Ejemplos de Cuadros de Mando Open Source

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OSBI Magic Visualizations
The power of open source business intelligence
OSBI Magic Visualization

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The power of open source business intelligence
OSBI Magic Visualization
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93.425.50.10
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一比一原版(UPenn毕业证)宾夕法尼亚大学毕业证成绩单

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一比一原版(Coventry毕业证书)考文垂大学毕业证如何办理

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Adjusting primitives for graph : SHORT REPORT / NOTES

Adjusting primitives for graph : SHORT REPORT / NOTES

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Graph algorithms, like PageRank Compressed Sparse Row (CSR) is an adjacency-list based graph representation that is Multiply with different modes (map) 1. Performance of sequential execution based vs OpenMP based vector multiply. 2. Comparing various launch configs for CUDA based vector multiply. Sum with different storage types (reduce) 1. Performance of vector element sum using float vs bfloat16 as the storage type. Sum with different modes (reduce) 1. Performance of sequential execution based vs OpenMP based vector element sum. 2. Performance of memcpy vs in-place based CUDA based vector element sum. 3. Comparing various launch configs for CUDA based vector element sum (memcpy). 4. Comparing various launch configs for CUDA based vector element sum (in-place). Sum with in-place strategies of CUDA mode (reduce) 1. Comparing various launch configs for CUDA based vector element sum (in-place).

Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...

Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...

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Techniques to optimize the pagerank algorithm usually fall in two categories. One is to try reducing the work per iteration, and the other is to try reducing the number of iterations. These goals are often at odds with one another. Skipping computation on vertices which have already converged has the potential to save iteration time. Skipping in-identical vertices, with the same in-links, helps reduce duplicate computations and thus could help reduce iteration time. Road networks often have chains which can be short-circuited before pagerank computation to improve performance. Final ranks of chain nodes can be easily calculated. This could reduce both the iteration time, and the number of iterations. If a graph has no dangling nodes, pagerank of each strongly connected component can be computed in topological order. This could help reduce the iteration time, no. of iterations, and also enable multi-iteration concurrency in pagerank computation. The combination of all of the above methods is the STICD algorithm. [sticd] For dynamic graphs, unchanged components whose ranks are unaffected can be skipped altogether.

The Building Blocks of QuestDB, a Time Series Database

The Building Blocks of QuestDB, a Time Series Database

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Talk Delivered at Valencia Codes Meetup 2024-06. Traditionally, databases have treated timestamps just as another data type. However, when performing real-time analytics, timestamps should be first class citizens and we need rich time semantics to get the most out of our data. We also need to deal with ever growing datasets while keeping performant, which is as fun as it sounds. It is no wonder time-series databases are now more popular than ever before. Join me in this session to learn about the internal architecture and building blocks of QuestDB, an open source time-series database designed for speed. We will also review a history of some of the changes we have gone over the past two years to deal with late and unordered data, non-blocking writes, read-replicas, or faster batch ingestion.

Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...

Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...

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Abstract — Levelwise PageRank is an alternative method of PageRank computation which decomposes the input graph into a directed acyclic block-graph of strongly connected components, and processes them in topological order, one level at a time. This enables calculation for ranks in a distributed fashion without per-iteration communication, unlike the standard method where all vertices are processed in each iteration. It however comes with a precondition of the absence of dead ends in the input graph. Here, the native non-distributed performance of Levelwise PageRank was compared against Monolithic PageRank on a CPU as well as a GPU. To ensure a fair comparison, Monolithic PageRank was also performed on a graph where vertices were split by components. Results indicate that Levelwise PageRank is about as fast as Monolithic PageRank on the CPU, but quite a bit slower on the GPU. Slowdown on the GPU is likely caused by a large submission of small workloads, and expected to be non-issue when the computation is performed on massive graphs.

一比一原版(Deakin毕业证书)迪肯大学毕业证如何办理

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