Архив статей журнала
В статье рассматривается применение генеративно-состязательной сети (GAN) в задаче повышения разрешения изображений в два раза. Приводится описание архитектуры GAN на основе сверточной сети. Сеть обучена с использованием набора данных состоящего из 540 изображений природного ландшафта с разрешением 256 на 256 пикселей. В результате тестирования GAN получены усредненные коэффициенты метрик PSNR, SSIM, MFSD, а также среднеквадратичная ошибка вывода модели VGG-19. Приведены результаты сравнения качества изображений с увеличенным разрешением на основе GAN и методом масштабирования с использованием фильтра Ланцоша.
В статье рассматриваются основные аспекты реализации хэш-таблиц в высоконагруженных системах. Описываются плюсы и минусы различных вариантов реализации. Приводятся способы решения проблем, с которыми сталкиваются разработчики при проектировании хэш-таблиц. Приводится конкретный вариант реализации хэш-таблицы на основе открытой адресации. Представленные в статье результаты сравнения скорости выполнения основных операций в реализованной хэш-таблице и std:: unordered_map стандартной библиотеки С++ позволяют сделать вывод об эффективности приведенных в статье методов.