id
int64
18
21.1k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 16:54:39
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 16:54:39
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
12,207
2026-02-24T10:48:50.792000Z
2026-02-24T10:48:50.792000Z
Lec.
Надежность должна обеспечиваться за счет:. − применения технических средств, системного и базового программного обеспечения, соответствующих классу решаемых задач;. − соблюдения правил эксплуатации и технического. обслуживания программно-аппаратных средств;. − предварительного обучения пользователей и обслуживающего персонала
false
false
false
12,206
2026-02-24T10:48:48.956000Z
2026-02-24T10:48:48.956000Z
Lec.
Уровень надежности должен достигаться согласованным применением организационных, организационно-технических мероприятий и программноаппаратных средств
false
true
false
12,205
2026-02-24T10:48:47.141000Z
2026-02-24T10:48:47.141000Z
Lec.
К квалификации персонала предъявляются следующие требования:. − знание основ использования ПК; − знание оборудования лаборатории. 4.1.3 Требование к надежности
false
true
false
12,204
2026-02-24T10:48:45.254000Z
2026-02-24T10:48:45.254000Z
Lec.
В состав персонала необходимо выделение следующих лиц:. − Администратор системы в целом – 1 человек;. − Инженер по выдачи оборудования с использованием терминала – 1 человек
false
false
false
12,203
2026-02-24T10:48:43.195000Z
2026-02-24T10:48:43.195000Z
Lec.
Каждый из этих этапов может быть автоматизирован и ускорен. 4.1.1 Требования к структуре и функционированию системы Система должна состоять из нескольких основных узлов:. − сервер с базой данных;. − веб-интерфейс для инвентаризации оборудования и его последующей выдачи; − терминал выдачи оборудования с возможностью сканирования NFC меток и QR кода. 4.1.2 Требования к численности и квалификации персонала системы и режиму его работы
false
true
false
12,202
2026-02-24T10:48:41.318000Z
2026-02-24T10:48:41.318000Z
Lec.
Объектами автоматизации в данном случае выступают инвентаризация оборудования и его последующая выдача/приемка
false
true
false
12,201
2026-02-24T10:48:39.756000Z
2026-02-24T10:48:39.756000Z
Lec.
База данных служит для того, чтобы собрать в одном месте все данные об оборудовании лаборатории, тем самым помогая контролировать их количество, местонахождение и работоспособность
false
true
false
12,200
2026-02-24T10:48:37.996000Z
2026-02-24T10:48:37.996000Z
Lec.
В рамках проекта требуется разработать автоматизированную систему учета выдачи оборудования с веб интерфейсом, а также физический прототип устройства для выдачи оборудования
false
true
false
12,199
2026-02-24T10:48:36.320000Z
2026-02-24T10:48:36.320000Z
Lec.
В лаборатории УЛ САПР для выполнения лабораторных работ студентам требуется специализированное оборудование, которое часто сдается, выдается в течение дня
false
true
false
12,198
2026-02-24T10:48:34.557000Z
2026-02-24T10:48:34.557000Z
Lec.
Основным назначением Системы является инвентаризация оборудования, а также ее выдача участникам учебного процесса МИЭМ НИУ ВШЭ
false
true
false
12,197
2026-02-24T10:48:32.793000Z
2026-02-24T10:48:32.793000Z
Lec.
Система предназначена для повышения скорости и оптимизации выдачи оборудования в лаборатории
false
true
false
12,196
2026-02-24T10:48:30.966000Z
2026-02-24T10:48:30.966000Z
Lec.
Работы по созданию Системы сдаются Разработчиком поэтапно в соответствии с календарным планом Проекта
false
true
false
12,195
2026-02-24T10:48:29.219000Z
2026-02-24T10:48:29.219000Z
Lec.
Финансирование осуществляется за счет проектного офиса МИЭМ НИУ ВШЭ
false
true
false
12,194
2026-02-24T10:48:27.507000Z
2026-02-24T10:48:27.507000Z
Lec.
Выполнение данного проекта организовано с 06.11.2023 по 14.06.2024
false
true
false
12,193
2026-02-24T10:48:25.831000Z
2026-02-24T10:48:25.831000Z
Lec.
Работа выполняется в соответствии с проектным циклом МИЭМ НИУ ВШЭ
false
true
false
12,192
2026-02-24T10:48:23.722000Z
2026-02-24T10:48:23.722000Z
Lec.
Команда проекта №1789
false
true
false
12,191
2026-02-24T10:48:22.004000Z
2026-02-24T10:48:22.004000Z
Lec.
УЛ САПР МИЭМ НИУ ВШЭ. 1.3.2 Разработчик
false
true
false
12,190
2026-02-24T10:48:20.191000Z
2026-02-24T10:48:20.191000Z
Lec.
Работа выполняется по договоренности с УЛ САПР МИЭМ НИУ ВШЭ в рамках проектной деятельности. 1.3.1 Заказчик
false
true
false
12,189
2026-02-24T10:48:18.361000Z
2026-02-24T10:48:18.361000Z
Lec.
Система учета оборудования. 1.1.2 Краткое наименование системы Система
false
true
false
12,188
2026-02-24T10:48:16.372000Z
2026-02-24T10:48:16.372000Z
Lec.
Москва 2025 г. 1 Общие сведения 2. 1.1 Наименование темы проекта 2. 1.2 Основания для проведения работ 2. 1.3 Наименование организаций – Заказчика и Разработчика 2. 1.4 Плановые сроки начала и окончания работы 2. 1.5 Источники и порядок финансирования 2. 1.6 Порядок оформления и предъявления заказчику результатов работ 3. 2 Назначение и цели создания системы 3. 2.1 Назначение системы 3. 2.2 Актуальность 3. 2.3 Цель создания системы 3. 3 Характеристика объектов автоматизации 3. 4 Требования к системе 4. 4.1 Требования к системе в целом 4. 4.2 Требования к функциям, выполняемым системой 5. 5 Состав и содержание работ по созданию системы 5. 6 Порядок приемки системы 8. 7 Требования к документированию 8. 1.1.1 Полное наименование системы
false
false
false
12,187
2026-02-24T10:48:14.177000Z
2026-02-24T10:48:14.177000Z
Lec.
Ильинская Екатерина Васильевна, СКБ 212
true
false
false
12,186
2026-02-24T10:48:12.514000Z
2026-02-24T10:48:12.514000Z
Lec.
Зарубина Татьяна Владимировна, СКБ 212
true
false
false
12,185
2026-02-24T10:48:10.989000Z
2026-02-24T10:48:10.989000Z
Lec.
Техническое задание к работе. № 1789 «Система учета оборудования»
false
true
false
12,184
2026-02-24T10:48:09.071000Z
2026-02-24T10:48:09.071000Z
Lec.
Федеральное государственное автономное образовательное. учреждение высшего образования. «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
false
false
false
12,183
2026-02-24T10:48:06.930000Z
2026-02-24T10:48:06.930000Z
Lec.
URL: https://map.openaerialmap.org (дата обращения: 10.04.2025). 33
false
false
false
12,182
2026-02-24T10:48:05.294000Z
2026-02-24T10:48:05.294000Z
Lec.
Метаданные структурированы в формат CSV для удобства интеграции с системами обучения и валидации
false
true
false
12,181
2026-02-24T10:48:03.460000Z
2026-02-24T10:48:03.460000Z
Lec.
Для каждого аугментированного изображения сохраняются метаданные, включающие: идентификатор исходного изображения, перечень примененных трансформаций с параметрами
false
true
false
12,180
2026-02-24T10:48:01.520000Z
2026-02-24T10:48:01.520000Z
Lec.
В нем реализуется моделирование эффектов, характерных для оптики БПЛА: искажение «рыбий глаз» и широкоугольное искажение
false
true
false
12,179
2026-02-24T10:47:59.651000Z
2026-02-24T10:47:59.651000Z
Lec.
Для упрощения последующей обработки проводится нормализация глубины с инверсией значений, при которой ближайшим точкам присваивается значение 1 (50). , (50). где ;.
false
true
false
12,178
2026-02-24T10:47:58.119000Z
2026-02-24T10:47:58.119000Z
Lec.
Анализ существующих решений выявил ряд ограничений, связанных с их ориентацией на контролируемые условия, характерные для медицинской визуализации или лабораторных экспериментов [6]
false
true
false
12,177
2026-02-24T10:47:56.441000Z
2026-02-24T10:47:56.441000Z
Lec.
Общая структура современных генераторов (рисунок 1)
false
true
false
12,176
2026-02-24T10:47:54.642000Z
2026-02-24T10:47:54.642000Z
Lec.
Крупномасштабные карты в формате TIFF для имитирования снимков с БПЛА преобразованы в изображения формата JPEG/PNG путем нарезки на фрагменты [33]
false
true
false
12,175
2026-02-24T10:47:52.871000Z
2026-02-24T10:47:52.871000Z
Lec.
Характеристики рассмотренных датасетов сведены в единую таблицу с указанием даты сбора данных, размера архива, места съемок, типа изображений и доступности для пользователей (таблица 2)
false
true
false
12,174
2026-02-24T10:47:50.933000Z
2026-02-24T10:47:50.933000Z
Lec.
Используется для перекрестной геолокации
false
true
false
12,173
2026-02-24T10:47:49.248000Z
2026-02-24T10:47:49.248000Z
Lec.
Тестовая выборка состоит из наборов «запрос» (16000 изображений с БПЛА из 80 местоположениями и 80 снимков со спутника) и «галерея» (40000 изображений с БПЛА из 200 местоположений и 200 снимков со спутника
false
true
false
12,172
2026-02-24T10:47:47.532000Z
2026-02-24T10:47:47.532000Z
Lec.
CVACT предназначен для задач геолокации и сценариев развертывания в реальных условиях, превосходя CVUSA по точности определения местоположения благодаря высокой плотности данных
false
true
false
12,171
2026-02-24T10:47:45.683000Z
2026-02-24T10:47:45.684000Z
Lec.
Одним из основных усовершенствований по сравнению с ранее упомянутым датасетом является предоставление точных GPS-аннотаций для всех тестовых изображений, позволяющих проводить количественную оценку местоположения с точки зрения точности на основе расстояния
false
true
false
12,170
2026-02-24T10:47:43.807000Z
2026-02-24T10:47:43.807000Z
Lec.
Разработан с целью преодоления ограничений CVUSA за счет предоставления детальной информации о местоположении и охвата обширного географического региона
false
true
false
12,169
2026-02-24T10:47:42.247000Z
2026-02-24T10:47:42.247000Z
Lec.
Набор данных состоит из парных изображений, включающих панорамные виды с земли и аэрофотоснимки: 35532 пары обучающих изображений и 8884 пары тестовых
false
true
false
12,168
2026-02-24T10:47:40.496000Z
2026-02-24T10:47:40.496000Z
Lec.
Используется для задач перекрестной геолокации и визуальной локализации
false
true
false
12,167
2026-02-24T10:47:38.831000Z
2026-02-24T10:47:38.831000Z
Lec.
Ключевой особенностью ATMD является аннотация, для каждого изображения содержит до 16 соответствий точек между отдельным аэрофотоснимком и ортомозаикой
false
true
false
12,166
2026-02-24T10:47:37.088000Z
2026-02-24T10:47:37.088000Z
Lec.
Полученные изображения были объединены для создания ортомозаики (результат обработки и объединения нескольких изображений в одно непрерывное [26]), каждый пиксель которой был помечен геотегами
false
true
false
12,165
2026-02-24T10:47:35.466000Z
2026-02-24T10:47:35.466000Z
Lec.
Состоит из спутниковых изображений, синтезированных изображений с БПЛА, сделанных с помощью камеры направленной вниз (3D-модель Google Earth’s [20]) и панорамных изображений зданий (Google Street View [21] и Google Image searches [22])
false
true
false
12,164
2026-02-24T10:47:33.672000Z
2026-02-24T10:47:33.672000Z
Lec.
В ходе каждого полета было получено 1222 и 1380 изображений соответственно
false
true
false
12,163
2026-02-24T10:47:31.769000Z
2026-02-24T10:47:31.769000Z
Lec.
Полеты над регионом Арройо-дель-Мейо в Бразилии выполнялись по двум различным траекториям
false
true
false
12,162
2026-02-24T10:47:30.020000Z
2026-02-24T10:47:30.020000Z
Lec.
Она выполняется следующим образом: заменяется значение каждого пикселя средним значением соседних пикселей, сохраняя границы при одновременном снижении уровня шума [12];. фильтрация по Винеру направлена на минимизацию среднеквадратичной ошибки между оцененным и исходным истинным изображением, подходит для гауссовского шума [13];. адаптивные фильтры настраивают свои параметры на основе локальных характеристик изображения, обеспечивая улучшенную производительность в неоднородных областях, подверженных воздействию спекл-шума
false
true
false
12,161
2026-02-24T10:47:27.897000Z
2026-02-24T10:47:27.897000Z
Lec.
Такой подход формирует основу для современных методов создания полусинтетических данных, позволяющих расширить и разнообразить обучающие выборки при ограниченном объеме реальных аэрофотоснимков
false
true
false
12,160
2026-02-24T10:47:26.128000Z
2026-02-24T10:47:26.128000Z
Lec.
Модуль аугментации применяет оптические искажения («рыбий глаз» и широкоугольный), атмосферный эффект (туман), геометрические трансформации, и изменяет освещение
false
true
false
12,159
2026-02-24T10:47:24.352000Z
2026-02-24T10:47:24.352000Z
Lec.
Вторая задача заключалась в изучении доступных датасетов, полученных с БПЛА
false
true
false
12,158
2026-02-24T10:47:22.712000Z
2026-02-24T10:47:22.712000Z
Lec.
Рендеринг городских ландшафтов с учетом оптических свойств камер БПЛА в исследовании занял несколько суток на современных GPU [3]
false
true
false
12,157
2026-02-24T10:47:20.955000Z
2026-02-24T10:47:20.955000Z
Lec.
Но их моделирование остается сложной задачей из-за необходимости воспроизведения тонких деталей, таких как текстуры поверхностей или атмосферные эффекты
false
true
false
12,156
2026-02-24T10:47:19.400000Z
2026-02-24T10:47:19.400000Z
Lec.
A modular generator architecture was developed, including modelling of optical distortions (fisheye and wide-angle lens effects), geometric and photometric transformations, and atmospheric conditions (fog overlay)
false
true
false
12,155
2026-02-24T10:47:17.437000Z
2026-02-24T10:47:17.437000Z
Lec.
P. 126–137.
false
false
false
12,154
2026-02-24T10:47:15.613000Z
2026-02-24T10:47:15.613000Z
Lec.
New York, NY, USA: ACM, 2007
false
false
false
12,153
2026-02-24T10:47:13.834000Z
2026-02-24T10:47:13.834000Z
Lec.
Flattened butterfly // Proceedings of the 34th annual international symposium on Computer architecture
false
false
false
12,152
2026-02-24T10:47:12.018000Z
2026-02-24T10:47:12.018000Z
Lec.
Kim J., Dally W.J., Abts D
true
false
false
12,151
2026-02-24T10:47:10.578000Z
2026-02-24T10:47:10.578000Z
Lec.
P. 642–651. 80
false
false
false
12,150
2026-02-24T10:47:08.801000Z
2026-02-24T10:47:08.801000Z
Lec.
PC-Mesh: A dynamic Parallel Concentrated Mesh // Proceedings of the International Conference on Parallel Processing. 2011
false
false
false
12,149
2026-02-24T10:47:06.886000Z
2026-02-24T10:47:06.886000Z
Lec.
Camacho J. et al
false
false
false
12,148
2026-02-24T10:47:05.477000Z
2026-02-24T10:47:05.477000Z
Lec.
P. 437–445. 79
false
false
false
12,147
2026-02-24T10:47:03.685000Z
2026-02-24T10:47:03.685000Z
Lec.
PyOCN: A Unified Framework for Modeling, Testing, and Evaluating On-Chip Networks // 2019 IEEE 37th International Conference on Computer Design (ICCD)
false
false
false
12,146
2026-02-24T10:47:01.841000Z
2026-02-24T10:47:01.841000Z
Lec.
Tan C. et al
false
false
false
12,145
2026-02-24T10:47:00.254000Z
2026-02-24T10:47:00.254000Z
Lec.
A SystemC modeling and simulation methodology for fast and accurate parallel MPSoC simulation // 2013 26th Symposium on Integrated Circuits and Systems Design (SBCCI)
false
true
false
12,144
2026-02-24T10:46:58.339000Z
2026-02-24T10:46:58.339000Z
Lec.
Roth C. et al
false
false
false
12,143
2026-02-24T10:46:56.599000Z
2026-02-24T10:46:56.599000Z
Lec.
P. 1–25. 77
false
false
false
12,142
2026-02-24T10:46:54.756000Z
2026-02-24T10:46:54.756000Z
Lec.
Vol. 27, № 1
false
false
false
12,141
2026-02-24T10:46:52.886000Z
2026-02-24T10:46:52.886000Z
Lec.
Cycle-Accurate Network on Chip Simulation with Noxim // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation. 2017
false
true
false
12,140
2026-02-24T10:46:50.865000Z
2026-02-24T10:46:50.865000Z
Lec.
Catania V. et al
false
false
false
12,139
2026-02-24T10:46:49.429000Z
2026-02-24T10:46:49.429000Z
Lec.
P. 2011–2014. 76
false
false
false
12,138
2026-02-24T10:46:47.717000Z
2026-02-24T10:46:47.717000Z
Lec.
An Efficient Python Approach for Simulation of Poisson Distribution // 2021 7th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS)
false
false
false
12,137
2026-02-24T10:46:45.715000Z
2026-02-24T10:46:45.715000Z
Lec.
Sharma D.K. et al
false
false
false
12,136
2026-02-24T10:46:43.972000Z
2026-02-24T10:46:43.972000Z
Lec.
P. 543–546. 75
false
false
false
12,135
2026-02-24T10:46:42.163000Z
2026-02-24T10:46:42.163000Z
Lec.
IEEE Computer Society, 2007
false
false
false
12,134
2026-02-24T10:46:40.475000Z
2026-02-24T10:46:40.475000Z
Lec.
NoC topologies exploration based on mapping and simulation models // Proceedings - 10th Euromicro Conference on Digital System Design Architectures, Methods and Tools, DSD 2007
false
false
false
12,133
2026-02-24T10:46:38.696000Z
2026-02-24T10:46:38.696000Z
Lec.
Bononi L. et al
false
false
false
12,132
2026-02-24T10:46:37.085000Z
2026-02-24T10:46:37.085000Z
Lec.
С использованием разработанной библиотеки были проведены исследования: зависимости пропускной способности сети от скорости генерации трафика и от профиля; зависимости задержки в сети от порядка генерации и создания пакетов
false
true
false
12,131
2026-02-24T10:46:35.221000Z
2026-02-24T10:46:35.221000Z
Lec.
После пересечения разница в задержках остается в пределах 10%, кроме трафика bit-reverse, в котором разница после точки пересечения достигает 35%
false
true
false
12,130
2026-02-24T10:46:33.458000Z
2026-02-24T10:46:33.458000Z
Lec.
Задержка при случайном выборе источника критично превышает задержку при последовательном выборе до точки пересечения значений задержек
false
true
false
12,129
2026-02-24T10:46:32.007000Z
2026-02-24T10:46:32.007000Z
Lec.
Таким образом, была выявлена зависимость задержки в сети от порядка генерации и запуска в сеть пакетов
false
true
false
12,128
2026-02-24T10:46:30.444000Z
2026-02-24T10:46:30.444000Z
Lec.
Но после данной точки разница задержек становится несущественной и оба графика сходятся к единому максимальному значению
false
true
false
12,127
2026-02-24T10:46:28.915000Z
2026-02-24T10:46:28.915000Z
Lec.
Начиная с некоторого момента (от 2 до 4,5 флит/цикл) задержка при последовательном выборе источников возрастает по сравнению с задержкой при случайном выборе
false
true
false
12,126
2026-02-24T10:46:27.278000Z
2026-02-24T10:46:27.278000Z
Lec.
При низкой скорости генерации пакетов (в среднем до 1,5–2,5 флит/цикл для разных профилей) задержка при случайном выборе источника увеличивается в 5–15 раз
false
true
false
12,125
2026-02-24T10:46:25.617000Z
2026-02-24T10:46:25.617000Z
Lec.
Все графики продублированы с логарифмической шкалой по оси Y, т.к. логарифмическая шкала лучше отражает порядок изменения задержки
false
true
false
12,124
2026-02-24T10:46:24.007000Z
2026-02-24T10:46:24.007000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля neighbor в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах
false
true
false
12,123
2026-02-24T10:46:22.322000Z
2026-02-24T10:46:22.322000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля tornado в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,122
2026-02-24T10:46:19.796000Z
2026-02-24T10:46:19.796000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля transpose в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,121
2026-02-24T10:46:17.172000Z
2026-02-24T10:46:17.172000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля shuffle в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,120
2026-02-24T10:46:15.151000Z
2026-02-24T10:46:15.151000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля bit-rotation в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,119
2026-02-24T10:46:12.885000Z
2026-02-24T10:46:12.885000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля bit-reverse в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,118
2026-02-24T10:46:10.676000Z
2026-02-24T10:46:10.676000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля bit-complement в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,117
2026-02-24T10:46:08.429000Z
2026-02-24T10:46:08.429000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля random uniform в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,116
2026-02-24T10:46:05.914000Z
2026-02-24T10:46:05.914000Z
Lec.
Результаты эксперимента приведены на рис. 33–40. а б
false
true
false
12,115
2026-02-24T10:46:04.169000Z
2026-02-24T10:46:04.169000Z
Lec.
Все тесты были выполнены в сети размером 4х4, т.к. в сети малого размера явнее заметны различия в задержках
false
true
false
12,114
2026-02-24T10:46:02.592000Z
2026-02-24T10:46:02.592000Z
Lec.
Как и в исследовании пропускной способности, были протестированы различные скорости генерации пакетов
false
true
false
12,113
2026-02-24T10:46:00.956000Z
2026-02-24T10:46:00.956000Z
Lec.
Для исследования данной взаимосвязи были сгенерированы все доступные профили в двух режимах: со случайным выбором источника и с выбором источников по очереди
false
true
false
12,112
2026-02-24T10:45:59.331000Z
2026-02-24T10:45:59.331000Z
Lec.
Если количество генерируемых пакетов превышает размерность сети, источник каждый раз выбирается циклически
false
true
false
12,111
2026-02-24T10:45:57.783000Z
2026-02-24T10:45:57.783000Z
Lec.
Для проверки зависимости задержки в сети от порядка генерации пакетов в функцию generatePacketsPairs() был добавлен параметр random_order, который позволяет задавать способ выбора источников пакетов: случайно или подряд
false
true
false
12,110
2026-02-24T10:45:56.168000Z
2026-02-24T10:45:56.168000Z
Lec.
При генерации пакетов с использованием библиотеки на каждой итерации источник выбирается случайно
false
true
false
12,109
2026-02-24T10:45:54.179000Z
2026-02-24T10:45:54.179000Z
Lec.
При исследовании исходных кодов симулятора было выяснено, что при использовании встроенных профилей источники пакетов перебираются последовательно от первого до последнего
false
true
false
12,108
2026-02-24T10:45:52.491000Z
2026-02-24T10:45:52.491000Z
Lec.
При тестировании профиля shuffle средняя задержка выросла с 16 до 315 циклов, т.е. произошло увеличение в 19,7 раз
false
true
false