Author: Frank-Mich L'Heureux
La chasse aux dépendances avec docker
On veut compiler une nouvelle librairie dans notre beau code. Le “README” indique seulement 2 dépendances… Par expérience, c’est rare que la liste soit exhaustive.
Voici un truc rapide de la part d’un collègue pour aller à la «chasse aux dépendances» sans cochonner sa machine. Ça implique Docker et linux.
Lecture: The Art of Debugging
Déverminer (déboguer) est, je crois, un sujet sur lequel je n’avais jamais lu jusqu’à maintenant. Travaillant maintenant presque à temps plein sur le projet MLDB, en C++, gdb est un de mes outils de travail au quotidien. Comme la productivité d’un programmeur dépend largement de la maîtrise de ses outils, j’ai décidé d’y consacrer du temps.
Computers
No Starch Press
2008
264
https://www.nostarch.com/debugging.htm
Lecture: Machine Learning in Action
Après un peu plus de 3 années passées chez Datacratic, il était grand temps que je m’intéresse davantage à l’apprentissage machine. C’est le livre Machine Learning in Action que j’ai choisi pour me lancer.
Computers
Manning Publications
2011-12
354
Provides information on the concepts of machine theory, covering such topics as statistical data processing, data visualization, and forecasting.
Les points chauds du télétravail
Voici quelques conseils pour réduire la friction des télétravailleurs avec le bureau.
Fixing Windows 10 sound issue/noise
For a few months I have been struggling with small sound issues. It’s hard to put words to describe it, but it was like noise/static here and there, more often than not while playing games and rendering 3D.
I tried reinstalling audio drivers but that didn’t fix the issue. Finally, I found a post (to which I lost the link) with the solution.
In Windows 10 power options, I changed the configuration from “balanced” to “performance”.
Lecture: Modern C++ Design
Tel que mentionné dans mon billet de lecture précédent, j’ai lu “Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied”. Ouch. C’est de loin le livre C++ techniquement le plus difficile/avancé que j’ai lu.
Computers
Addison-Wesley Professional
2001
323
SGE/OGS: Clean your logs
At Datacratic, part of our infrastructure runs in the cloud. Our elastic cluster is managed by StarCluster and job dispatch is managed by Open Grid Scheduler (OGS), a fork of Sun Grid Engine (SGE).
While I was looking at StarCluster’s output to help a new user, I realized there was a lot of timeouts. I dug a bit and found out that the command qacct was too slow. Following the lead, I understood that the said command parses a text file each time it is executed.
After a few years of operations, our main cluster has dispatched over 5 000 000 jobs. The log file parsed by qacct was about 2Gb in size. Tada! A couple of search queries taught me that OGS, in its install directory (<path to ogs>/util/logchecker.sh), has a script, ready to be configured, to rotate its logs. I configured and launched it. The timeouts are gone.
Lesson learned: StarCluster/OGS operators, it is important to configure and schedule that script to run every now and then if you want to keep your operations stable.
Lecture: Exceptional C++
Un autre livre de C++! Mon 3è pour être exact. Comme souvent, c’est le travail qui motive mes choix. Récemment j’ai été amené à travailler sur MLDB et une bonne partie du code requiert des connaissances approfondies. Je souhaitais une fois de plus m’améliorer alors j’ai débusqué ce livre qui semble être un classique.
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Computers
Taylor & Francis US
2000
208
Lecture: Evaluating Machine Learning Models
Ce billet sera aussi bref que ce livre de 50 pages l’est. On y passe en revue des techniques d’évaluation des modèles d’apprentissage machine. Travaillant avec de près avec une équipe dans ce domaine, j’ai reconnu plusieurs méthodes qui y sont décrites dans les conversations quotidiennes au boulot. C’est une lecture rapide que j’ai appréciée. Étant donné qu’il est gratuit, il est facile de le recommander à tout le monde qui est curieux sur le domaine.
http://www.oreilly.com/data/free/evaluating-machine-learning-models.csp
Evaluating Machine Learning Models
O'Reilly
Septembre 2015
ebook
50