1) SQLにはお金がかかる。Windows for SQLはお金がかかります。Amazon/Googleのサーバーはお金がかかる。ライセンスと1年間のコスト？彼のボーナスからGoogleサーバーの2ヶ月 - 300ドル、それは5-6サーバ（ボーナスで、数日から数週間に禁止するマイニング上のサーバーの寿命）です。Ie per year, somewhere around $1.5-2k irrevocably "will fly away" in amazon/google..
Большую часть времени современные компьютеры простаивают и не используют всех возможностей процессора. Мы предлагаем задействовать их с пользой. Вы можете сдавать мощности вашего компьютера другим участникам нашей сети для выполнения разнообразных...
1) SQLにはお金がかかる。Windows for SQLはお金がかかります。Amazon/Googleのサーバーはお金がかかる。ライセンスと使用の1年間のコスト？そのボーナスからGoogleサーバーの2ヶ月は300ドル、それは5-6サーバ（ボーナスで数日から数週間を禁止するマイニングにサーバーの寿命）です。Ie per year, somewhere around $1.5-2k irrevocably "will fly away" in amazon/google..
В последнее время можно наблюдать рост популярности языка программирования Python. Он используется в DevOps, в анализе данных, в веб-разработке, в сфере безопасности и в других областях. Но вот скорость… Здесь этому языку похвастаться нечем. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, решил выяснить причины медлительности Python и...
あの...は、MQLには全く列がありません。そして、MQL != SQLは全く別の言語です。
SQLをご存知の方は、最適化後のパスの数が5000を超えると、最適なパスをふるいにかけることが容易になります。TesterSql.mqh に実装。
あの...よくもまあ
amazonサーバー上でTest Agentを実行するスクリプトaws_ubuntu_user_data.sh は、Rolと内部ディスクを考慮するようになりました。
https://roffild.com/ru/
Amazonサーバー上でTest Agentを実行するスクリプトaws_ubuntu_user_data.sh は、Roleと内部ディスクを考慮するようになりました。
誰の役割？内蔵ディスクとはどういう意味ですか？
MySQLフォーマットファイルへのデータ 書き込み」がありますが、このフォーマットからの読み込みはできないのでしょうか？
"Java、Spark、Alglib、Random Forest、Neural Networkとは何か？ そしてどう生きていくのか？"という疑問に対して。- グーグル
Alglib - シングルスレッド
Spark - 多くのコンピュータ。
ライブラリの目的は、MQLの松葉杖なしでSpark（将来的にはTensorFlowとMXNet）を使用することである
この製品で解決できることは何ですか？
1) SQLにはお金がかかる。Windows for SQLはお金がかかります。Amazon/Googleのサーバーはお金がかかる。ライセンスと1年間のコスト？彼のボーナスからGoogleサーバーの2ヶ月 - 300ドル、それは5-6サーバ（ボーナスで、数日から数週間に禁止するマイニング上のサーバーの寿命）です。Ie per year, somewhere around $1.5-2k irrevocably "will fly away" in amazon/google..
2) 6コアxeonとnvidia quadroを搭載した気の利いたノートパソコン $5k (基本構成にm2のレイドを追加)。MQL - エンドユーザーは無料です。hstファイルからの組み込み型サブシステム - 無料（OHLCVでは好きなことを書いて、時系列としてデータにアクセスできます - つまり、インテリジェンスコストはゼロです）。プラスアルファで、機動力。コンピューティングパワーは十分です。
3) シングルプロセッサーのminiitx xeon + Windows(license) + 1/2の強力なATIグラフィックカード + モニタ + おっと。5k$ .MQL - エンドユーザーは無料です。hstファイルからの埋め込み型サブシステム - 無料（OHLCVでは、必要なものはすべて書くことができ、時系列としてデータにアクセスできます - つまり、インテリジェンスコストはゼロです）。長所 - 自分のフェンスタイルに合わせた構成が可能であること。マイナス、機動力のなさ。コンピューティングパワーをオーバードライブさせる。
Openclのスピード（ビデオカード）は、「多くのコンピュータ」と比べても、コストや処理能力において、競合を超えるものです。
手元にあるタスクは、1）から取り返しのつかないコストを返済する必要があり、あなたは非常によくフロント/バックJava、SQLとストレートあなたの頭のビッグデータのための他のスキルの束を知っている必要があります - どこに100k$最小からブルジョア銀行での給与と雇われた仕事のための知識のような荷物と、Googleはおそらくさらに+計算機リソース へのアクセスを提供します。
イマイチ、猫で訓練して、良いポジションに就職するためのスキルを上げるため。
ロフィルド図書館
私はMQL5プログラミング・コミュニティではRoffildとして知られており、これは私のMQL5用オープンソース・ライブラリです。昔、一般的なプログラミング言語の標準となった機能をMQL5で実装しようという試みです。1つのファイルに1つのアイデアを実装しています。ライブラリーは、新しい機能が必要になったときに補充されます。
Githubにプロジェクトを掲載しようとした人はほとんどいない。統一された規格はありません。MetaQuotesは、プロジェクト作成時にバージョン管理システムの利用を考慮していません。なぜかMetaQuotesのプログラマーは、プロジェクトは1種類でなければならないと考えています。MQL5.comのCodeBaseで公開されているような小規模なプロジェクトでは、この区分は合理的です。中・大規模プロジェクトでは、1つのプロジェクトタイプを選択することは不可能です。
インターネットの通信量が非常に少ない中、返信のためにパソコンの電源を入れたりもしました）。携帯電話からの書き込みは快適ではありません。
ロフィルドの活動には敬意を表しますが、それをヒントにしないでください、読んでも理解できません。何のために？(c)A.Voznesensky.]です。
1.ある開発者が自分用にMQLでいくつかのライブラリを移植し、それを一般に公開することにしたと理解しています。すべてがクリアで正常です。なぜダメなのか。しかし、ここには明らかに冗長性がある。ロフィルドは何でもかんでも移植する。
2.マーケターなら、「ターゲット層は？
- 初心者や初級者はMQLをよく知らないので、DLLを追加するのに問題がある。彼らはSQLやあなたのドキュメントを理解すると思いますか？
- 経験豊富なMQLプログラマーは、そのうちのいくつかを利用できるかもしれません。しかし、それは限られた範囲に過ぎません。
- 一般的なプログラマー（C++など） - ドキュメントでソースライブラリを理解し、彼らが必要とする正確に接続するために彼らのために簡単です。
結論から言うと、マーケティングという観点では、全セットの中からいくつかのライブラリのアプリケーションを紹介しています。それが騒がれる理由なのでしょうか？
3.すべての（あるいはほとんどすべての）ライブラリは、すでに同じPythonに移植されています。実行中のPythonアプリケーションに1つだけ移植して、すべてのライブラリを一度に、落ち着いて、慌てずに使う方が簡単ではないでしょうか？さらに、すべてのPythonライブラリ移植は、十分にテストされ、文書化されています。また、Pythonはスクリプト言語であり、ライブラリの実行におけるタイムシェアは最小限です。性能への影響はありません。Pythonには本格的なスレッドがあり、MQLへの多くの移植はそれなしでハングアップし、列車がすでに出発している時に開発することも考慮してください...。
この場合、経験豊富なプログラマーなら理解してくれると思います。そして、Pythonに1つだけ移植した場合のアプリケーションの比率は、あなたのライブラリの合計よりも多くなるでしょう。
実は、あなたのプロジェクトにはまだ「でも」があるのですが、それはもう折を見て。
リーズナブル。
1) SQLにはお金がかかる。Windows for SQLはお金がかかります。Amazon/Googleのサーバーはお金がかかる。ライセンスと使用の1年間のコスト？そのボーナスからGoogleサーバーの2ヶ月は300ドル、それは5-6サーバ（ボーナスで数日から数週間を禁止するマイニングにサーバーの寿命）です。Ie per year, somewhere around $1.5-2k irrevocably "will fly away" in amazon/google..
2) 6コアxeonとnvidia quadroを搭載した気の利いたノートパソコン $5k (基本構成にm2のレイドを追加)。MQL - エンドユーザーは無料です。hstファイルからの組み込み型サブシステム - 無料（OHLCVでは好きなことを書いて、時系列としてデータにアクセスできます - つまり、インテリジェンスコストはゼロです）。プラスアルファで、機動力。コンピューティングパワーは十分です。
3) シングルプロセッサーのminiitx xeon + Windows(license) + 1/2の強力なATIグラフィックカード + モニタ + おっと。5k$ .MQL - エンドユーザーは無料です。hstファイルからの埋め込み型サブシステム - 無料（OHLCVでは、必要なものはすべて書くことができ、時系列としてデータにアクセスできます - つまり、インテリジェンスコストはゼロです）。長所 - 自分のフェンスタイルに合わせた構成が可能であること。マイナス、機動力のなさ。コンピューティングパワーをオーバードライブさせる。
Openclのスピード（ビデオカード）は、「多くのコンピュータ」と比べても、コストや処理能力において、競合を超えるものです。
手元にあるタスクは、1）から取り返しのつかないコストを返済する必要があり、あなたは非常によくフロント/バックJava、SQLとストレートあなたの頭のビッグデータのための他のスキルの束を知っている必要があります - どこに100k $最小からブルジョア銀行で給与と雇われた仕事のための知識のような荷物と、Googleはおそらくさらに+計算リソースへの アクセスを与えるだろう。
イモトは、猫でトレーニングして、いい仕事に就くためにスキルを上げてください。
MySQLとSQLLiteまたはそれに類するもの。無料です。サーバーは1時間単位でレンタルすることができます。1年間レンタルする意味はあるのか？年間200円までしか かからないんです。
OpenCLも料理ができるようにならないといけない。ビデオカードへのデータ送信に長い遅延があるため、OpenCLの利用は採算が合わない。
それをすべて把握した上で、初めて本当の意味でコストを見積もることができるのです。
Yuriy Asaulenko:
3.すべての（あるいはほとんどすべての）ライブラリは、すでに同じPythonに移植されています。実行中のPythonアプリケーションに1つだけ移植して、すべてのライブラリを一度に、簡単に、慌てずに使えるようにする方が簡単ではないでしょうか？さらに、すべてのPythonライブラリ移植は、十分にテストされ、文書化されています。また、Pythonはスクリプト言語であり、ライブラリの実行におけるタイムシェアは最小限です。性能への影響はありません。Pythonには本格的なスレッドがあり、MQLへの多くの移植はそれなしでハングアップし、列車がすでに出発している時に開発することも考慮してください...。
サードパーティで開発されたものは、Test Agentsではほとんど使えません。外部開発と統合しようとすると、スピード、ポータビリティ、最適化を犠牲にしなければなりません。なぜ？
Linuxユーザーの間では、「Linuxを入れて、Wineを入れてKosynkaを動かす」というジョークがあるそうです。
それに、Python自体、本当にのろまなんですよ。
Pythonはモデルの特許を発見するために使用することができます。モデルが見つかったら、MQL5に移植してAgentsのクラウドでテストするのが良いだろう。
私のライブラリはサードパーティのDLLに依存しないので、あらゆるExpert Advisor、Indicatorなどのコードで使用することができます。
サードパーティで開発されたものは、Test Agentsではほとんど使えません。外部開発と統合しようとすると、スピード、ポータビリティ、最適化を犠牲にしなければなりません。なぜ？
Linuxユーザーの間では、「Linuxを入れて、Wineを入れてKosynkaを動かす」というジョークがあるそうです。
それに、Python自体、本当にのろまなんですよ。
Pythonはモデルの特許を発見するために使用することができます。モデルが見つかったら、MQL5に移植してAgentsクラウドでテストするのがよいでしょう。
私のライブラリは、サードパーティのDLLから独立しているので、あらゆるExpert AdvisorやIndicatorなどのコードで使用することができます。
Pythonの速度とC++、Sharpなどとの比較の問題は全く関係ありません。問題は、そのスピードが特定の課題を解決するのに十分かどうかです。大半のタスクでは、さらに十分すぎるほどだと思います。いわゆるスキャルピングにも)。
サードパーティのDLLを使わないことが得策だと考えているのでしょう。どちらかというと、セクト主義的で、何より、誰のためにもならない、無駄な作業が多いと思っています。すべてのライブラリはすでに私たちの目の前に作られており、あとはそれを最小限の時間と労力で使うだけです。ちなみに、これは現代のプログラミングパラダイムに含まれるものです。そして、一般的にはPythonのことではありません。あくまで、ライブラリがたくさんある環境の例としてです。
DLLの拒否、サードパーティ製ソフトウェアの使用、その他の進歩は、マーケットで販売するためにのみ正当化される - そういう条件です)。それ以外に理由がないのです。
MySQLとSQLLiteまたはそれに類するもの。を無償で提供します。サーバーは1時間単位でレンタル可能です。1年間レンタルする意味はあるのか？年間200円までしか かからないんです。
OpenCLも料理ができるようにならないといけない。ビデオカードにデータを送るためのレイテンシーが長いため、OpenCLを使うのは採算が合わないのです。
それをすべて把握した上で、初めて本当の意味でコストを見積もることができるのです。
- "無料" https://shop.oracle.com/apex/f?p=DSTORE:2:::NO:RIR,RP,2:PROD_HIER_ID:58095029061520477171389 は、個人的な知識（オラクルから卸したものではない）のコストが3倍高いことを意味します。なぜ、200ドルもかけて、暗黙のうちに相当な事務的知識をもって家庭菜園を始めるのか？googleに使う200ドルがあるなら、同じことを週末に2、3回でバチバチ・コンピューターでやればいいのです。300ドルの例では、ローカルのxeonを搭載したシステムの方が、vpsの束よりも生産性が高いということです。問題・プロジェクトを素早く解決するためには、予期せぬバグや不具合への対応、ゼロからの再設計など、同様の作業を数年単位で実践する必要があります。あなたのイデオロギーのスキームへの入り口の敷居は、無料とはほど遠い。
- MQLでOpenCLを準備するのは、xSQLのprof.レベルより知的負荷が低い(一般にsubdata)。コードベースMQLとMQL開発環境で収集されたコードは（完璧ではない）迅速な自己教育のために十分かつ無料（含むservicedk）であり、さらにそれは、あなたがアナログ（無料の開発環境+ 1場所で非常に多くの例のコード）を知っていれば、Windowsで大騒ぎせずにすぐに結果を画面上に示しています与える。MQLのレディメイドクラウドは、vps/多台数パソコンより安い。今のところ、MQLの価格・性能の選択肢は競合他社を上回っている（MQLに毒を吹き込む場もある）。
つまり、OpenCLのビデオカードへのデータ転送は、tcpipスタックのコストとvpsへのネットワークレイテンシよりも高いレイテンシがあるということですか？(どんな物質を使っているのか?))))
- 具体的にはどのようなことを調べているのですか？安いビデオカード（例えば高くないati radeon 580 8GB - $300）はvpsより収益性が高く、古いxeonはビデオカードよりほとんど収益性が高い。ノートパソコンにもグラフィックカードが搭載されるようになりました。MQLの時系列で、ローカルのMQLサーバー／コンピューター／クラウド以上のリソースを必要とする計算タスクは、ほとんど想像できません（というか想像できない）。希少な64GB ecc + 2 xeon - $300 + PSU + monitor + keyboard mouse (another $100), ガッツリ全軸をframeiskで、ローカルデータ処理もBASICで書けば、vps+sql等より速いだろうしね。