id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
11,957 | 2026-02-24T10:41:23.822000Z | 2026-02-24T10:41:23.822000Z | Lec. | Графическое представление профилей трафика осуществляется на примере сетей типа mesh [74] | false | true | false | |
11,956 | 2026-02-24T10:41:22.045000Z | 2026-02-24T10:41:22.045000Z | Lec. | Разработка функции для графического представления профилей трафика | false | true | false | |
11,955 | 2026-02-24T10:41:20.422000Z | 2026-02-24T10:41:20.422000Z | Lec. | Функция генерации широковещательного трафика | false | true | false | |
11,954 | 2026-02-24T10:41:18.641000Z | 2026-02-24T10:41:18.641000Z | Lec. | Полная реализация широковещательного трафика показана на рис. 16 | false | true | false | |
11,953 | 2026-02-24T10:41:16.804000Z | 2026-02-24T10:41:16.804000Z | Lec. | Если для hotspot установлено значение -1, генерируется трафик all-to-all | false | true | false | |
11,952 | 2026-02-24T10:41:15.327000Z | 2026-02-24T10:41:15.327000Z | Lec. | Hotspot указывает на номер ядра, в которое (или из которого) поступают все пакеты, direction отвечает за направление движения пакетов (в ядро или из него) | false | true | false | |
11,951 | 2026-02-24T10:41:13.669000Z | 2026-02-24T10:41:13.669000Z | Lec. | Для выбора варианта трафика broadcast используется две переменные: hotspot и direction | false | true | false | |
11,950 | 2026-02-24T10:41:12.156000Z | 2026-02-24T10:41:12.156000Z | Lec. | Широковещательный трафик реализован в 3 вариантах: all-to-one, one-to-all и all-to-all | false | true | false | |
11,949 | 2026-02-24T10:41:10.699000Z | 2026-02-24T10:41:10.699000Z | Lec. | Получатель определяется случайным образом из всех узлов, кроме отправителя | false | true | false | |
11,948 | 2026-02-24T10:41:09.024000Z | 2026-02-24T10:41:09.024000Z | Lec. | Случайный трафик реализован с помощью функции random.randint() | false | true | false | |
11,947 | 2026-02-24T10:41:07.212000Z | 2026-02-24T10:41:07.212000Z | Lec. | В формулах профилей из группы bit permutations используются двоичные записи адресов, поэтому в начале каждой функции вычисляется двоичный адрес отправителя и количество бит во всех адресах в сети | false | true | false | |
11,946 | 2026-02-24T10:41:05.587000Z | 2026-02-24T10:41:05.587000Z | Lec. | Функция генерации трафика для профиля transpose | false | false | false | |
11,945 | 2026-02-24T10:41:03.889000Z | 2026-02-24T10:41:03.889000Z | Lec. | Также в каждой функции присутствует отладочный вывод на экран, который сообщает о текущем профиле и паре источник-получатель | false | true | false | |
11,944 | 2026-02-24T10:41:02.078000Z | 2026-02-24T10:41:02.078000Z | Lec. | Реализация стандартной функции генерации трафика показана на рис. 15 на примере профиля transpose | false | true | false | |
11,943 | 2026-02-24T10:41:00.092000Z | 2026-02-24T10:41:00.092000Z | Lec. | Если отправитель совпадает с получателем, то функция возвращает -1 (отсутствие получателя) | true | true | false | |
11,942 | 2026-02-24T10:40:58.614000Z | 2026-02-24T10:40:58.614000Z | Lec. | Остаток по модулю N необходим для топологий, в которых количество узлов не равно какой-либо степени 2, т.к. в них возникают адреса получателей, не входящие в диапазон доступных адресов | false | true | false | |
11,941 | 2026-02-24T10:40:56.960000Z | 2026-02-24T10:40:56.960000Z | Lec. | Все профили трафика, кроме случайного и широковещательного, построены по одной логике: по формуле рассчитывается адрес получателя, от которого затем берется остаток по модулю N | false | true | false | |
11,940 | 2026-02-24T10:40:55.355000Z | 2026-02-24T10:40:55.355000Z | Lec. | Все функции имеют два обязательных входных параметра: src (номер отправителя) и N (количество ядер в топологии), а на выходе возвращают номер получателя или массив получателей (для широковещательного трафика) | false | true | false | |
11,939 | 2026-02-24T10:40:53.719000Z | 2026-02-24T10:40:53.719000Z | Lec. | В работе реализованы следующие профили: random, bit-reverse, bit-complement, bit-rotation, shuffle, transpose, tornado, neighbor [1] и broadcast [7] | false | true | false | |
11,938 | 2026-02-24T10:40:51.862000Z | 2026-02-24T10:40:51.862000Z | Lec. | Вычисление получателя производится по определенной формуле для каждого профиля | false | true | false | |
11,937 | 2026-02-24T10:40:50.101000Z | 2026-02-24T10:40:50.101000Z | Lec. | Функция для генерации профиля трафика предназначена для получения на входе номера источника и возвращения номера получателя | false | true | false | |
11,936 | 2026-02-24T10:40:48.280000Z | 2026-02-24T10:40:48.280000Z | Lec. | Разработка функций генерации профилей трафика | false | true | false | |
11,935 | 2026-02-24T10:40:46.826000Z | 2026-02-24T10:40:46.826000Z | Lec. | Разработка библиотеки для генерации трафика и графического представления профилей | false | true | false | |
11,934 | 2026-02-24T10:40:45.020000Z | 2026-02-24T10:40:45.021000Z | Lec. | Они выявляют закономерности, требующие коррекции и создают прогнозы, указывающие на необходимость упреждающих действий; | false | true | false | |
11,933 | 2026-02-24T10:40:43.143000Z | 2026-02-24T10:40:43.143000Z | Lec. | Задачи включают: хранение и загрузку обученных моделей, архивирование входящих данных, доступ к историческим данным для анализа, отслеживание сообщений и публикацию событий в систему | false | true | false | |
11,932 | 2026-02-24T10:40:41.463000Z | 2026-02-24T10:40:41.463000Z | Lec. | Проведенный анализ методов генерации реалистичного трафика демонстрирует, что данная область обладает развитым инструментарием | false | true | false | |
11,931 | 2026-02-24T10:40:39.720000Z | 2026-02-24T10:40:39.720000Z | Lec. | Трафик bit-complement (а) bit-reverse (butterfly) (б) и bit-rotation (в). а б | false | true | false | |
11,930 | 2026-02-24T10:40:38.158000Z | 2026-02-24T10:40:38.158000Z | Lec. | Такой трафик взят из примера реальной работы СтнК, где часто у одного из краев чипа находятся модули памяти или блоки GPIO, поэтому нагрузка на близлежащие ядра повышается и возникает активный край [3] | false | true | false | |
11,929 | 2026-02-24T10:40:36.490000Z | 2026-02-24T10:40:36.490000Z | Lec. | В случайном неоднородном трафике узлы, ближайшие к источникам данных, имеют высший приоритет по сравнению с удаленными получателями | false | true | false | |
11,928 | 2026-02-24T10:40:34.928000Z | 2026-02-24T10:40:34.928000Z | Lec. | СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 62 | false | false | false | |
11,927 | 2026-02-24T10:40:33.403000Z | 2026-02-24T10:40:33.403000Z | Lec. | ЗАКЛЮЧЕНИЕ 61 | false | false | false | |
11,926 | 2026-02-24T10:40:31.933000Z | 2026-02-24T10:40:31.933000Z | Lec. | Тестирование в PyOCN 50. 4.6 Выводы к разделу 4 54. 5 Исследование зависимости характеристик сети от порядка генерации пакетов 55 | false | false | false | |
11,925 | 2026-02-24T10:40:30.237000Z | 2026-02-24T10:40:30.237000Z | Lec. | Тестирование в Noxim 46 | false | true | false | |
11,924 | 2026-02-24T10:40:28.513000Z | 2026-02-24T10:40:28.513000Z | Lec. | Бенчмарк SLALOM 30. 3.2 Бенчмарки для квантовых компьютеров 31. 3.3 Бенчмарки Интернета вещей 33. 3.4 Использование глубоких нейронных сетей в СтнК 35. 3.5 Генерация трафика с помощью нейронных сетей 38. 3.6 Выводы к разделу 3 39. 4 Разработка библиотеки для генерации трафика и графического представления профилей 40. 4... | false | false | false | |
11,923 | 2026-02-24T10:40:26.311000Z | 2026-02-24T10:40:26.311000Z | Lec. | Трафик, генерируемый отдельными приложениями 18. 1.3 Итоговая классификация реалистичных профилей 21. 1.4 Выводы к разделу 1 22. 2 Анализ бенчмарков и обзор способов генерации трафика в СтнК 23. 2.1 Stanford ParalleL Applications for SHared memory 23. 2.2 Princeton Application Repository for Shared-Memory Computers 25.... | false | false | false | |
11,922 | 2026-02-24T10:40:23.263000Z | 2026-02-24T10:40:23.263000Z | Lec. | Пользователю рекомендуется ознакомиться с указанными разделами перед началом эксплуатации приложения для эффективного освоения его функционала. | false | true | false | |
11,921 | 2026-02-24T10:40:21.526000Z | 2026-02-24T10:40:21.526000Z | Lec. | Раздел "Описание функций" содержит описание всех функций и контрольного примера, демонстрирующего базовую функциональность средства автоматизации | false | true | false | |
11,920 | 2026-02-24T10:40:19.891000Z | 2026-02-24T10:40:19.891000Z | Lec. | Раздел "Подготовка к работе" содержит рекомендации по подготовке среды, сборке и первичному запуску приложения, необходимые для начала работы | false | true | false | |
11,919 | 2026-02-24T10:40:18.268000Z | 2026-02-24T10:40:18.268000Z | Lec. | Рекомендации по освоению и эксплуатации средства автоматизации, включая описание контрольного примера, приведены в соответствующих разделах документации пользователя: | false | true | false | |
11,918 | 2026-02-24T10:40:16.610000Z | 2026-02-24T10:40:16.610000Z | Lec. | Для предотвращения потери результатов работы рекомендуется выполнять сохранение в файл-описание топологий в формате JSON | false | true | false | |
11,917 | 2026-02-24T10:40:14.340000Z | 2026-02-24T10:40:14.340000Z | Lec. | Исходное расположение вершин формируется приложением автоматически и при необходимости изменяется пользователем | false | true | false | |
11,916 | 2026-02-24T10:40:12.295000Z | 2026-02-24T10:40:12.295000Z | Lec. | В режиме «Outline» пользователь имеет возможность выделить вершину и переместить ее в любое место рабочей зоны | false | true | false | |
11,915 | 2026-02-24T10:40:10.220000Z | 2026-02-24T10:40:10.220000Z | Lec. | При добавлении в группу к добавляемым ребрам применяются параметры целевой группы: цвет и тип | false | true | false | |
11,914 | 2026-02-24T10:40:08.522000Z | 2026-02-24T10:40:08.522000Z | Lec. | При применении изменений к единственному ребру – ребро выделяется в новую группу | false | true | false | |
11,913 | 2026-02-24T10:40:06.773000Z | 2026-02-24T10:40:06.773000Z | Lec. | При применении изменений к единственному ребру изменяемое ребро выделяется в новую группу | false | true | false | |
11,912 | 2026-02-24T10:40:04.747000Z | 2026-02-24T10:40:04.747000Z | Lec. | Если введенное название не заканчивается расширением .txt, расширение добавляется автоматически | true | true | false | |
11,911 | 2026-02-24T10:40:03.240000Z | 2026-02-24T10:40:03.240000Z | Lec. | В выпадающем меню нажать кнопку «Сохранить матрицу смежности» | false | true | false | |
11,910 | 2026-02-24T10:40:01.727000Z | 2026-02-24T10:40:01.727000Z | Lec. | Сохранение матрицы смежности графа | false | true | false | |
11,909 | 2026-02-24T10:39:59.846000Z | 2026-02-24T10:39:59.846000Z | Lec. | Построение графа топологии по входному файлу-описанию топологии в формате JSON | true | true | false | |
11,908 | 2026-02-24T10:39:58.357000Z | 2026-02-24T10:39:58.357000Z | Lec. | Если матрица смежности не описывает одну из поддерживаемых топологий, граф не будет построен | false | true | false | |
11,907 | 2026-02-24T10:39:56.800000Z | 2026-02-24T10:39:56.800000Z | Lec. | Топология определяется сама | false | true | false | |
11,906 | 2026-02-24T10:39:55.183000Z | 2026-02-24T10:39:55.183000Z | Lec. | Во всплывающем окне выбрать .txt файл с матрицей смежности графа | false | false | false | |
11,905 | 2026-02-24T10:39:52.380000Z | 2026-02-24T10:39:52.380000Z | Lec. | Хранилище: не менее 4 ГБ свободного места; | false | true | false | |
11,904 | 2026-02-24T10:39:50.856000Z | 2026-02-24T10:39:50.856000Z | Lec. | Оперативная память: не менее 4 ГБ; | false | true | false | |
11,903 | 2026-02-24T10:39:49.308000Z | 2026-02-24T10:39:49.308000Z | Lec. | Процессор: с тактовой частотой не менее 1 ГГц и двумя ядрами на совместимом 64-разрядном процессоре; | false | true | false | |
11,902 | 2026-02-24T10:39:47.428000Z | 2026-02-24T10:39:47.428000Z | Lec. | Пользователь, использующий систему, обладает необходимыми знаниями и навыками проектирования сетей на кристалле и ознакомлен с руководством пользователя | false | true | false | |
11,901 | 2026-02-24T10:39:44.961000Z | 2026-02-24T10:39:44.961000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/BAAI/bge-m3 (дата обращения 12 05 2025) | false | false | false | |
11,900 | 2026-02-24T10:39:43.046000Z | 2026-02-24T10:39:43.046000Z | Lec. | BAAI/bge-m3 [Электронный ресурс] | false | false | false | |
11,899 | 2026-02-24T10:39:41.431000Z | 2026-02-24T10:39:41.431000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/deepvk/USER-bge-m3 (дата обращения 12 05 2025). 31 | true | false | false | |
11,898 | 2026-02-24T10:39:39.172000Z | 2026-02-24T10:39:39.172000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard (дата обращения 12 05 2025). 30. deepvk/USER-bge-m3 [Электронный ресурс] | true | false | false | |
11,897 | 2026-02-24T10:39:37.280000Z | 2026-02-24T10:39:37.280000Z | Lec. | MTEB Embedding Leaderboard [Электронный ресурс] | false | false | false | |
11,896 | 2026-02-24T10:39:35.536000Z | 2026-02-24T10:39:35.536000Z | Lec. | URL: https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/831150/ (дата обращения 12 05 2025). 29 | false | false | false | |
11,895 | 2026-02-24T10:39:33.881000Z | 2026-02-24T10:39:33.881000Z | Lec. | URL: https://habr.com/ru/articles/669674/ (дата обращения 12 05 2025). 28. ruMTEB: новый бенчмарк для русскоязычных эмбеддеров [Электронный ресурс] | false | false | false | |
11,894 | 2026-02-24T10:39:31.992000Z | 2026-02-24T10:39:31.992000Z | Lec. | Рейтинг русскоязычных энкодеров предложений [Электронный ресурс] | false | true | false | |
11,893 | 2026-02-24T10:39:29.887000Z | 2026-02-24T10:39:29.887000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/spaces/Samoed/Encodechka (дата обращения 12 05 2025). 27 | true | false | false | |
11,892 | 2026-02-24T10:39:28.020000Z | 2026-02-24T10:39:28.020000Z | Lec. | Encodechka — рейтинг русскоязычных энкодеров предложений [Электронный ресурс] | false | true | false | |
11,891 | 2026-02-24T10:39:26.068000Z | 2026-02-24T10:39:26.068000Z | Lec. | P. 2251–2265. 26 | false | true | false | |
11,890 | 2026-02-24T10:39:24.237000Z | 2026-02-24T10:39:24.237000Z | Lec. | Рисунок 34 – Пример использования команды server | false | false | false | |
11,889 | 2026-02-24T10:39:22.177000Z | 2026-02-24T10:39:22.177000Z | Lec. | Команда server позволяет развернуть сервер для классификации (рис. 34) | false | true | false | |
11,888 | 2026-02-24T10:39:20.452000Z | 2026-02-24T10:39:20.452000Z | Lec. | Рисунок 33 – Пример использования команды predict | false | true | false | |
11,887 | 2026-02-24T10:39:18.503000Z | 2026-02-24T10:39:18.503000Z | Lec. | Команда predict позволяет осуществить классификацию текстов (рис. 33) | false | true | false | |
11,886 | 2026-02-24T10:39:16.703000Z | 2026-02-24T10:39:16.703000Z | Lec. | Рисунок 32 – Пример использования подкоманды models | false | true | false | |
11,885 | 2026-02-24T10:39:14.602000Z | 2026-02-24T10:39:14.602000Z | Lec. | Пользователь может получить пути к используемым моделям (рис. 32) | false | true | false | |
11,884 | 2026-02-24T10:39:12.993000Z | 2026-02-24T10:39:12.993000Z | Lec. | Рисунок 31 – Пример использования ключа --help и демонстрация подкоманд models | false | true | false | |
11,883 | 2026-02-24T10:39:11.272000Z | 2026-02-24T10:39:11.272000Z | Lec. | Ниже приведено описание функционала, реализованного в рамках команды models (рис. 31) | false | true | false | |
11,882 | 2026-02-24T10:39:09.179000Z | 2026-02-24T10:39:09.179000Z | Lec. | Рисунок 30 – Примеры запуска программы без команд | false | true | false | |
11,881 | 2026-02-24T10:39:07.597000Z | 2026-02-24T10:39:07.597000Z | Lec. | Ниже представлены примеры запуска программы в базовом режиме (рис. 30) | false | true | false | |
11,880 | 2026-02-24T10:39:06.090000Z | 2026-02-24T10:39:06.090000Z | Lec. | Рисунок 29 – Результаты классификации в формате csv | false | true | false | |
11,879 | 2026-02-24T10:39:04.037000Z | 2026-02-24T10:39:04.037000Z | Lec. | Кнопка "Скачать результаты" становится активной после успешного завершения классификации и позволяет сохранить детальный отчет (рис. 29), включающий: | false | true | false | |
11,878 | 2026-02-24T10:38:58.675000Z | 2026-02-24T10:38:58.675000Z | Lec. | Рисунок 28– Результаты классификации | false | true | false | |
11,877 | 2026-02-24T10:38:56.776000Z | 2026-02-24T10:38:56.776000Z | Lec. | После завершения классификации результаты отображаются в специальной секции, организованной в виде структурированной таблицы (рис. 28) | true | true | false | |
11,876 | 2026-02-24T10:38:54.969000Z | 2026-02-24T10:38:54.969000Z | Lec. | Рисунок 27 – Процесс обработки файлов | false | true | false | |
11,875 | 2026-02-24T10:38:53.272000Z | 2026-02-24T10:38:53.272000Z | Lec. | После нажатия “Подтвердить” возникает модальное окно с индикатором прогресса (рис. 27) | false | true | false | |
11,874 | 2026-02-24T10:38:51.482000Z | 2026-02-24T10:38:51.482000Z | Lec. | Рисунок 26 – Окно подтверждения параметров классификации | false | true | false | |
11,873 | 2026-02-24T10:38:49.940000Z | 2026-02-24T10:38:49.940000Z | Lec. | После нажатия кнопки "Классифицировать" появляется окно для подтверждения выбранных параметров (рис. 26) | false | true | false | |
11,872 | 2026-02-24T10:38:48.136000Z | 2026-02-24T10:38:48.137000Z | Lec. | Рисунок 25 – Настройка параметров классификации | false | true | false | |
11,871 | 2026-02-24T10:38:45.953000Z | 2026-02-24T10:38:45.953000Z | Lec. | Панель настроек позволяет гибко конфигурировать процесс классификации (рис. 25): | false | false | false | |
11,870 | 2026-02-24T10:38:43.731000Z | 2026-02-24T10:38:43.731000Z | Lec. | Рисунок 24 – Отображение общей информации о файлах | false | true | false | |
11,869 | 2026-02-24T10:38:41.953000Z | 2026-02-24T10:38:41.953000Z | Lec. | Система автоматически проверяет загружаемые файлы на соответствие формату (.txt) и отображает список успешно загруженных документов (рис. 24) | false | true | false | |
11,868 | 2026-02-24T10:38:40.322000Z | 2026-02-24T10:38:40.322000Z | Lec. | Рисунок 23 – Загрузка файлов | false | true | false | |
11,867 | 2026-02-24T10:38:38.496000Z | 2026-02-24T10:38:38.496000Z | Lec. | Drag-and-drop — простое перетаскивание файлов в специально выделенную область (рис 23) | false | true | false | |
11,866 | 2026-02-24T10:38:36.594000Z | 2026-02-24T10:38:36.594000Z | Lec. | Рисунок 22– Общий вид интерфейса | false | true | false | |
11,865 | 2026-02-24T10:38:34.741000Z | 2026-02-24T10:38:34.741000Z | Lec. | Разработанный веб-интерфейс представляет собой интуитивно понятное решение для классификации научных текстов по рубрикам ГРНТИ (рис. 22) | false | true | false | |
11,864 | 2026-02-24T10:38:33.080000Z | 2026-02-24T10:38:33.080000Z | Lec. | Получены метрики f1_macro=0.864 для первого уровня, 0.758 для второго, и для третьего | true | true | false | |
11,863 | 2026-02-24T10:38:31.203000Z | 2026-02-24T10:38:31.203000Z | Lec. | Определена лучшая модель USER-bge-m3 | false | true | false | |
11,862 | 2026-02-24T10:38:29.010000Z | 2026-02-24T10:38:29.010000Z | Lec. | Произведено сравнение наиболее эффективных моделей по различным бенчмаркам | false | true | false | |
11,861 | 2026-02-24T10:38:27.381000Z | 2026-02-24T10:38:27.381000Z | Lec. | Определение наиболее эффективной модели классификации: | false | true | false | |
11,860 | 2026-02-24T10:38:25.712000Z | 2026-02-24T10:38:25.712000Z | Lec. | Произведено обучение лучшей модели машинного обучения на 3 уровня ГРНТИ | false | true | false | |
11,859 | 2026-02-24T10:38:23.965000Z | 2026-02-24T10:38:23.965000Z | Lec. | Произведен сравнительный анализ моделей машинного обучения | false | true | false | |
11,858 | 2026-02-24T10:38:22.049000Z | 2026-02-24T10:38:22.049000Z | Lec. | Осуществлено выступление на конференции Арменского | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.