In der Welt der Algorithmen spielt die Berechnungskomplexität eine zentrale Rolle. Sie gibt einen Einblick, wie viel Rechenaufwand erforderlich ist, um einen bestimmten Algorithmus auszuführen. Dieser Beitrag führt durch die Grundlagen der Berechnungskomplexität und zeigt anhand von Python-Code und mathematischen Beispielen, wie die Laufzeit von Algorithmen abgeschätzt werden kann.
In der modernen Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz spielen neuronale Netzwerke eine zentrale Rolle. Mit der wachsenden Komplexität und Größe dieser Modelle steigt jedoch auch der Bedarf, das Training effizient auf mehrere Maschinen zu verteilen. Hierbei erweisen sich Parameter-Server als unverzichtbares Werkzeug, um die enormen Rechenanforderungen durch verteiltes Training zu bewältigen. Parameter-Server ermöglichen es, die Berechnungen auf mehrere Rechner (Worker-Knoten1) aufzuteilen und die Modellparameter zentral zu speichern und zu aktualisieren.
sequenceDiagram
participant DB as Datenbank
participant W1 as Worker 1
participant W2 as Worker 2
participant PS as Parameter-Server
DB->>W1: Sendet Trainingsdaten
DB->>W2: Sendet Trainingsdaten
W1->>PS: Sendet Gradienten
W2->>PS: Sendet Gradienten
PS-->>W1: Aggregierte & aktualisierte Parameter
PS-->>W2: Aggregierte & aktualisierte Parameter
Anwendung von Dependency Injection und Interface Pattern in Python am Beispiel eines
symmetrischen Verschlüsselungsprojekts:github.com/eugen-hoppe/symmetric
In der modernen Softwareentwicklung sind Design Patterns unerlässlich, da sie bewährte Lösungen für häufig auftretende Probleme bieten. Sie helfen, den Code wartbar, modular und erweiterbar zu gestalten. In diesem Beitrag wird das eigene GitHub-Projekt symmetric vorgestellt, das eine Bibliothek für symmetrische Verschlüsselung in Python umfasst. Im Fokus stehen zwei wichtige Design Patterns: das Interface Pattern und Dependency Injection.
Das Debugging in Python, wie in vielen anderen Programmiersprachen auch, ist ein wichtiger Prozess, um Fehler und Probleme im Code zu finden und zu beheben.
Model-View-Controller (MVC) ist ein Architekturmuster in der Softwareentwicklung, das verwendet wird, um Anwendungen in drei Hauptkomponenten zu strukturieren: das Modell, die Ansicht und den Controller.
graph LR
Controller -- "Anfrage über Datenänderung" ---> Model
Controller -- "Auswahl der View" ---> View
Model -- "Übermittlung der Daten" ---> Controller
Die Strukturierung der Reihenfolge im Dockerfile ist aus mehreren Gründen wichtig, vor allem im Hinblick auf Effizienz und Sicherheit der App.
Hintergrund: Layers im Docker System
Docker-Images bestehen aus Schichten, wobei jede Dockerfile-Anweisung in der Regel eine neue Schicht erzeugt. Diese Schichten sind Änderungsstapel am Dateisystem, die aufeinander aufbauen. Das Schichtensystem ermöglicht eine effiziente Speichernutzung und die Wiederverwendung von Schichten zwischen verschiedenen Images. Wichtig sind hierbei das Caching zur Beschleunigung des Build-Prozesses und die Auswirkungen auf die Image-Größe, Sicherheit sowie die Wiederverwendbarkeit und das Teilen von Schichten, um die Effizienz von Docker insgesamt zu steigern.
Um in Python eine neue Ausnahme zu werfen, während die abgefangene Exception im Traceback nachverfolgt werden kann, nutzt man das Schlüsselwort raise in Verbindung mit einem from, um die ursprüngliche Ausnahme anzugeben. Das from-Schlüsselwort erlaubt es Python, sowohl die neue als auch die ursprüngliche Ausnahme im Traceback zu verbinden und auszugeben, was für das Debugging sehr nützlich sein kann.
Hier ist ein Beispiel, wie man das machen kann:
Traceback (most recent call last):
File "***.py", line 3, in <module>
raise ValueError("Ein Wertfehler ist aufgetreten")
ValueError: Ein Wertfehler ist aufgetreten
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "***.py", line 7, in <module>
raise RuntimeError("Ein neuer Fehler") from original_exception
RuntimeError: Ein neuer Fehler