Практически каждый веб-сайт включает сбор пользовательского ввода с помощью HTML-форм. Каждый раз, когда мы собираем пользовательские данные, мы должны их проверять. В компьютерных науках проверка данных - это процесс проверки того, являются ли введенные данные разумными и обоснованными.

Рассмотрите возможность разработки формы для подписки по электронной почте. В этом случае мы хотим проверить, соответствует ли отправленное электронное письмо общему формату, например username@randomMail.com. Без проверки злоумышленники могут вводить бесполезные значения или даже выполнять SQL-инъекции.

В этой статье мы будем выполнять проверку данных формы с помощью Validator.js - облегченного пакета NPM, созданного именно для этой цели.

Вы когда-нибудь пытались выполнить сложные вычисления, чтобы обнаружить, что это занимает вечность и замедляет ваши процессы?

Есть много способов решить эту проблему, например с помощью веб-воркеров или фоновых потоков. GPU снимает нагрузку с вашего процессора, давая вашему процессору больше места для других процессов. Между тем, веб-воркеры по-прежнему работают на вашем процессоре, но в разных потоках.

В этом руководстве для начинающих мы продемонстрируем, как использовать GPU.js для выполнения сложных математических вычислений и повышения производительности приложений JavaScript.

Heroku - это облачная платформа, предоставляющая услуги хостинга. Она поддерживает несколько языков программирования, включая PHP, Node.js и Python. Это платформа как сервис (PaaS), который позволяет вам управлять приложениями веб-сайтов, одновременно заботясь о ваших серверах, сетях, хранилище и других облачных компонентах.

В этой статье мы рассмотрим, как развернуть приложение Django на Heroku с помощью Git.

Функция np.linalg.qr() вычисляет qr-факторизацию матрицы. Разложите матрицу на множители как  qr, где  q - ортонормировано, а  r - верхнетреугольное.

Python numpy.linalg.cholesky() используется для получения значения разложения Холецкого. Давайте разберемся, что такое разложение Холецкого. Если у нас есть L * LH квадратной матрицы, где L - нижний треугольник .H - сопряженный оператор транспонирования (который является обычным значением транспонирования), должен быть эрмитовым (симметричным, если действительное значение) и четко определенным. Возвращается только L.

Метод numpy.kron() используется для получения произведения Кронекера двух заданных списков. Но подождите, что такое произведение Кронекера? Предположим, у нас есть два списка: A [a0, a1, a2] и B [b0, b1, b2]. Если мы хотим вычислить произведение Кронекера этих двух списков, ответ будет следующим:

[a0 * b1, a1 * b0, a2 * b0, a0 * b1, a1 * b1, a2 * b1, a0 * b2, a1 * b2, a2 ​​* b2]

Numpy linalg.matrix_rank() используется для вычисления степени n квадратной матрицы. Что это означает, что  если у нас есть квадратная матрица M и целое число n, и эта функция используется для вычисления Mn?

Numpy outer() используется для вычисления внешнего произведения двух заданных векторов. Теперь вопрос в том, что такое внешний вектор? Предположим, у нас есть два вектора A [a, a1, a2, .. an] и B [b0, b1, b2,… bn], внешнее произведение этих двух векторов будет:

[[a0 * b0 a0 * b1 a0 * b2… a0 * bn]

  [a1 * b0 a0 * b1 a1 * b2… a1 * bn]
  [……………………………….] ] 

Стандартная библиотека C++ содержит богатую коллекцию контейнеров, итераторов и алгоритмов, которые можно составить для получения элегантных решений сложных проблем. Что наиболее важно, они быстрые, что делает C++ привлекательным выбором для написания высокопроизводительного кода.

NVIDIA недавно представила stdpar: способ автоматического ускорения выполнения алгоритмов стандартной библиотеки C++ на графических процессорах с помощью компилятора nvc++. Это означает, что программы на C++, использующие стандартные библиотечные контейнеры и алгоритмы, теперь могут работать еще быстрее.

В этом посте я исследую способ внедрения алгоритмов C++ с ускорением на GPU в экосистему Python. Я использую Cython как способ вызвать C++ из Python и показать вам, как создавать код Cython с помощью nvc++. Я представляю два примера: простую задачу по сортировке последовательности чисел и более сложное реальное приложение, метод Якоби. В обоих случаях вы увидите впечатляющий прирост производительности по сравнению с традиционным подходом к использованию NumPy. Наконец, я обсуждаю некоторые текущие ограничения и следующие шаги.

Мы, как разработчики программного обеспечения, часто попадаем в ситуации, когда нам нужно добавить в код некоторую долю случайности.

В этой статье мы рассмотрим, как генерировать случайные числа в JavaScript. Мы также коснемся нескольких встроенных методов работы со случайными числами. В конце мы применим эти знания, написав функцию для моделирования шестигранной матрицы.