25%.

Апорт и Рамблер не индексируют. В чем дело? Тех. поддержка молчит. Непонятки. Чем AlgoList хуже других ? Вай, абыдна а. !

Козлы.

Вот что значит — новый, халявный хостинг. Webservis.ru закрыл доступ на сайт, даже не предупредив по почте. На письма не отвечают. см заглавие.

Создано зеркало у Ника Ковалева на algolist.vpro.ru. Терпение кончилось: вешаю баннеры и перебираюсь на платный хостинг. Если сайт окупится — быть ему в общем доступе.

Let’s move

После долгого перерыва в работе над сайтом и, вообще, семестра полной расслабухи, решил взяться за дело. Все мои сайты на vpro.ru исчезли из и-нета. Ну и черт с ними.

Sweet home.

Абсолютно случайно набрел на объявление о бесплатном хостинге для интересных сайтов. Честно говоря, подобное я видел/мне предлагали и раньше. А дальше очень удивительно. Написал письмо.. Получил ответ.. Получил хороший хостинг и, самое главное, серьезную помощь в работе над сайтом. Получил наполовину готовый PHP-движок, который Alex Fortuna помог доделать до подходящего сайту качества. Некто Greenback сказал, что поможет с дизайном. Is that it ?

И прошли года..

Конец энтузиазму и смена ориентиров. Все проходят через это, прошел и я. И, вместе со мной, через это прошел сайт.

Нет, особо ничего не изменилось. Вот только писать чего-либо в одиночку, самому мне.. Надоело. Поэтому я направляю мои силы и энергию совсем на другое. А сайт.. Когда я заработаю достаточно денег — проспонсирую его приведение в нормальный вид и улучшение. Делать, как и раньше, все сам я не буду.

Другая новость — рушится проект manual.ru. Для кого как, но для сайта этот проект был домом в течение четырех лет. Ваш покорный слуга закончил МГУ с красной корочкой.

Мысли о проекте..

К сожалению, в интернете не появилось аналогичного ресурса. Скорее всего, дело в отсутствии коммерческой стороны вопроса — подобный проект не принесет денег.

Что-то надо серьезно менять в проекте.. Возможно ли как-то расширить тематику, так, чтобы это не сделало ее чересчур обширной, но улучшило аудиторию сайта.

Что точно надо — это превратить сайт в Wiki, где каждый может дописать или исправить статью. Конечно, с определенными антивандальными ограничениями ;).

Если есть какие-то идеи и предложения — буду рад услышать, пишите..

Алголист возвращается.

Поставил новый форум, добавил туда приятных возможностей. В планах — перевести проект на Symfony. За долгое время работы в вебе — много чему научился. Приглашаю разработчиков помочь. Получится ли дать проекту новую жизнь?


Помочь проекту.

Computer Science — поистине неисчерпаемое поле информации. Даже тема AlgoList’а весьма и весьма обширна. Материалов много. Хороших материалов гораздо меньше. Если Вас интересует тематика проекта — внесите свою лепту в его создание :).

Спасибо в виде Яндекс-денег можно слать на 4100155697197, WMZ — на Z371606877749.

Алгоритмы замещения страниц. Часы. Алгоритм LRU

Алгоритмы замещения страниц. FIFO. Вторая попытка. Алгоритм LRU.

Алгоритмы замещения страниц. Оптимальный алгоритм. Алгоритм NRU.

Алгоритмы замещения страниц

Хотя при каждом прерывании можно выбирать случайную страницу, производительность системы увеличится, если удалить саму редко используемую страницу.

В момент страничного прерывания в памяти находится определенный набор страниц. Каждая страница может быть помечена числом команд, которые будут выполнены до первого обращения к ней. Оптимальный алгоритм удаляет страницу с наибольшей меткой. На практике такой алгоритм невыполним, так как ОС не может знать, когда произойдет обращение к той или иной странице. Осуществить оптимальный алгоритм можно в рамках эксперимента при повторном прогоне. Результаты оптимального алгоритма можно сравнивать с результатами других алгоритмов для определения их эффективности.

NRU (Not Recently Used) алгоритм (не использовавшаяся в последнее время страница)

В табличной записи для каждой страницы присутствуют 2 бита:

— бит R (бит обращения) устанавливается в единицу при каждом обращении к странице. Возможен сброс этого бита, например каждые n тиков таймера, чтобы отличить страницы, к которым давно не было обращения;

— бит M (бит модификации) устанавливается в единицу при изменении страницы. Сигнализирует о том, что при удалении надо страницу записать на диск.

При страничном прерывании, на основании значений битов R и M, ОС делит все страницы на 4 класса. Для удаления случайным образом выбирается страница из низшего класса. Алгоритм легок в реализации и может дать вполне достаточный результат.

ОС поддерживает список всех страниц, находящихся в памяти. Список отсортирован в порядке появления страниц. При страничном прерывании выгружается страница из начала списка. Алгоритм редко используется в чистом виде.

Алгоритм «вторая попытка»

Является модификацией алгоритма FIFO. При страничном прерывании, у первой страницы в списке изучается бит R. Если он равен единице, страница помещается в конец списка, а бит R сбрасывается, и проверяется следующая страница. Данный алгоритм ищет в списке страницу, к которой не было обращений за последние n тиков таймера. Если происходили ссылки на все страницы, алгоритм превращается в обычный FIFO.

Предыдущий алгоритм является корректным, однако неэффективным, потому что постоянно передвигает все страницы по списку. Поэтому лучше хранить записи страниц в кольцевом списке и использовать указатель на одну из ячеек. Когда происходит страничное прерывание, проверяется бит R у страницы, на которую указывает указатель. В зависимости от бита R содержимое записи может измениться, и изменяется значение указателя, что значительно быстрее модификации всего списка. Алгоритм полностью идентичен алгоритму «вторая попытка», кроме непосредственной реализации.

Алгоритм LRU (Last Recently Used), страница, не использовавшаяся больше всего

В основе этого алгоритма лежит наблюдение, что страницы, к которым происходило многократное обращение в нескольких последних командах, вероятно, так же будут использоваться в последующих командах и наоборот. Алгоритм состоит в том, что при страничном прерывании из памяти выгружается страница, к которой дольше всего не было обращений. Реализация данного алгоритма является недешевой. Для полного осуществления необходимо поддерживать связанный список всех содержащихся в памяти страниц, где последняя используемая страница находится в начале списка. Сложность заключается в том, что список должен обновляться при каждом обращении к памяти. При таком подходе поиск страницы, ее удаление и вставка в начало списка занимают очень много времени. Существуют аппаратные методы реализации данного алгоритма.

Для первого метода требуется оснащение компьютера специальным N-разрядным счетчиком, который автоматически возрастает после каждой команды. Кроме этого, каждая запись в таблице страниц должна иметь поле для хранения значения этого счетчика. После каждого обращения к памяти, значение счетчика запоминается в записи в таблице в соответствующей странице, к которой произошло обращение. Если возникает страничное прерывание, менеджер памяти проверяет значение счетчиков во всей таблице и ищет наименьшее. Эта страница и является неиспользуемой дольше всего.

Второй вариант аппаратной реализации заключается в том, что на системе с N-страничными блоками поддерживается аппаратная матрица размером NxM, изначально равных нулю. При обращении к странице k аппаратура присваивает всем битам k-ой строки единицу, затем всем битам k-ого столбца — нуль. В любой момент времени строка с наименьшим двоичным значением является неиспользуемой дольше всего.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Faq конфеpенций ru algorithm и nice sources


Здравствуйте, уважаемый All!
У меня есть предложение по поводу организации «FAQ по алгоритмам».
Под алгоритмами я подразумеваю именно математические алгоритмы,
направленные на решение каких-либо задач.
В Рунете основными источниками алгоритмов являются два сайта:
http://algolist.manual.ru и http://alglib.manual.ru
За последние полгода я собрал немалую коллекцию различных
математических алгоритмов (около 300 различных алгоритмов),
документация по численным методам.
Идея FAQ алгоримтов обсуждалась на форуме довольно давно, но
идеального решения вроде так пока и не достигли, а между прочим
одни и теже вопросы в форуме «Алгоритмы» повторяются более-
менее регулярно.
В основном вопросы повторяются именно по тем алгоритмам, которые
используются в лабораторных работах/курсовых по
информатике/вычислительной математике (ведь каждый год кто-то
сдает лабы и пишет курсовые). Ну а, пришедшие на форум через
год, или даже через месяц (тема уже уйдет довольно далеко),
ее быстро не найдет и создадут новую.

Вообщем — что я предлагаю сделать: Создать сайт:
1) Выложить на нем наиболее часто используемые алгоритмы:
построение графика ф-ции/численное интегрирование/решение ОДУ/решение
СЛАУ/работа с матрицами/приближение функций, и т.д. с описаниями,
теорией.
2) Реализация на различных языках. Разные люди
используют разные языки программирования. Имеет смысл делать реализации
для: Fortran/Pascal/Delphi/C++/Basic/Visual Basic. Также используется
Excel/MathCad. Конечно это не значит что каждый алгоритм нужно делать
с реализацией на всех этих языках, но по возможности — чем больше языков,
тем лучше.
3) Блок-схемы. Они дают наиболее наглядное представление о структуре алогоритма.
4) Надо собирать именно АЛГОРИТМЫ численных методов, а не разные варианты готовой
лабораторной работы (отличающиеся, к примеру количеством ур-й в системе), и др.
не имеющее смысла.
Если Вас заинтересовало данное предложение пишете мне на
e-mail: doctorgenius@mail.ru

Есть такое дело. Я за те полгода, что на форуме, отвечал на повторяющиеся, но, кстати их было не много. Самые овторяющиея это ИНТЕРПОЛЯЦИЯ/АППРОКСИМАЦИЯ, решение СЛАУ.

Здравствуйте, All! Сразу к делу.

Да, Math прав, FAQ можно построить и здесь.

1. Нужно место под FAQ, а структуру предлагаю сделать следующим образом:
По поводу текущего «FAQ Избранное» — ссылки на ветки форума — решение далеко
не самое лучшее, т.к.:
1.1. Вопросы могут быть решенными не до конца и не содержать полного ответа на
вопрос.
1.2. Форум — штука динамическая, построена на скриптах, что-то измениться —
и ссылки станут недействительными.
* Поэтому:
2. FAQ — это должны быть статичные страницы, дающие полное раскрытие данного
вопроса, описание алгоритма, формулы в графическом формате, реализации, а также
по возможности — результаты контрольных рассчетов.
2.1. Множество реализаций «под все языки» вообще-то хорошо, но очень трудоемко,
поэтому для начала следует охватить лишь наиболее часто используемые,
к примеру Pascal/Fortran/C, затем «по просьбам трудящихся» этот пречень можно
расширить.
2.2. Автоматические трансляторы не дают оптимального кода, а кроме того
переведенные исходники нельзя использовать без библиотеку данного транслятора
(в большинстве случаев). Таким образом гораздо лучше перевести на другой язык
вручную, чем исправлять то что отконвертировал транслятор (если конечно знаешь язык).
* Чтобы знать что должно содержать FAQ необходимо выяснить: какие темы часто
рассматриваются:
3. Проанализировав сообщения этого форума, а также других форумов по алгоритмам,
я выяснил, что наибольший спрос имеют темы, которые можно разделить на следующие
категории:
** 1) Приближение функций (интерполяция/аппроксимация).
** 2) Интегралы.
** 3) Дифференциальные уравнения.
** 4) СЛАУ.
** 5) Нелинейные уравнения.
** 6) Специальные функции (erf и др.).
** 7) Работа с матрицами.
** 8) Графы/маршруты на карте и др.
** 9) Комбинаторика, теория вероятностей.
** 10) Стандартные несложные алгоритмы, исп. в олимпиадных задачах по программированию
(НОК, НОД, и др., что не вошло в предыдущие категории).
Также встречаются вопросы по преобразованию/сжатию данных, графики. Список может быть пополнен анализированием
сообщений форума его участниками, а также «по просьбам трудящихся».
По всем вышеприведенным пунктам у меня есть отличный «стартовый капитал», так что могу предоставить.
4. А что касается размещения FAQ, то тут может быть два варианта:
1) Если это вообще возможно и администрация даст добро на размещение FAQ на данном сервере.
2) Если первое невозможно, то разместить FAQ на другом сервере, а на форуме дать ссылки именно на материал
по конкретному вопросу, чтобы упростить поиск, на сайте — разместить ссылку на форум.

Просьба всех, кого это предложение заинтересовало — пишите в форум, или на e-mail.

Подборка алгоритмов, которые правят миром

Однажды на Reddit засветился интересный пост, написанный Джорджем Дворским под названием «10 алгоритмов, которые правят миром» ( статья на русском языке ). В нём автор попытался объяснить важность алгоритмов в наши дни и составил список самых важных для современной жизни алгоритмов .

Если вы изуч а ли алгоритмы, первое, что может прийти вам на ум после прочтения того поста: «Автор вообще знает, что такое алгоритм?» — или, может быть : «Новостной канал Facebook — алгоритм?» — потому что если новостной канал Facebook является алгоритмом, то в конечном итоге мы можем почти всё классифицировать как алгоритм. Чтобы внести ясность, в этой статье будет дано определение алгоритму, и будет составлен список из 10 (или больше) алгоритмов, которые на самом деле правят нашим миром.

Что такое алгоритм?

Неофициально алгоритмом является любая корректно определённая вычислительная процедура, на вход которой подается некоторая величина или набор величин, и результатом выполнения которой является выходная величина или набор значений. Таким образом, алгоритм представляет собой последовательность вычислительных шагов, преобразующую входные данные в выходные.

Проще говоря, алгоритм представляет собой последовательность шагов, которая позволяет решить определённую задачу (да, алгоритмы использу ю тся не только машинами, но и людьми). Алгоритм должен обладать тремя важными характеристиками, чтобы иметь право так называться:

  1. Он должен работать за конечное количество времени. Е сли ваш алгоритм не может разобраться с проблемой, для которой он был создан, за конечное количество времени, то он бесполезе н.
  2. Он должен иметь чётко определённые инструкции. К аждый шаг алгоритма должен быть точно определён. Инструкции должны быть однозначны для каждого случая.
  3. Он должен быть пригодным к использованию. А лгоритм должен решать проблему, для решения которой он был написан. Должна быть возможность продемонстрировать его работу при наличии только карандаша и бумаги.
Илон Маск рекомендует:  ReplaceDate - Процедура Delphi

Также важно отметить, что алгоритмы используются не только в информатике, но и в математике. По факту, самые ранние математические алгоритмы — разложение на простые множители и извлечение квадратного корня — использовались вавилонянами уже в 1600 г. до н. э. Таким образом , мы имеем проблему, связанную с упомянутой ранее записью, которая рассматривает алгоритмы как компьютерные сущности. Однако, если применить формальный смысл слова, то одним из претендентов в десятку лучших алгоритмов м ожет стать любая арифметическая операция (сложение, вычитание, произведение и т. д .).

Поэтому в этой статье мы будем говорить о компьютерных алгоритмах. Т огда остаётся вопрос: какие 10 (или больше) алгоритмов правят нашим миром?

Алгоритмы сортировки (быстрая, пирамидальная, слиянием)

Какой алгоритм сортировки элементов лучший? Всё з ависит от ваших нужд, и этим объясняется выбор именно трёх наиболее часто используемых алгоритмов . В озможно, вы предпочитаете какой-то из них другим, но все три имеют одинаковое значение.

Сортировка слиянием — один из наиболее важных алгоритмов на сегодняшний день. Он базируется на сравнении элементов и использует подход «разделяй и властвуй» для более эффективного решения проблемы , которая когда-то решалась за время O (n^2) . Алгоритм был изобретён математиком Джоном фон Нейманом в 1945 году.

Подробнее об оценке сложности алгоритмов читайте в нашем материале

Быстрая сортировка — другой подход к сортировке, чей алгоритм может базироваться как на in-place разделении, так и на «ра зделяй и властвуй». Проблема этой сортировки заключается в том, что она не является стабильной, но эффективна для сортировки массивов в оперативной памяти.

Пирамидальная сортировка — in-place алгоритм, использующий приоритетную очередь, за счёт которой уменьшается время поиска данных. Неустойчив.

Эти алгоритмы намного лучше по сравнению с другими подходами (например, сортировк ой пузыр ь ком), использовавшимися ранее. По сути, благодаря им у нас есть глубинный анализ данных, искусственный интеллект, анализ связей и большинство вычислительных инструментов в мире, включая интернет.

Преобразование Фурье и Быстрое преобразование Фурье

Весь цифровой мир использует эти простые, но по-настоящему мощные алгоритмы, которые преобразуют сигналы из временных интервалов в диапазоны частот и наоборот. Фактически, вы видите это сообщение благодаря таким алгоритмам.

Интернет, Wi-Fi , смартфон, телефон, компьютер, маршрутизатор, спутники — почти всё , что имеет внутри себя электронно-вычислительное устройство, так или иначе использует эти алгоритмы для функционирования. Вы не сможете получить диплом по электронике, вычислительной технике или телекоммуникации без изучения этих важных алгоритмов.

Алгоритм Дейкстры

Как ни странно, интернет не смог бы работать эффективно без существования этого алгоритма. Он используется в задачах, где п роблему можно представить в виде графа, для поиска кратчайшего пути между двумя узлами.

Сегодня, даже когда для поиска кратчайшего пути у нас есть решения получше, алгоритм Дейкстры используется в системах, требующих стабильности.

Алгоритм RSA

Интернет не был бы так глубоко интегрирован в нашу жизнь, как в наше время, если бы не криптография и кибербезопасность. Вы можете сказать: «Конечно, безопасность в эпоху спецслужб » — или: « Вы должны быть очень наивны, чтобы считать, что в сети вы в безопасности». Однако, чтобы тратить свои деньги, люди должны чувствовать себя в безопасности. В конце концов, вы не станете вводить номер своей кредитной карты в веб – сервисе, если не будете уверены в его надёжности.

Из криптографии пришёл алгоритм, который остаётся одним из самых важных в мире, — алгоритм RSA. Разработанный основателями компании RSA, этот алгоритм сделал криптографию доступной для всех в мире и предопределил её будущее. Алгоритм RSA создан для простой задачи с неочевидным решением : как делиться открытыми ключами между независимыми платформами и конечными пользователями так, чтобы была возможность использовать шифрование (стоит отметить, что на самом деле эта проблема до сих пор решена не полностью).

Алгоритм безопасного хэширования

Это не совсем алгоритм, а скорее семейство криптографических хэш-функций (SHA-1, SHA-2, и т.д.), разработанных Национальным институтом стандартов и технологий в США. Оно имеет основополагающее значение для функционирования всего мира. Магазины приложений, антивир усы, электронная почта, браузе ры и т. д . — все они используют эти алгоритмы (на самом дел е — х эш, который является результатом их работы), чтобы определить, загрузили ли вы то, что хотели, а также не стали ли вы жертвой атаки « человек посередине» или фишинга.

Алгоритм факторизации целых чисел

Сложность, связанная с разложением числа на простые множител и, ш ироко используется в машинной области. Без неё криптография могла бы быть не такой безопасной, какой мы её знаем.

Многие криптографические протоколы — например, RSA — основаны на сложности факторизации больших составных целых чисел или на сходных проблемах . Алгоритм, который эффективно сможет разбивать на простые множители произвольное целое число, сделает криптографию с открытым ключом на основе RSA небезопасной.

Анализ связей

В информационную эру взаимоотношени я между различными субъектами имеют большое значение. От поисковых систем и социальных сетей до инструментов анализа рынка — каждый пытается найти реальную структуру интернета на все времена.

Алгоритм анализа связей за время своего существования оброс большим количеством мифов и заблуждений среди широкой публики. Проблема заключается в существовании различных способов анализа ссылок с различными характеристиками, что делает каждый алгоритм немного другим ( и позволяет патентовать алгоритмы), хотя при этом их основания похожи.

Идея анализа связей проста : вы можете представить график в виде матрицы, что сводит задачу к проблеме собственной значимости каждого узла. Такой подход к структуре графа даёт нам возможность оценить относительную важность каждого объекта, включённого в систему. Алгоритм был разработан в 1976 году Габриэлем Пински и Фрэнсисом Нарином .

Где используется этот алгоритм? При ранжировании страниц во время поиска в Google, при генерации ленты новосте й в Facebook ( поэтому новостной канал Facebook — не алгоритм, а его результат), при составлении списка возможных друзей на Google+ и Facebook, при работе с контактами в LinkedIn и т. д. Каждый из вышеперечисленных сервисов работает с разными параметрами и объектами, но математика за каждым алгоритмом остаётся неизменной.

Кстати, видимо, Google является не первой компанией, начавшей работу с подобными типами алгоритмов . В 1996 году (за два года до основания Google) небольшая поисковая система под названием «RankDex», основанная Робином Ли , уже использовала эту идею для ранжирования страниц. Также, Массимо Марчиори , основатель «HyperSearch», использовал алгоритм ранжирования страниц, основанный на отношениях между отдельными страницами (эти два основателя упоминаются в патентах Google).

Пропорционально-интегрально-дифференцирующий алгоритм

Вы когда-нибудь пользовались самолётом, автомобилем, спутниковой службой или сотовой сетью? Вы когда-нибудь видели робота или, может, бывали на заводе? В таком случае, вы видели этот алгоритм в действии.


В основном этот алгоритм использует замкнутый механизм обратной связ и д ля контура управления, чтобы минимизировать ошибку между желаемым выходным сигналом и реальным выходным сигналом. Он используется везде, где нужна система для обработки сигнала или управления механическими, гидравлическими и тепловыми механизмами, использующими автоматизацию.

Можно сказать, что без этого алгоритма наша технологическая цивилизация не существовала бы.

Алгоритмы сжатия данных

Трудно решить, какой алгоритм сжатия является наиболее важным, поскольку в зависимости от задачи используемый алгоритм может изменяться от zip до mp3 и от JPEG до MPEG-2. Но всем известно, насколько важны эти алгоритмы почти во всех сферах деятельности.

Где может использоваться алгоритм сжатия помимо очевидного заархивированного документа? Например, эта веб-страница использует сжатие данных во время загрузки на ваш компьютер. Также эти алгоритмы используются в видеоиграх, видео, музыке, облачных вычислениях, базах данных и т. д. Можно сказать, что почти все используют алгоритмы сжатия данных, потому что они помогают сделать системы более дешёвыми и эффективными.

Алгоритм генерации случайных чисел

Сегодня у нас нет « настоящего » генератора случайных чисел, но у нас есть некоторые генераторы псевдослучайных чисел, которые достойно справляются со своей задачей. Они имеют большую вариативность использовани я: от разнообразных приложений, криптографии, алгоритмов хеширования, видеоигр и искусственного интеллекта до тестов при разработке программ и т. д.

Подводя итоги

В конце хочется добавить, что этот список — субъективный выбор автора, поскольку существуют алгоритмы в таких задачах, как машинное обучение, умножение матриц, категоризация и т. д ., которые не менее важны в современном мире и при этом здесь не упоминаются.

Больше информации по алгоритмам вы можете найти у нас на сайте

Все алгоритмы майнинга криптовалют на 2020 год

В этой статье мы кратко опишем все популярные алгоритмы майнинга и приведем примеры криптовалют, которые нужно добывать с этим алгоритмом. В конце статьи вы найдете таблицу со всеми алгоритмами и относящимся к ним ментам.

Читайте в статье

Алгоритм хеширования SHA-256

Прежде чем углубиться в специфику этого алгоритма, который наиболее изучен в майнинге, мы ответим на распространенный вопрос: что означает «SHA»? Это расшифровывается «безопасный алгоритм хеширования». Это метод расчета, предназначенный для того, чтобы информация в наборе данных (или в цифровой валюте, блоке данных) не изменялась по отношению к первоначальной форме. Это безопасно, потому что он зашифрован или закодирован и доступен только владельцам.

Набор алгоритмов SHA-2 был разработан и выпущен в 2001 году как стандарт безопасности Агентством национальной безопасности США (NSA). SHA-256 является частью семейства SHA-2. Эта группа алгоритмов последовала за SHA-0 (выпущена в 1993 году) и SHA-1 (выпущена в 1995 году в качестве замены своего предшественника). Этот специфический алгоритм называется SHA-256, поскольку он генерирует дайджесты сообщений размером 256 бит. Это означает, что конкретная часть данных (или данных, которая будет технически корректной) преобразовывается и кодируется в 256-битный код.

Зашифрованные данные называются «хэш». Время обработки блока SHA-256 обычно составляет от шести до десяти минут. Является классическим алгоритмом майнинга. Процесс заключается в подборе правильного хэша, когда он подобран, блок добывается. При низкой мощности возможно майнить на процессоре (и даже в столбик), но в случае с биткоином только на специальном оборудовании, типа ASIC.

Также есть SHA-256-D (именно он используется в BTC). Этот термин часто считается синонимом SHA-256, можно сказать, что это разновидность алгоритма.

D расшифровывается как double, то есть удвоенный. Процесс запускается во второй раз, еще раз зашифровывая хэш. Несмотря на дополнительный шаг, время, необходимое для обработки блока данных SHA-256-D, совпадает с SHA-256: от шести до десяти минут.

Список популярных криптовалют SHA-256: Bitcoin, Mastercoin, Namecoin, Blakecoin, Bytecoin. Полный список монет в таблице ниже.

Scrypt

Это многоуровневый алгоритм, который начинается путем запуска данных через хэш-процесс SHA-256. Затем он использует элементы алгоритма SALSA для завершения генерации хеширования. Процесс отгадывания хэша усложняется тем, что подбор вариантов усложняется: добавляется шум из случайно сгенерированных чисел. Использует стандарт формирования ключа на основе пароля. Злоумышленнику трудно подобраться к коду методом перебора.

Scrypt занимает гораздо больше памяти, чем SHA-256, но более низкая потребность в энергии и вычислительных ресурсах делают его хорошим выбором для майнеров. Одно время монеты можно было майнинь на процессорах, и к ним не существовало АСИКов из-за требований к оперативной памяти. Сегодня устройства уже созданы. В отличие от SHA-256, майнеры Shrypt могут менять размер хэша на меньшее число. Это, плюс некоторые другие факторы, делает его более быстрым алгоритмом добычи. Scrypt может полностью обработать блок данных всего за тридцать секунд, хотя есть мнение, это такая скорость сопряжена с риском для безопасности транзакций, пока не будет сгенерировано еще несколько поколений блоков.

Пример монет на Scrypt: Auroracoin, Novacoin, Dogecoin, Litecoin, Smartcoin, Worldcoin, Reddcoin. Программы:

  • sgminer
  • bfgminer
  • cgminer
  • cgminer (все для AMD)
  • CudaMiner (для Nvidia)

Поскольку алгоритм не смог бороться с ASIC, был создан усовершенствованный алгоритм Scrypt-N, первоначально в Vertcoin. Он использует «Adaptive N-Factor», где N означает используемую память, которая постоянно увеличивается. Например, с 256 kB до 4 ГБ. Эта система позволяет небольшим майнинг-фермам существовать.

Scrypt-jane

Тоже использует N-фактор для увеличения памяти. Считается, что такие монеты выгоднее майнить на CPU. В 2014 году появился как альтернатива для майнеров Litecoin (на scrypt) когда майнинг на видеокартах стал убыточным, а ASIC начали доминировать.
Базовый алгоритм обеспечивал децентрализацию таких монет. Используются такие параметры:

  • Nfactor увеличивает коэффициент сложности и памяти,
  • rfactor увеличивает количество блоков,
  • pfactor: увеличивает сложность процессора.

Scrypt-n использует SHA256 как функцию хэширования с прогрессивной N.
Scrypt-Jane тоже с прогрессивной N, но еще использует комбинацию хэш-функций (BLAKE256/512, Skein512 и Keccak256/512) или может параметрически изменять используемую им функцию.

Монеты: YaCoin (YAC), Ultracoin (UTC), Velocitycoin (VEL).

Алгоритм X11/X13 и больше

Алгоритм X11 создан в далеком 2014 году Эваном Даффилдом, который является главным разработчиком криптовалюты тогда еще Darkcoin (сейчас это монета Dash). Первоначально он хотел разработать алгоритм, который сделал бы криптовалюты устойчивыми к ASIC, которые, как вы поняли, считаются убийцами децентрализации. С этой целью он объединил 11 разных хеш-функций в одном алгоритме: Blake, Bmw, Groestl, Jh, Keccak, Skein, Luffa, Cubehash, Shavite, Simd, Echo.
Примечательно, что сам Эван Даффилд никогда не исключал возможности разработки ASIC-устройств для X11 (и не ошибся). В своих интервью он утверждал, что такое оборудование будет создано в любом случае, но до этого производители должны будут много работать.
Сегодня специализированные машины для майнинга монет X11 уже существуют, но добыча по этому алгоритму все еще остается прибыльной на GPU.
Основными плюсами алгоритма X11 являются:

  • его безопасность, так как 11 функций повышают защищенность в 11 раз,
  • меньший порог входа, поскольку по своей идеологии требует меньше вложений в оборудование и электричество.

Популярные монеты с этим алгоритмом — это DASH, Monacocoin, SuperCoin,

Сегодня был разработан ряд еще более продвинутых алгоритмов, построенных на большем количестве хеш-функций. Они называются X12, X13, X14, X15, X16, X17, в соответствии с количеством используемых в них функций.
Также есть алгоритм C11, который соединяет blake, bmw, groestl, jh, keccak, skein, luffa, cubehash, shavite, simd и echo. Он очень похож на X11. Единственное отличие состоит в том, что эти 11 алгоритмов связаны в другом порядке.
Можно модифицировать алгоритм Antminer D3 ASIC на C11. Подходит для NVIDIA, это хороший стабильный алгоритм, в котором мощность не сильно колеблется. Кроме того, большинство монет, использующих c11, являются новыми и имеют низкую сложность, поэтому, если у вас есть небольшая ферма, вы можете даже попробовать соло-майнинг.

CryptoNight

CryptoNight — это алгоритм PoW, который первоначально использовался в CryptoNote (о нем ниже) и Bytecoin. Он направлен, опять же, на борьбу с привилегиями от крупных ферм и АСИКов, чтобы все пользователи сети могли поддерживать работоспособность с обычными устройствами. То есть не создавать непреодолимый разрыв между теми, кто включает майнер на компьютере, и теми, кто заказывает для этого специальные машины.
Классически для решения этой проблемы используются алгоритмы, чувствительные к памяти. Выделяется большой блок данных в оперативной памяти, который меняется непредсказуемо.
Алгоритм также предотвращает внутренний параллелизм, т. е. для выполнения N одновременных потоков понадобится в N раз больше памяти одновременно.
Протокол CryptoNote, в отличие от Scrypt, делает так, что каждый новый блок (в 64 байта) зависит от всех блоков в блокчейне, что были до него. Для этого требуется около 2 МБ оперативной памяти, что является минимальным размером кэша современных процессоров. И этот объем ОЗУ исключает использование ASIC.
Нужно различать CryptoNote и CryptoNight. Последний — это одна из реализаций общего протокола CryptoNote.
Протокол CryptoNote обладает высоким уровнем анонимности. Некоторая часть сообщества считает, что деньги обязательно должны быть анонимными, чтобы гарантировать человеку свободу. Детали переводов между клиентом и продавцом не должны распространяться на третьи лица. Для соблюдения должной конфиденциальности, необходимы такие свойства: нельзя отследить транзакцию, нельзя проследить взаимосвязь между платежами.
CryptoNote предлагает схему, которая гарантирует анонимность для отправителя. В этом протоколе используется система кольцевой подписи — кто-то из группы (нельзя определить кто) подписал транзакцию, а значит, она легитимна.
Алгоритм CryptoNight отличается тем, что он до сих пор относительно хорошо может майнить на процессоре. Конечно, это будут смешные деньги, но это хотя бы возможно.

  • Cast XMR,
  • Claymore’s CryptoNote,
  • SRBMiner CryptoNight,
  • XMR-Stak.

Хороший сайт для подбора монет с этим алгоритмом — https://minecryptonight.net/. CryptoNight используется в монетах XMR, ETN, KRB и других. Для майнинга с этим алгоритмом лучше AMD, особенно новые модели.

У него есть различные варианты:

  • CryptoNight-Lite менее ресурсоемкий, подходит для мобильных устройств.
  • CryptoNight-Heavy — это прямо противоположное.
  • CryptoNight v1 для борьбы с асиками и т.д.


В целом, монеты с этим алгоритмом выбирают для майнинга без развитого оборудования, а также часто по идеологическим причинам — в поддержку анонимных криптовалют.

Equihash

Equihash — это алгоритм доказательства работы, разработанный Алексом Бирюковым и Дмитрием Ховратовичем. Был представлен в 2020 году. Он основан на «Парадоксе дней рождения» из информатики и криптографии и расширенном алгоритме Вагнера.

Парадокс в том, что в группе из >23 человек вероятность,что у двух случайных человек совпадает месяц и число рождения, выше 50%. 100% вероятность достигнет, если группа будет состоять из 367 человек (больше, чем дней в году). Но в случае с 23 людьми такой высокий шанс не кажется вероятным, потому что обыватели упускают из виду, что пар для сравнения получается 253.

Equihash имеет очень эффективную проверку блока. Это в будущем будет важно для легких клиентов на ограниченных устройствах или для реализации внутри разных блокчейнов.
Он ориентирован на память, то есть, возможности определяются количеством ОЗУ. Опять же работает против АСИКов.Но Bitmain выпустии устройство для майнинга монет с этим алгоритмом, что вызвало новые форки.
В целом Equihash — это безопасный, демократичный и конфиденциальный вариант.
Для него подходят карты NVIDIA, они работают с ним более стабильно и производительно.
Монеты из наиболее популярных: Bitcoin Gold, ZCash, Komodo, ZenCash, ZClassic.

Ethash Dagger-Hashimoto

Etash — это доказательство работы для монет на основе Ethereum, который первоначально тоже боролся с централизацией. Интенсивно использует память устройства. Последняя версия Dagger-Hashimoto изменила многое из оригинальных особенностей. Алгоритм работает по следующему принципу:

  • существует сид, который может быть вычислен для каждого блока через сканирование заголовков блока до определенной точки,
  • из сида можно вычислить псевдослучайный кеш на 16 МБ. Легкие клиенты хранят кеш.
  • Из него можно создать набор данных объемом 1 ГБ, с тем свойством, что каждый элемент в наборе зависит от небольшого количества
    элементов из кеша. Полные клиенты и майнеры хранят набор данных, который линейно растет со временем.
  • Майнинг представляет собой захват случайных фрагментов набора данных и их объединение. Большой набор данных обновляется
    один раз каждые 30000 блоков.

Хорошо работает с картами AMD, такие как RX 470, 480, 570 и 580 и дает хорошую прибыль. Монеты: Ethereum, Ethereum Classic, Musicoin, Ellaism.

NeoScrypt

Алгоритм NeoScrypt стал новой версией предыдущего алго LTC, который поддался майнингу на АСИК. Впервые внедрен в Feathercoin (FTC). Сейчас используется несколькими монетами, форками первой, но их привлекательность для инвесторов не столько высока: Программы:

Lyra2Z

В начале 2020 года Zcoin реализовал алгоритм Lyra2Z для борьбы с ботнетами и облачными майнерами. Zcoin временно использует этот алгоритм, пока не будет завершена разработка MTP (Merkle Tree Proof), который больше сосредоточится на процессоре. Lyra2z использует Blake256 и Lyra2. Информация о нем особо не распространена, однако он изначально разработан и для видеокарт, и для процессора.

Он использует очень мало электричества, и является “холодным алгоритмом”, с которым не нужно беспокоиться о перегреве GPU во время добычи. Lyra2z не так давно был добавлен в NiceHash и все еще устойчив к ASIC. Но существуют FPGA для Lyra2Z, которые производят

Илон Маск рекомендует:  Ссылка сработает при наведении мышки

20 МГц/с и равны 6 x 1080 TI. Для майнинга алгоритма Lyra2z бесполезно разгонять память. Также он потребляет менее 60% мощности. На процессорах работает тише и холоднее.

  • Zcoin official CPU miner,
  • JayDDee / cpuminer-opt,
  • SGMiner,
  • Tourgasm ccminer,
  • Nemos Miner.

Популярные монеты: Zcoin, GINcoin.

Также есть Lyra2h. Этот алгоритм предназначен для монеты HPP. Энергопотребление соответствует большинству других основных тяжелых алгоритмов. Доступна для CCminer и SGminer.

Lyra2Rev2 — алгоритм VTCи MONA, лучше всего подходит для GPU NVIDIA. Майнится на MKXminer, CCminer и SGminer.

Алгоритм Keccak (SHA-3)

Keccak (кечак) также известен как SHA-3 (Secure Hash Algorithm 3). Это алгоритм безопасного хэширования последнего поколения, выпущенный NIST (Национальными институтами стандартов и технологий) в 2012 году. Об объединяет семейство криптографических функций губки и разработан как альтернатива SHA-256. По сравнению с прошлым работает намного быстрее и безопаснее. Про него можно найти много информации в сети. Например, WP.

Keccak не устойчив к ASIC на 100%. На самом деле это ASIC дружественный, но, насколько мы знаем, в настоящее время для этого алгоритма не существует ASIC. Хотя есть подозрения, что Bitmain майнить SmartCash, пока не предлагая майнер для публики.
Maxcoin первым использовал Keccak (SHA-3) в качестве алгоритма Proof of Work, а затем несколько других монет начали его внедрение.
Не совместим с процессором, лучше всего подходят графические карты NVIDIA. Ниже приведен список программного обеспечения для майнинга монет Keccak.

  • CCMiner Alexis — очень быстрый майнер для NVIDIA,
  • Claymore miner and SGMiner для АМД,
  • Если вы используете платформы для майнинга Hive OS или Simple Mining OS (SMOS), тогда стандартный ccminer поддерживает
    алгоритм Keccak PoW.

Монеты: MAX, SLOT, METH, NXS, SMART.

Несмотря на преимущества, Keccak не так популярен среди майнеров. Основная причина в том, что с этим алгоритмом существует только небольшое количество монет.

HMQ1725/обновленный Quark

Это также редкий алгоритм майнинга, который работает с CPU и GPU. Алгоритм HMQ1725 использует Quark, алгоритм монет PIVX и ALQO. Когда Quark стал доступным для ASIC, его майнинг стал неэффективным на картах.

Модифицированная версия этой хэш-функции известна как HMQ1725. Он означает «Highly Modified Quark1725», где цифры 1725 обозначают, что используется 17 алгоритмов, которые хэшируются подряд 25 раз. Он не устойчив к ASIC, но в настоящее время нет ASIC или FPGA для HMQ1725 в широкой продаже. Можно майнить на процессоре, но нужно осторожно разгонять. Также оптимизирован для видеокарт серии GeForce 10 и не столь эффективен на AMD. Программы:

  • CPU Miner: JayDDee / cpuminer-opt, CryptoCoderz / cpuminer-hmq1725,
  • NVIDIA Miner: tpruvot / ccminer
  • AMD Miner: CryptoCoderz / sgminer_HMQ1725

Есть и другие алгоритмы, их перечисление в таблице ниже.

Таблица со всеми алгоритмами и монетами

Используйте браузерный поиск по записям, чтобы найти, к какому алгоритму относится интересующая вас монета.

Проактивная оптимизация производительности БД Oracle

Первое, с чем мы сталкиваемся, когда говорим о проактивной оптимизации — не известно, что нужно оптимизировать. «Сделай то, не знаю, что».

  • Нет классического алгоритма.
  • Проблема еще не возникла (неизвестна), и можно только предположить, где она может быть.
  • Нужно найти какие-то потенциально слабые места в системе.
  • Попытаться оптимизировать работу запросов в этих местах.

Основные цели проактивной оптимизации

Основные задачи проактивной оптимизации отличаются от задач реактивной оптимизации и состоят в следующем:

  • избавление от узких мест в БД;
  • уменьшение потребления ресурсов БД.

Последний момент является самым принципиальным. В случае реактивной оптимизации у нас нет задачи уменьшения потребления ресурсов в целом, а только задача привести время отклика работы функциональности в допустимые границы.

Если вы работаете с боевыми серверами, то хорошо представляете, что значат инциденты производительности. Нужно всё бросить и быстро решать проблему. ООО РНКО «Платежный центр» работает с многими агентами, и для них очень важно, чтобы таких проблем было как можно меньше. Александр Макаров на HighLoad++ Siberia рассказал, что было сделано, чтобы значительно уменьшить количество инцидентов производительности. На помощь пришла проактивная оптимизация. А почему и как ее производят на боевом сервере, читайте ниже.

О спикере: Александр Макаров (AL_IG_Makarov) ведущий администратор БД Oracle ООО РНКО «Платежный центр». Несмотря на должность, администрированием, как таковым, занимается крайне мало, основные задачи связаны с поддержанием комплекса и его развитием, в частности с решением проблем производительности.


Проактивна ли оптимизация на боевой БД?

Сначала разберемся с терминами, что в данном докладе понимается под словами «проактивная оптимизация производительности». Иногда можно встретить точку зрения, что проактивная оптимизация — это, когда анализ проблемных мест проводится еще до запуска приложения. Например, выясняем, что какие-то запросы работают неоптимально, так как не хватает индекса или в запросе использован неэффективный алгоритм, при этом такая работа делается на тестовых серверах.

Тем не менее, мы в РНКО этот проект делали на боевых серверах. Много раз мне приходилось слышать: «Как так? Вы же это делаете на боевом сервере — значит, это не проактивная оптимизация производительности!» Тут надо вспомнить про подход, который культивируется в ITIL. С точки зрения ITIL у нас есть:

  • инциденты производительности — это то, что уже произошло;
  • меры, которые мы принимаем, чтобы инциденты производительности не происходили.

В этом смысле наши действия являются проактивными. Несмотря на то что мы решаем проблему на боевом сервере, сама проблема у нас еще не возникла: инцидент не произошел, мы не бегали и не пытались решить эту проблему в какие-то сжатые сроки.

Итак, в данном докладе под проактивностью понимается именно проактивность в смысле ITIL, мы решаем проблему до возникновения инцидента производительности.

Точка отсчёта

РНКО «Платежный центр» обслуживает 2 крупных системы:

  • РБС-Ритейл Банк;
  • ЦФТ-Банк.

Характер нагрузки на этих системах смешанный (DSS + OLTP): есть что-то, что работает очень быстро, есть отчеты, есть средние нагрузки.

Мы столкнулись с тем, что не очень часто, но с определенной периодичностью, возникали инциденты производительности. Те, кто работает с боевыми серверами, представляют себе, что это такое. Это означает, что нужно все бросить и быстро решать проблему, потому что в это время клиент не может получить услугу, что-то либо не работает вообще, либо работает очень медленно.

Поскольку на нашу организацию завязано достаточно много агентов, клиентов, для нас это очень важно. Если мы не сможем быстро устранять инциденты производительности, значит, наши клиенты будут в той или иной мере страдать. Например, не смогут пополнить карточку или сделать перевод. Поэтому мы задумались, что можно сделать, для того чтобы избавиться даже от этих нечастых инцидентов производительности. Работать в режиме, когда необходимо бросать все и решать проблему, — это не совсем правильно. Мы используем спринты и составляем план работ на спринт. Наличие инцидентов производительности — это еще и отклонение от плана работ.

Надо что-то делать с этим!

Подходы к оптимизации

Мы подумали и пришли к пониманию технологии проактивной оптимизации. Но прежде, чем я расскажу про проактивную оптимизацию, надо сказать несколько слов про классическую реактивную оптимизацию.

Реактивная оптимизация

Сценарий простой, есть боевой сервер, на котором что-то произошло: запустили отчет, клиенты получают выписки, в это время идет текущая активность на базе данных, и вдруг кто-то решил обновить какой-то объемный справочник. Система начинает тормозить. В этот момент приходит клиент и говорит: «Я не могу выполнить то-то и то-то» — надо найти причину, почему он не может это сделать.

Классический алгоритм действий:

  1. Воспроизвести проблему.
  2. Локализовать проблемное место.
  3. Оптимизировать проблемное место.

В рамках реактивного подхода главная задача не столько найти саму первопричину и устранить ее, сколько сделать так, чтобы система работала нормально. Устранением первопричины можно заняться и позже. Главное, быстро восстановить работоспособность сервера, чтобы клиент смог получить услугу.

Основные цели реактивной оптимизации

У реактивной оптимизации можно выделить две главные цели:

1. Уменьшение времени отклика.

Действие, например, получение отчета, выписки, транзакция, должно выполняться за какое-то регламентное время. Нужно сделать так, чтобы время получения услуги вернулось в приемлемые для клиента границы. Может быть, услуга работает чуть медленнее, чем обычно, но для клиента это допустимо. Тогда считаем, что инцидент производительности устранен, и начинаем работать над первопричиной.

2. Увеличение количества обработанных объектов за единицу времени при пакетной обработке.

Когда идет пакетная обработка транзакций нужно уменьшить время обработки одного объекта из пакета.

Плюсы реактивного подхода:

Разнообразие инструментов и методик — самый главный плюс реактивного подхода.

Мы можем с помощью инструментов мониторинга понять, в чем непосредственно проблема: не хватает ЦПУ, потоков, памяти, или просела дисковая система, или логи медленно обрабатываются. Инструментов и методик по исследованию текущей проблемы производительности в БД Oracle достаточно много.

Желаемое время отклика — еще один из плюсов.

В процессе такой работы мы доводим ситуацию до допустимого времени отклика, то есть не пытаемся его уменьшить до минимального значения, а доходим до некоторой величины и после этого действия заканчиваем, поскольку считаем, что дошли до приемлемых границ.

Минусы реактивного подхода:

  • Инциденты производительности остаются — это самый большой минус у реактивного подхода, потому что мы не всегда можем дойти до первопричины. Она могла остаться где-то в стороне и лежать где-то глубже, несмотря на то, что мы достигли приемлемой производительности.

А как работать с инцидентами производительности, если они еще не случились? Попробуем сформулировать, каким образом можно провести проактивную оптимизацию, чтобы предотвратить такие ситуации.

Проактивная оптимизация

Первое, с чем мы сталкиваемся, — не известно, что нужно оптимизировать. «Сделай то, не знаю, что».

  • Нет классического алгоритма.
  • Проблема еще не возникла (неизвестна), и можно только предположить, где она может быть.
  • Нужно найти какие-то потенциально слабые места в системе.
  • Попытаться оптимизировать работу запросов в этих местах.

Основные цели проактивной оптимизации

Основные задачи проактивной оптимизации отличаются от задач реактивной оптимизации и состоят в следующем:

  • избавление от узких мест в БД;
  • уменьшение потребления ресурсов БД.

Последний момент является самым принципиальным. В случае реактивной оптимизации у нас нет задачи уменьшения потребления ресурсов в целом, а только задача привести время отклика работы функциональности в допустимые границы.

Как найти узкие места в БД?

Когда мы начинаем думать над этой проблемой, сразу возникает множество подзадач. Нужно провести:

  • нагрузочное тестирование по ЦПУ;
  • нагрузочное тестирование по чтениям/записям;
  • нагрузочное тестирование по количеству активных сессий;
  • нагрузочное тестирование по… и т.д.

Если мы попытаемся смоделировать эти проблемы на тестовом комплексе, то можем столкнуться с тем, что проблема, возникшая на тестовом сервере, не имеет никакого отношения к боевому. Причин для этого множество, начиная с того что тестовые серверы, как правило, слабее. Хорошо, если есть возможность сделать тестовый сервер точной копией боевого, но и это не гарантирует того, что нагрузка будет воспроизведена таким же образом, потому что нужно точно воспроизвести пользовательскую активность и еще множество разных факторов, которые влияют на итоговую нагрузку. Если попытаться смоделировать эту ситуацию, то, по большому счету, никто не гарантирует, что будет воспроизведено именно то же самое, что случится на боевом сервере.


Если в одном случае проблема возникла потому, что пришел новый реестр, то в другом она может возникнуть из-за того, что пользователь запустил огромный отчет, делающий большую сортировку, из-за которой временное табличное пространство (temporary tablespace) заполнилось, и, как следствие, система начала тормозить. То есть причины могут быть разные, и не всегда можно их предугадать. Поэтому от попыток искать узкие места на тестовых серверах мы отказались практически с самого начала. Мы отталкивались только от боевого сервера и от того, что на нем происходит.

Что же делать в таком случае? Давайте попробуем понять, каких ресурсов в первую очередь, скорее всего, будет не хватать.

Уменьшение потребления ресурсов БД

Исходя из промышленных комплексов, которые есть у нас в распоряжении, наиболее частая нехватка ресурсов наблюдается в дисковых чтениях и ЦПУ. Поэтому в первую очередь будем искать слабые места именно в этих областях.

Второй важный вопрос: как искать-то?
Вопрос очень нетривиальный. Мы используем Oracle Enterprise Edition с опцией Diagnostic Pack и для себя нашли такой инструмент — AWR-отчеты (в других редакциях Oracle можно использовать STATSPACK-отчеты). В PostgreSQL есть аналог — pgstatspack, есть pg_profile Андрея Зубкова. Последний продукт, как я понял, появился и начал развиваться только в прошлом году. Для MySQL мне не удалось найти похожих инструментов, но я не специалист по MySQL.

Сам подход не привязан к какой-то конкретной разновидности базы данных. Если есть возможность получить информацию по нагрузке системы из какого-то отчета, то, применяя методику, о которой я сейчас расскажу, можно выполнять работы по проактивной оптимизации на любой базе.

Оптимизация топ-5 операций

Технология проактивной оптимизации, которую мы выработали и применяем в РНКО «Платежный центр» состоит из четырех этапов.

Этап 1. Получаем отчет AWR за максимально большой период.

Максимально большой промежуток времени нужен, чтобы усреднить нагрузку в разные дни недели, так как иногда она сильно отличается. Например, в РБС-Ритейл Банке во вторник приходят реестры за прошлую неделю, они начинают обрабатываться, и целый день мы имеем нагрузку выше средней примерно в 2–3 раза. В остальные дни нагрузка меньше.

Если известно, что у системы есть какая-то специфика — в какие-то дни нагрузка больше, в какие-то дни — меньше, значит, отчеты нужно за эти периоды получать отдельно и работать с ними отдельно, если мы хотим оптимизировать конкретные интервалы времени. Если необходимо оптимизировать общую ситуацию на сервере, то можно получить большой отчет за месяц, и посмотреть, что же реально потребляет ресурсы сервера.

Иногда попадаются очень неожиданные ситуации. Например, в случае ЦФТ-Банка запрос, который проверяет очередь сервера отчетов, может попадать в топ-10. Причем этот запрос служебный и не выполняет никакой бизнес-логики, а только проверяет, есть отчет на выполнение или нет.

Этап 2. Смотрим секции:

  • SQL ordered by Elapsed Time — SQL-запросы отсортированные по времени выполнения;
  • SQL ordered by CPU Time — по употреблению ЦПУ;
  • SQL ordered by Gets — по логическим чтениям;
  • SQL ordered by Reads — по физическим чтениям.

Остальные секции SQL ordered by изучаются по мере необходимости.

Этап 3. Определяем родительские операции и зависимые от них запросы.

В отчете AWR есть отдельные секции, где, в зависимости от версии Oracle, показываются 15 и больше топовых запросов в каждой из этих секций. Но эти запросы Oracle в отчете AWR показывает вперемешку.
Например, есть родительская операция, внутри нее могут быть 3 топовых запроса. Oracle в отчете AWR покажет и родительскую операцию, и все эти 3 запроса. Поэтому надо сделать анализ этого списка и посмотреть, к какой операции относятся конкретные запросы, сгруппировать их.

Этап 4. Оптимизируем топ-5 операций.

После такой группировки на выходе получается список операций, из которых можно выбрать самые тяжелые. Мы ограничиваемся 5 операциями (не запросами, а именно операциями). Если система более сложная, то можно брать больше.

Типичные ошибки проектирования запросов

За время применения этой методики мы собрали небольшой список типичных ошибок проектирования. Некоторые ошибки настолько простые, что кажется, что их быть не может.

Отсутствие индекса → Полное сканирование
Бывают очень казусные случаи, например, с отсутствием индекса на боевой схеме. У нас был конкретный пример, когда запрос долгое время работал быстро без индекса. Но там было полное сканирование, и поскольку размер таблицы постепенно рос, то запрос начал работать медленнее, и из квартала в квартал требовал чуть больше времени. В конечном итоге мы обратили на него внимание и оказалось, что индекса там нет.

Большая выборка → Полное сканирование
Вторая типичная ошибка — это большая выборка данных — классический случай полного сканирования. Все знают, что полное сканирование надо использовать только тогда, когда это действительно оправдано. Иногда бывают случаи, когда попадается полное сканирование там, где можно было бы обойтись без него, например, если перенести условия фильтрации из pl/sql-кода в запрос.

Неэффективный индекс → Длинный INDEX RANGE SCAN
Может быть, это даже самая распространенная ошибка, про которую почему-то очень мало говорят, — так называемый неэффективный индекс (длинное индексное сканирование, длинный INDEX RANGE SCAN). Например, у нас есть таблица по реестрам. В запросе мы пытаемся найти все реестры данного агента, и в конечном итоге добавляем какое-нибудь условие фильтрации, например, за некий период, или с определенным номером, или конкретного клиента. В таких ситуациях индекс обычно строят только по полю «агент» из соображений универсальности использования. В итоге получается такая картина: в первый год работы, скажем, у агента было 100 записей в этой таблице, в следующем году уже 1 000, еще через год может быть 10 000 записей. Проходит некоторое время, этих записей становится 100 000. Очевидно, что запрос начинает медленно работать, потому что в запрос нужно добавлять не только сам идентификатор агента, но еще и какой-то дополнительный фильтр, в данном случае по дате. Иначе будет получаться, что объем выборки из года в год будет увеличиваться, поскольку число реестров для данного агента растет. Эту проблему надо решать на уровне индекса. Если данных становится слишком много, тогда надо уже думать в сторону секционирования.

Ненужные ветки дистрибутивного кода
Это тоже курьезный случай, но, тем не менее, и так бывает. Мы смотрим в топ запросов, и видим там какие-то странные запросы. Приходим к разработчикам и говорим: «Мы нашли некоторые запросы, давайте разберемся и посмотрим, что с этим можно сделать». Разработчик задумывается, потом приходит через некоторое время и говорит: «В вашей системе этой ветки кода быть не должно. У вас эта функциональность не используется». Потом разработчик рекомендует включить какую-то специальную настройку, чтобы работать в обход этого участка кода.

Примеры из практики

Теперь я бы хотел рассмотреть два примера из нашей реальной практики. Когда мы имеем дело с топом запросов, мы конечно в первую очередь думаем о том, что там должно быть что-то мегатяжелое, нетривиальное, со сложными операциями. На самом деле это не всегда так. Иногда бывают случаи, когда в топ операций попадают очень даже простые запросы.

Пример 1

В этом примере запрос всего из двух таблиц, причем это не тяжелые таблицы — всего лишь несколько миллионов записей. Казалось бы, чего проще? Тем не менее, запрос попал в топ.

Давайте попробуем разобраться, что же с ним не так.

Ниже приведена картинка из Enterprise Manager Cloud Control — данные по статистике работы этого запроса (у Oracle есть такой инструмент). Видно, что есть регулярная нагрузка по данному запросу (верхний график). Цифра 1 сбоку говорит о том, что в среднем работает не больше одной сессии. Зеленая диаграмма показывает, что запрос использует только ЦПУ, что вдвойне интересно.

Попробуем разобраться, что же тут происходит?

Выше таблица со статистикой по запросу. Почти 700 тысяч запусков — этим никого не удивишь. Но интервал времени от First Load Time 15 декабря до Last Load Time 22 декабря (см. предыдущую картинку) — это одна неделя. Если посчитать количество запусков в секунду, получается, что запрос в среднем выполняется каждую секунду.

Смотрим дальше. Время выполнения запроса 0,93 сек, т.е. меньше секунды, это же замечательно. Можно порадоваться — запрос не тяжелый. Тем не менее он попал в топ, значит потребляет много ресурсов. В каком месте он потребляет много ресурсов?

В таблице есть строчка по логическим чтениям. Мы видим, что на один запуск ему требуется почти 8 тысяч блоков (обычно 1 блок — это 8 Кбайт). Получается, что запрос, работая один раз в секунду, загружает примерно 64 Мбайта данных из памяти. Что-то здесь уже не так, надо разбираться.

Посмотрим план: есть полное сканирование. Что ж, пойдем дальше.

В таблице rnko_dep_reestr_in_oper, всего лишь 5 миллионов строк и их средняя длина строки 150 байт. Но оказалось, что не хватает индекса по тому полю, которое является соединительным — подзапрос соединяется с запросом через поле ean_rnko, по которому индекса нет!

Илон Маск рекомендует:  Использование форм в visual foxpro

Более того, даже если он появится, на самом деле ситуация будет не очень хорошая. Возникнет то длинное индексное сканирование (длинный INDEX RANGE SCAN). ean_rnko — это внутренний идентификатор агента. Реестры по агенту будут накапливаться, и с каждым годом количество данных, которые будет выбирать этот запрос, будет увеличиваться, и запрос будет подтормаживать.

Решение: создать индекс по полям ean_rnko и date_reg, попросить разработчиков ограничить глубину сканирования по дате в данном запросе. Тогда можно хотя бы в некоторой степени гарантировать, что производительность запроса будет оставаться примерно в одних и тех же границах, так как объем выборки будет ограничиваться фиксированным интервалом времени, и не нужно будет вычитывать всю таблицу. Это очень важный момент, посмотрите, что получилось.

После оптимизации время работы стало меньше сотой секунды (было 0,93), количество блоков стало в среднем 8,5 — меньше в 1000 раз, чем было.

Пример 2

Я начал рассказ с того, что обычно в топе запросов ожидается что-то сложное. Выше пример «сложного» запроса, который идет к одной таблице (!), и он тоже попал в топ запросов :) Индекс по полю ID_PROCESSING есть!
В данном запросе есть 3 условия IS NULL, а, как мы знаем, такие условия не индексируются (нельзя использовать индекс в этом случае). Плюс есть всего лишь два условия типа равенство (по ID_PROCESSING и STATUS).

Наверное, разработчик, который посмотрел бы на этот запрос, в первую очередь предложил бы сделать индекс по ID_PROCESSING и STATUS. Но учитывая количество данных, которое при этом выберется (их будет очень много), это решение не проходит.

Однако, запрос потребляет много ресурсов, значит, нужно сделать что-то такое, чтобы он стал работать быстрее. Давайте попробуем разобраться в причинах.

Выше статистика за 1 день, из которой видно, что запрос запускается каждые 5 минут. Основное потребление ресурсов — это ЦПУ и чтение с диска. Ниже на графике со статистикой количества запусков запроса видно, что в целом все в порядке — количество запусков почти не меняется с течением времени — достаточно стабильная ситуация.

А если дальше посмотреть, то видно, что время работы запроса иногда меняется достаточно сильно — в несколько раз, что уже существенно.

Давайте разбираться дальше.


В Oracle Enterprise Manager есть утилита SQL-Monitoring. Этой утилитой можно посмотреть в режиме реального времени потребление запросом ресурсов.

Выше отчет для проблемного запроса. В первую очередь нас должно заинтересовать, что INDEX RANGE SCAN (нижняя строка) в колонке Actual Rows показывает 17 миллионов строк. Наверное, стоит задуматься.

Если посмотреть дальше на план выполнения, то окажется, что после следующего пункта плана из этих 17 миллионов строк остается всего 1705. Спрашивается — зачем было выбрано 17 миллионов? В итоговой выборке осталось примерно 0,01%, то есть выполнена заведомо неэффективная, ненужная работа. Более того, эта работа выполняется каждые 5 минут. Вот проблема! Поэтому это запрос попал в топ запросов.

Давайте попробуем решить эту нетривиальную проблему. Индекс, который напрашивается в первую очередь, неэффективен, поэтому нужно придумать что-то хитрое и победить условия IS NULL.

Новый индекс

Мы посовещались с разработчиками, подумали, и пришли к такому решению: сделали функциональный индекс, в котором есть колонка ID_PROCESSING, которая была с условием равенства в запросе, а все остальные поля включили в качестве аргументов этой функции:

Эта функция типа deterministic, то есть на одном и том же наборе параметров всегда выдает один и тот же ответ. Мы сделали так, чтобы эта функция выдавала фактически всегда одно значение — в данном случае «U». Когда все эти условия выполняются, выдается «U», когда не выполняются — NULL. Такой функциональный индекс дает возможность эффективно отфильтровать данные.

Применение этого индекса привело к следующему результату:

Здесь одна колонка — это один снэпшот, они делаются каждые полчаса работы БД. Мы добились своей цели и этот индекс оказался действительно эффективным. Посмотрим количественные характеристики:

Средняя статистика работы запроса
ДО

ПОСЛЕ

Elapsed Time, сек
CPU Time, сек
Buffer Gets, блок
Disk Reads, блок

Время работы уменьшилось в 2,5 раза, а потребление ресурсов (Buffer Gets) — примерно в 4. Количество блоков данных, считываемых с диска, уменьшилось очень значительно.

Результаты применения проактивной оптимизации

  • снижение нагрузки на БД;
  • повышение стабильности работы БД;
  • значительное уменьшение количества инцидентов производительности ПО.

Инциденты производительности уменьшились в 10 раз. Это субъективная величина, раньше инциденты происходили на комплексе РБС-Ритейл Банк стабильно 1–2 раза в месяц, а сейчас мы практически про них забыли.

Тут возникает вопрос — а причем тут инциденты производительности ПО? Мы же не занимались ими напрямую?

Вернемся к последнему графику. Если вы помните, там было полное сканирование, требовалось хранить в памяти большое количество блоков. Поскольку запрос выполнялся регулярно, все эти блоки хранились в кэше Oracle. При этом получается, что, если в это время в базе возникнет высокая нагрузка, например, кто-то начнет активно пользоваться памятью, нужен будет кэш для хранения блоков данных. Таким образом, часть данных для нашего запроса будет вытесняться, а значит, придется делать физические чтения. Если делать физические чтения, время работы запроса сразу колоссально увеличится.

Логическое чтение — это работа с памятью, оно происходит быстро, а любое обращение к диску — это медленно (если смотреть по времени, миллисекунды). Если повезет, и в кэше операционной системы или в кэше массива есть эти данные, то все равно это будут десятки микросекунд. Чтение из кэша самого Oracle намного быстрее.

Когда мы избавились от полного сканирования, исчезла необходимость хранить такое большое количество блоков в кэше (Buffer Cache). Когда происходит нехватка этих ресурсов, запрос работает более-менее стабильно. Больше не наблюдается таких больших всплесков, какие были со старым индексом.

Итоги по проактивной оптимизации:

  • Первичную оптимизацию запросов нужно проводить на серверах тестирования, смотреть, как работают запросы и их бизнес-логику, чтобы не делать ничего лишнего. Эти работы остаются.
  • Но периодически, раз в несколько месяцев имеет смысл снимать отчеты по полной нагрузке с сервера, делать поиск топовых запросов и операций в БД и оптимизировать их.

Инструментов для получения статистических данных в БД Oracle много:

  • AWR Report (DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.awr_report_html);
  • Enterprise Manager Cloud Control 12c (SQL Details);
  • SQL Details Active Report (DBMS_PERF.report_sql);
  • SQL Monitoring (вкладка в EMCC);
  • SQL Monitoring Report (DBMS_SQLTUNE.report_sql_monitor*).

Часть этих инструментов работает в консоли, то есть не привязаны к Enterprise Manager.

  • Верхний график показывает, сколько сессий работает с данным запросом.
  • Левый блок показывает, откуда запускается данный запрос, в каких модулях он находится.
  • Снизу слева — информация по использованию shared-пула.
  • Справа диаграмма показывает события ожидания, которые есть в системе. В данном случае это только ЦПУ.
  • Снизу справа — самое интересное — табличка с качественными характеристиками, которые наиболее важны при анализе проблем производительности.

SQL-Monitoring показывает как это все выглядит в режиме реального времени (где зеленая шестеренка крутится, запрос сейчас работает).

Выше внутреннее содержимое отчета SQL-Monitoring. Он в реальном времени показывает, какую строчку запроса выполняет и сколько строк при этом считывает (колонка Actual Rows). В данном случае в INDEX RANGE SCAN уже считано 5 миллионов.

Текстовый инструмент SQL Monitoring Report, в котором есть часть информации (не вся).

Бонус: специалисты РНКО «Платежный центр» и ЦФТ отлично подготовились к конференции в Новосибирске, сделали несколько полезных докладов, а еще организовали настоящее выездное радио. За два дня в эфире радио ЦФТ успели побывать эксперты, докладчики, организаторы. Перенестись с сибирское лето можно, включив записи, вот ссылки на блоки: Kubernetes: за и против; Data Science & Machine Learning; DevOps.

На HighLoad++ в Москве, которая уже 8 и 9 ноября, будет еще больше интересного. В программе доклады обо всех аспектах работы над высоконагруженными проектами, мастер-классы, митапы и мероприятия от партнеров, которые поделятся экспертными советами и найдут, чем удивить. О самом интересном обязательно напишем и оповестим в рассылке, подключайтесь!

Faq конфеpенций ru algorithm и nice sources

Понятие “вид элемента \(a_k\) ” легко может быть обобщено на ту или иную его категорию или вещественное значение, т.е. концепция ассоциативного анализа может быть применена для комбинаций любых переменных. Например, при прогнозировании погоды одно из ассоциативных правил может выглядеть так: ‘направление ветра’ = NNW -> ‘завтра будет дождь’ = TRUE

Выделяют три вида правил:

  • полезные правила, содержащие действительную информацию, которая ранее была неизвестна, но имеет логическое объяснение;
  • тривиальные правила, содержащие действительную и легко объяснимую информацию, отражающую известные законы в исследуемой области, и поэтому не приносящие какой-либо пользы;
  • непонятные правила, содержащие информацию, которая не может быть объяснена (такие правила или получают на основе аномальных исходных данных, или они содержат глубоко скрытые закономерности, и поэтому для интерпретации непонятных правил нужен дополнительный анализ).

Поиск ассоциативных правил обычно выполняют в два этапа:

Для оценки полезности и продуктивности перебираемых правил используются различные частотные критерии, анализирующие встречаемость кандидата в массиве экспериментальных данных. Важнейшими из них являются поддержка (support) и достоверность (conf >\(\mathcal \rightarrow \mathcal\) имеет поддержку \(s\) , если оно справедливо для \(s\%\) взятых в анализ случаев:

Достоверность правила показывает, какова вероятность того, что из наличия в рассматриваемом случае условной части правила следует наличие заключительной его части (т.е. из \(\mathcal\) следует \(\mathcal\) ):

Алгоритмы поиска ассоциативных правил отбирают тех кандидатов, у которых поддержка и достоверность выше некоторых наперед заданных порогов: minsupport и minconfidence . Если поддержка имеет большое значение, то алгоритмы будут находить правила, хорошо известные аналитику или настолько очевидные, что нет никакого смысла проводить такой анализ. Большинство интересных правил находят именно при низком значении порога поддержки. С другой стороны, низкое значение minsupport ведет к генерации огромного количества вариантов, что требует существенных вычислительных ресурсов или ведет к генерации статистически необоснованных правил.

В пакете arules для R используются и другие показатели — подъемная сила, или лифт (lift), которая показывает, насколько повышается вероятность нахождения \(\mathcal\) в анализируемом случае, если в нем уже имеется \(\mathcal\) :


и усиление (leverage), которое отражает, насколько интересной может быть более высокая частота \(\mathcal\) и \(\mathcal\) в сочетании с более низким подъемом:

Первый алгоритм поиска ассоциативных правил был разработан в 1993 г. сотрудниками исследовательского центра IBM, что сразу возбудило интерес к этому направлению. Каждый год появлялось несколько новых алгоритмов (DHP, Partition, DIC и др.), из которых наиболее известным остался алгоритм “Apriori” (Agrawal, Srikant, 1994).

Пакет arules позволяет находить часто встречающиеся сочетания элементов в данных (frequent itemsets) и отбирать ассоциативные правила, обеспечивая интерфейс к модулям на языке C, которые реализуют алгоритмы “Apriori” и “Eclat”. Так как обычно обрабатываются большие множества наборов и правил, то для уменьшения объёмов требуемой памяти пакет содержит развитый инструментарий преобразования разреженных входных матриц в компактные наборы транзакций (Hahsler et al., 2020; Огнева, 2012).

Для реализации работы с алгоритмами выделения ассоциаций в arules реализованы специальные типы данных, относящиеся к объектам трех классов: входной массив транзакций (transactions) и на выходе — часто встречающиеся фрагменты данных (itemsets) и правила (rules).

Объекты класса transactions представляют собой специально организованные бинарные матрицы со строками-наборами и столбцами-признаками, содержащие значения элемента 1, если соответствующий признак есть в транзакции, и 0, если он отсутствует. В зависимости от типа данных и способа их загрузки, эти объекты могут иметь разные способы организации и состав дополнительных слотов. В частности, подкласс itemMatrix является одновременно средством представления разреженных матриц с использованием функционала пакета Matrix . Другим способом формирования экземпляров класса transactions является загрузка данных из файла функцией read.transactions() .

Для выделения ассоциативных правил вновь обратимся к нашему примеру по классификации лиц избирателей (см. рис. 5.1). Метод «basket» функции read.transactions() предполагает, что каждая строка в файле представляет собой одну транзакцию, в которой признаки (т.е. их метки) разделены символами sep (по умолчанию — запятая). Переформируем исходную таблицу данных в файл необходимого формата:

Загрузим данные из файла и создадим объект itemMatrix . Информацию о сформированном массиве транзакций можно получить, выполнив команды inspect() и summary() .

Faq конфеpенций ru algorithm и nice sources

Для того, чтобы зашифровать данные по открытому ключу , необходимо следующее:

разбить шифруемый текст на блоки, каждый из которых может быть представлен в виде числа M(i)=0,1,2. n-1( т.е. только до n-1).

26.09.2011, 20:22

RSA
Не знал куда написать и решил сюда: как найти ключ дешифрования d и вычислить зашифрованный текст.

RSA-шифрование
Написал программу в Delphi реализующую алгоритм Rsa- шифрования, производящую.

Пару вопросов к RSA
Вот читаю про общий алгорит RSA и там есть пункты Выбрать число d взаимно простое с m Выбрать.

Алгоритм RSA не работает
Здравствуйте! Пытаюсь зашифровать число по алгоритму RSA. Расчеты произвожу в калькуляторе windows.

в чем опасность для взлома алгоритма rsa
Препод задал вопрос, Если завтра утром отвечу — 5, если нет — 4 Надо объяснить в чем опасность для.

Фрикер Клуб

Кодировка NICE FLOR-S

Одна из самых распространенных кодировок – встречается на форуме в таких изделиях как ИМИТАТОР от CodePerfect на железе Олега, МЕГА-АНАЛИЗАТОР от RUSSO_TURISTO, в прошивке Joker для железа Олега, в прошивках для ZX940.

В большинстве изделий представляет собой или случайный выброс шифрованной части (hop) (имитацию) сигнала или просто определение типа кодировки.

Вопрос – возможно ли воспроизвести сигнал открытия автоматике nice flor-s обычными средствами – т.е. без обращения к китайцам для распила проца чтобы узнать хитрый алгоритм?

Посмотрев различные ветки форума было выяснено что якобы пользователь Dolero производил анализ безопасности nice — у него была прошивка и он сделал некие выводы — всё элементарно. также было выяснено что он считал eeprom приёмника и именно из этого сделал такие заключения. Прошивку он прочитал из проца моторола, так самые первые flors были на процах motorola и пина защиты там нет. Бери программатор и читай, однако всё оказалось непросто.

Физические параметры сигнала nice flor-s

Преамбула 1500 HI 1500 LOW
Логический 0 – 500 HI 1000 LOW
Логическая 1 – 1000 HI 500 LOW

Важным моментом данной кодировки является соблюдение правильных пауз между динамическими сериями сигнала – пауза 18500 мкс

Не посмотрев правильно сколько длится пауза я долго не понимал почему сигнал везде правильный а приёмник или сбивается или вообще его не воспринимает.

Логические параметры сигнала nice flor-s

Данные по кнопкам были найдены на форуме у CodePerfect

“Кодирование кнопок.
Первый полубайт — собственно номер кнопки, задается одним битом:
0001 — 1 кнопка
0010 — 2 кнопка
0100 — 3 кнопка
1000 — 4 кнопка

Второй полубайт формируется из XOR XOR .
Для первой кнопки второй полубайт будет:
XOR = F
XOR = C
XOR = D
XOR = A
XOR = B
XOR = 8
и т.д.

Для второй кнопки второй полубайт будет:
XOR = C
XOR = F
XOR = E
XOR = 9
XOR = 8
XOR = B
и т.д.”

Могу добавить, что второй полубайт — время удержания кнопки и если необходимо в автоматику передавать длинное нажатие кнопки – необходимо увеличивать время циклического изменения второго полубайта (в примере это указано)

Счетчик –шифрованная нелинейная последовательность

Серийный номер – линейно зависим от значения счётчика 2 полубайта

Логический анализ после приёма сигнала:

Принцип линейной зависимости серийного номера

В EEPROM счетчик расшифрован

Для каждого уникального значения шифрованного счётчика — 2 байта существует ещё 1 байт линейного шифрования серийного номера.

Метод построения оригинальной посылки

B1, B2 – коэффициенты зависимости (свои для каждого значения счётчика)

Нелинейная последовательность шифрованного счётчика строится по какому-то принципу – скорее всего принцип логических правил и табличного компадирования (замещения байтов по правилам через таблицы).

Шифрование обратимое, иначе нельзя было бы расшифровать значение счётчика по оригинальной посылке.

Возможно … возможно таблицу реально составить используя полные статистические данные, но мы пойдём ДРУГИМ путём !

Атака типа “DROP COUNTER”

Мы не будем пытаться расшифровывать принцип построения нелинейной последовательности, а обратимся к старому доброму предмету ТВИМС.

(теория вероятностей и мат. статистика)


Сколько значений счётчика? — 2 байта

Сколько всего вариантов? — 16 в 4 степени = 65536 вариантов

Прописываем брелок Flor-S в приёмник и узнаём из EEPROM оригинальный серийный номер (если при каждом приёме сигнала делать операцию XOR на оригинальный серийный номер мы получим правильные коэффициенты линейной зависимости для каждого значения счетчика)

При помощи устройства получаем все возможные значения счётчика и коэффициентов зависимости.

ABCD – значение счетчика, EF – линейная зависимость

Теперь через таблицу возможно вычислять правильные шифрованные значения счётчика, формировать оригинальные посылки через XOR оригинального серийного номера и полученных коэффициентов, однако есть ещё 1 вариант.

Было исследовано 2 приёмника SMXI и FLOXI2R (съёмный EEPROM)

На этих приёмниках это работало.

У роллинг кода flor-s на этих приёмниках не было окна синхронизации,

Возможно вообще у этого кода окна нет, утверждать не буду.

Получается это не баг, а особенность роллинг протокола:

Любая посылка конечной серии F0FF всегда валидна.

+ с серии F0FF счетчик может переходить на серию 0000

Для имитации брелока возможно закольцевать всего 2 посылки

Серии 0000 и серии F0FF

Из-за вычислений внутри приёмника регистры после нового приема сигнала не очищаются и приёмник лагает – 2 посылки воспринимаются через раз.

Для успешной имитации необходимо 8 посылок

4 серий 0000 + 4 серий F0FF

АТАКА

  • серийный номер линейно зависим от значения счетчика c коэффициентами B1B2
  • в полученной шифрованной посылке тоже скрыт серийный номер, и он также линейно зависим с коэффициентами P1P2
  • получаем что в посылке конечной серии счетчика F0FF серийный номер скрыт за линейной зависимостью E1 = B1 XOR P1

А что если перебрать все 256 комбинаций E1E2 на серии F0FF ?

ВАЖНОЕ ДОПОЛНЕНИЕ:

брелок оригинал перейдёт в состояние “DROP COUNTER” – не будет работать

из старых приёмников nice без программатора выписать брелок нельзя, можно только полностью стереть eeprom и всё прописать заново.

не все умеют цепляться прищепкой к eeprom, хотя у некоторых приёмников eeprom снимается.

на SMXI приёмнике нужна прищепка — просто к eeprom не подключишься.

На старой автоматике обычно нерабочий брелок заменяют на новый с доплатой, чтоб всё не прописывать заново.

Иногда используется станция NiceOBOX. В нее вставляется eeprom из приёмника для возможности быстро прописать большое количество брелоков.

Станция не у всех есть.

Не зная оригинальный правильный серийный номер брелока, но имея 1 правильную посылку есть возможность написать закольцованный имитатор посылок. работать будет (отправляя по 256 вариантов серийного номера каждый раз).

В примере скетч имитации брелока nice flor-s – 8 закольцованных посылок

Выводы – Nice flor-s уязвимый к атакам устаревший протокол.

протокол нельзя взломать перехватом кода, но можно имея приёмник и пульт.

nice и ionice. Приоритеты процессов

nice — позволяет указывать приоритет выполнения процессором различных задач, диапазон приоритетов -20 до 19, где 19 наименьший, если не указать, то будет стандартный приоритет 0. Удобен например при упаковке данных в архивы, чтобы эта задача не грузила сервер или когда нужно запустить много процессов, распределив нагрузку, которые занимают все процессорное время.

Пример выполнения команды с самым низким приоритетом:

Посмотреть таблицу процессов и их приоритетов можно так (колонка NI):

Если таблица большая, можно перенаправить вывод команды в Less и смотреть постранично:

Чтобы изменить приоритет:

Проверка значения приоритета по умолчанию (стандартно 0):

ionice — позволяет указать приоритет при операциях ввода/вывода, например чтобы снизить нагрузку на диск. Первым указывается класс от 1 до 3, потом приоритет от 0 до 7, где 7 наименьший.
Классы есть трех видов:
1) Real time — Преимущественный без обращения внимания на другие процессы с указанием приоритетов от 0 до 7.
2) Best Effort — Стандартный с указанием приоритетов от 0 до 7.
3) Idle — При простое без указания приоритетов.

Пример выполнения команды с самым низким приоритетом ввода/вывода:

Для изменения приоритета:

Для просмотра установленного приоритета:

Можно указать одновременно приоритеты через nice и ionice:

Для указания высоких приоритетов например могут понадобится root права, по этому команды нужно выполнять от имени root пользователя либо добавив перед командой sudo.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Кодинг, CSS и SQL