Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 39

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
1
EN
Website visitor data helps to increase application security, control limited access, personalize content, collect data and improve the application. The article analyzes user identification methods in a browser: Browser Fingerprint, Supercookie, Keystroke Dynamics. The analysis of the methods was perfomed based on 4 criteria: False Acceptance Rate, applicability, avoidance resistance, Frontend Performance. For the research, literature, tests in different browsers, demo scripts in Ja-vaScript, and the Performance API were used. It has been shown that the Supercookie is ineffective today, but Browser Fingerprint and Keystroke Dynamics can still be utilized for identification.
PL
Dane o odwiedzających stronę internetową pomagają zwiększyć bezpieczeństwo aplikacji, kontrolować ograniczony do-stęp, personalizować treści, zbierać dane oraz ulepszać aplikację. Artykuł analizuje metody identyfikacji użytkowników w przeglądarce: odcisk przeglądarki, superciasteczko, dynamikę naciśnięć klawiszy. Analiza metod została przeprowa-dzona na podstawie 4 kryteriów: wskaźnika błędnej akceptacji, zastosowalności, odporności na unikanie, wydajności frontendu. Do badań wykorzystano literaturę, testy w różnych przeglądarkach, skrypty demonstracyjne w JavaScript oraz Performance API. Wykazano, że Supercookie jest dziś nieskuteczny, ale Browser Fingerprint i Keystroke Dynamics mogą nadal być wykorzystywane do identyfikacji.
PL
W artykule porównano narzędzia uczenia maszynowego na przykładzie kilku popularnych języków programowania. Przetestowano i porównano istniejące narzędzia w następujących językach programowania: Python, Java, R, Julia, C#. Na potrzeby artykułu w każdym badanym języku zostały stworzone algorytmy operujące na tym samym zbiorze testowym i wykorzystujące algorytmy z tej samej grupy. Rejestrowane wartości obejmowały czas działania programu, liczbę linii kodu, jak i dokładność uczenia modeli. Na podstawie wszystkich otrzymanych danych wyciągnięto wnioski, a w rezultacie stwierdzono, że biblioteki języków interpretowanych pod względem tworzenia rozwiązań uczenia maszynowego są skuteczniejsze niż biblioteki języków kompilowanych.
EN
The article compares machine learning tools using the example of several popular programming languages. Existing tools in the following programming languages were tested and compared with each other: Python, Java, R, Julia, C#. For the needs of article, algorithms were created in each studied language, operating on the same test set and using algorithms from the same group. The collected results included the program's running time, number of lines of code and accuracy of trained model. Based on the obtained data, conclusions were drawn that interpreted language libraries in terms of creating machine learning solutions are more effective than compiled language libraries.
EN
The aim of this paper is the analysis of the performance of virtualization and containerization technologies in the context of IT infrastructure. The following virtualization technologies were selected for the study: VirtualBox, VMware and QEMU, as well as containerization technologies: Docker, Podman and LXD. In addition, microVM technologies such as QEMU and Firecracker, which are increasingly important in the context of virtualization, were also included. The comparative criteria on which the analysis is based include aspects of computing and memory performance. Tests conducted on selected technologies included testing CPU performance, RAM efficiency and disk speed for reading and writing data. A SysBench, synthetic benchmark, was used to conduct the tests.
PL
Celem niniejszego artykułu jest analiza wydajności technologii wirtualizacji i konteneryzacji w kontekście infrastruktury IT. Do badania wybrano następujące technologie wirtualizacji: VirtualBox, Vmware i QEMU, a także technologie konteneryzacji: Docker, Podman i LXD. Ponadto uwzględniono również technologie microVM, takie jak QEMU i Firecrac-ker, które mają coraz większe znaczenie w kontekście wirtualizacji. Kryteria porównawcze, na których opiera się analiza, obejmują aspekty wydajności obliczeniowej i pamięciowej. Testy przeprowadzone na wybranych technologiach obejmowały sprawdzenie wydajności procesora, wydajności pamięci RAM oraz szybkości dysku do odczytu i zapisu danych. Do przeprowadzenia testów wykorzystano SysBench, czyli syntetyczny benchmark
EN
This article focuses on analyzing the performance of coroutines and other concurrent processing techniques in Kotlin language for input/output operations. For this purpose, coroutines, traditional threads, thread pool and virtual threads were put together. An appropriate application was created and test scenarios were developed. A series of tests were conducted, followed by an analysis of the obtained results. These results indicate that coroutines and thread pool exhibit the highest performance, highlighting their importance in optimizing concurrent processing in the Kotlin language.
PL
Artykuł skupia się na analizie wydajności współprogramów i innych metod przetwarzania współbieżnego w języku Kotlin dla operacji wejścia/wyjścia. W tym celu zestawiono ze sobą współprogramy, tradycyjne wątki, pulę wątków oraz wątki wirtualne. Stworzono odpowiednią aplikację i opracowano scenariusze badawcze. Przeprowadzona została seria testów, a następnieanaliza otrzymanych wyników. Otrzymane wyniki wskazują, że współprogramy i pula wątków cechują się największą wydajnością, co stanowi istotne zagadnienie w kontekście optymalizacji przetwarzania współbieżnego w języku Kotlin.
PL
Celem artykułu było zbadanie wydajności i skalowalności aplikacji webowej napisanej w podejściu reaktywnym i imperatywnym z użyciem Spring Framework, aby zrozumieć różnice między tymi podejściami i wybrać technologię, która najlepiej odpowiada wymaganiom i zapewnia optymalną wydajność. Porównano dwie aplikacje testowepod względem czasów przetwarzania zapytań oraz wykorzystania CPU/RAM. Analizowano wpływ mikroserwisu Api Gateway na wy-dajność aplikacji. Badania wykazały, że aplikacja reaktywna szybciej przetwarza operacje I/O, zużywa mniej RAM, ale więcej CPU. Podejście imperatywne było szybsze dla operacji transakcyjnych wykonywanych sekwencyjnie. Wariant reaktywny reagował mniejszymi opóźnieniami na obecność Api Gateway niż imperatywne podejście.
EN
The purpose of this paper was to test the performance and scalability of a web application written in reactive and imperative approaches using the Spring Framework, in order to understand the differences between these approaches and choose the technology that best meets the requirements and provides optimal performance. Two test applications were compared in terms of query processing times and CPU/RAM usage. The effect of Api Gateway microservices on application performance was analyzed. The tests showed that the reactive application processed I/O operations faster, used less RAM but more CPU. The imperative approach was faster for transactional operations performed sequentially. The reactive variant reacted with less latency to the presence of Api Gateway than the imperative approach.
PL
Artykuł prezentuje wyniki testów wydajności systemów zarzadzania bazami danych. W celu przeprowadzenia badań wykorzystano aplikacje działającą w środowisku Java i wykorzystującą do komunikacji z bazą danych narzędzie ORM jakim jest Hibernate. Badania zostały przeprowadzone dla scenariuszy testowych takich jak operacje CRUD, zapytania złączające, funkcje agregujące oraz warunków filtrujących w zapytaniu.Do testów wykorzystano DBMS: MySQL, PostgreSQL i H2. Analiza wydajności dotyczyła czasu wykonania operacji, wykorzystania pamięci RAM oraz obciążenia procesora. Dodatkowo przeprowadzono testy dla różnej wielkości grup użytkowników korzystających z aplikacji. PostgreSQL okazał się najlepszym wyborem dla złożonych operacji.
EN
The article presents the results of performance tests of database management systems. In order to conduct the tests, an application running in Java environment and using an ORM tool such as Hibernate for communication with the database was used. The tests were carried out for test scenarios such as CRUD operations, join queries, aggregate functions, and filter conditions in queries. The DBMSes used for testing were MySQL, PostgreSQL and H2. Performance analysis looked at the execution time of operations, RAM usage and CPU load. Additionally, tests were carried out for different sizes of user groups using the application. PostgreSQL proved to be the best choice for complex operations.
PL
Artykuł porównuje języki programowania C++ i Kotlin w środowisku mobilnym. Autorzy wykonali serie testów w oparciu o pięć wybranych algorytmów: n-ciał, n-ty wyraz ciągu Fibonacciego, odczyt i zapis do pliku oraz sortowa-nie bąbelkowe dla małych oraz dużych zbiorów. Testy wykonano w sposób pozwalający określić wydajność języka Kotlin zarówno kiedy wykorzystuje on mechanizm kompilacji Just-in-Time, jak również gdy nie jest on używany. Badania przeprowadzono zarówno na fizycznym urządzeniu mobilnym, jak również emulatorach. Jakkolwiek język C++ zdeklasował rywala w większości wykonanych testów, Kotlin wykazał się ponad trzykrotnie większą szybkością działania przy sortowaniu bąbelkowym na małej (20 tysięcy wyrazów) tablicy.
EN
The article discusses the comparison of C++ and Kotlin programming languages in a mobile environment. The authors performed a series of tests based on five selected algorithms: n-bodies, the nth term of the Fibonacci sequence, reading and writing a file, and bubble sort for both small and large sets of values. The tests were carried out in a way that allowed to determine the performance of the Kotlin language both when it uses the Just-in-Time compilation mechanism and when it is not used. The research was carried out both on a physical mobile device and emulators. Although the C⁠+⁠+ language outclassed its rival in most of the tests performed, Kotlin showed more than three times faster performance when bubble sorting on a small (20,000 values) array.
EN
In a world in which biometric systems are used more and more often within our surroundings while the number of publications related to this topic grows, the issue of access to databases containing information that can be used by creators of such systems becomes important. These types of databases, compiled as a result of research conducted by leading centres, are made available to people who are interested in them. However, the potential combination of data from different centres may be problematic. The aim of the present work is the verification of whether the utilisation of the same research procedure in studies carried out on research groups having similar characteristics but at two different centres will result in databases that may be used to recognise a person based on Ground Reaction Forces (GRF). Studies conducted for the needs of this paper were performed at the Bialystok University of Technology (BUT) and Lublin University of Technology (LUT). In all, the study sample consisted of 366 people allowing the recording of 6,198 human gait cycles. Based on obtained GRF data, a set of features describing human gait was compiled which was then used to test a system’s ability to identify a person on its basis. The obtained percentage of correct identifications, 99.46% for BUT, 100% for LUT and 99.5% for a mixed set of data demonstrates a very high quality of features and algorithms utilised for classification. A more detailed analysis of erroneous classifications has shown that mistakes occur most often between people who were tested at the same laboratory. Completed statistical analysis of select attributes revealed that there are statistically significant differences between values attained at different laboratories.
PL
MSSQL, MySQL i PostgreSQL to jedne z najpopularniejszych systemówbaz danych. Dobór bazy do stworzenia systemu CRM opiera się głównie na ocenie jej efektywności pod względem szybkości. Artykuł ma za zadanie przedstawić wybór optymalnego systemu baz danych do stworzenia efektywnego systemu CRM. Przegląd literatury skłonił do postawienia hipotezy, że MSSQL będzie najszybszy. Za badanie posłużyła seria eksperymentów z użyciem aplikacji. Podczas badań przeprowadzono serię eksperymentów z użyciem modułu przetwarzania zamówień będącego częścią większego systemu CRM skierowanego do branży e-commerce. Każde zapytanie zostało zmierzone 10-krotnie, wyniki uśredniono. Wyniki badań nie potwierdziły hipotezy o szybkości i znacznej przewadze bazy MSSQL. Wyniki pokazały przewagę bazy PostgreSQL nad innymi bazam
EN
MSSQL, MySQL and PostgreSQL are some of the most popular databases. The selection of the database for the creation of a CRM system is based mainly on the assessment of its effectiveness in terms of speed. The article aims to choose the optimal database system to create an effective CRM system. The literature review led to the hypothesis that MSSQL will be the fastest. A series of experiments using the app served as a test. During the research, a series of experiments were carried out using the order processing module, which is part of a larger CRM system aimed at the e-commerce industry. Each query was measured 10 times, the result averaged. The research results did not confirm the hypothesis about the speed and significant advantage of the MSSQL database. The results showed the advantage of PostgreSQL over other databases.
PL
Niniejszy artykuł przedstawia opis badania opinii użytkowników na temat platform SalesForce i ServiceNow. Są to nowoczesne środowiska typu PaaS (Platform as a Service) uzyskujące coraz większą popularność. Ich główną cechą wspólną jest zastosowanie technologii chmurowej w tworzeniu i utrzymywaniu aplikacji internetowych. Zakres badania obejmował takie właściwości platform jak: stosowalność, ocena interfejsu, a także wymagany poziom znajomości programowania od twórców aplikacji. Na rzecz uzyskania miarodajnych ocen platform, ankietowani zostali poddani szkoleniu, które miało na celu wprowadzenie ich w opisywane środowiska. Następnym etapem badania była część praktyczna, gdzie uczestnicy otrzymali zadanie zbudowania identycznych formularzy biznesowych z wykorzystaniem obu systemów. Po wykonaniu zadania, następowało badanie ankietowe. Odpowiedzi udzielane na pytania miały formę skali punktowej, gdzie minimalną wartością było 1, anajwiększą 5. Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono, iż platforma SalesForce jest korzystniejszym wyborem w zastosowaniach chmurowych, uzyskując około 15% lepszą ocenę respondentów w porównaniu z ServiceNow.
EN
This article presents a description of the opinion study about SalesForce and ServiceNow platforms. These are modern PaaS (Platform as a Service) environments that are gaining more and more popularity. Their main common feature is the use of cloud technology in creating and maintaining internet applications. The scope of the study included such platform properties as: applicability, interface assessment, as well as the required level of knowledge of code development. For the purpose of comparing the platforms on each of them, the respondents were asked to create an identical business form. It covers different types of fields and how to validate them. The research group received full access to the test platforms. Training was conducted to introduce the respondents to a given system. The prerequisite for completing the survey was that they created a form based on a template on each of the platforms. The answers to the questions were in the form of a point scale, where the minimum value was 1 and the highest value was 5. Based on the results obtained, it was found that the SalesForce platform is a better choice, gaining more points compared to ServiceNow by about 15%.
PL
Artykuł dotyczy badania wydajności chmurowej bazy danych Firebase. Badane są dwie usługi: Realtime Database oraz Cloud Firestore, których prędkość zapytań jest porównywana do prędkości zapytań lokalnej bazy danych SQLite. Zbadane zostały podstawowe operacje CRUD z uwzględnieniem ilości rekordów w bazie danych, rozmiaru pojedynczego rekordu oraz rozbudowaniem struktury bazy. Po zakończeniu badań stwierdzono, że baza Realtime Database jest wydajniejsza od bazy Cloud Firestore oraz chmurowe bazy danych są wolniejsze od lokalnej bazy w przypadku operacji na pojedynczym rekordzie. Jednocześnie przy pracy na większej ilości danych chmurowe bazy danych potrafią osiągać lepsze rezultaty niż SQLite. Wpływ na dokładny wynik mateżstabilność łącza oraz odległość od serwera chmury.
EN
The article presents a performance analysis of Firebase cloud database. Two services, namely Realtime Database and Cloud Firestore, are examined, and their query speed are compared to those of the local SQLite database. Basic CRUD operations were examined, taking into account the number of records in the database, the size of individual records and the complexity of the database structure. Upon completion of the research, it was concluded that Realtime Database outperforms Cloud Firestore and cloud databases are slower than the local database when it comes to operations on a single record. However, when working with a larger volume of data, cloud database can achieve better results than SQLite. The accuracy of the outcome is also influenced by the stability of the network connection and the distance from the cloud server.
PL
Artykuł opisuje analizę porównawczą efektywności wykorzystania zasobów aplikacji mobilnych stworzonych za po-mocą szkieletów programistycznych Flutter oraz React Native. Badanie polegało na stworzeniu dwóch aplikacji mobil-nych z tymi samymi funkcjonalnościami, a następnie porównaniu wykorzystania następujących zasobów: Virtual Me-mory (VIRT), Shared Memory (SHR), Central Processing Unit (CPU), Resident Set Size (RES) oraz Memory (MEM). Na funkcjonalność aplikacji składały się działania na interfejsie graficznym użytkownika. Badanie zostało przeprowa-dzone na telefonie Huawei P20 Lite, za pomocą narzędzia Android Debug Bridge (ADB) oraz własnych skryptów w języku powłoki Bash. Wyniki nie wskazują jednoznacznie, która technologia jest wydajniejsza.
EN
The article describes a comparative analysis of the resource usage performance of mobile applications developed using Flutter and React Native frameworks. The purpose of this study was to see which technology is more efficient. The study consisted in creating two mobile apps with the same functionalities and then comparing usage of the following resources: Virtual Memory (VIRT), Shared Memory (SHR), Central Processing Unit (CPU), Resident Set Size (RES) and Memory (MEM). The functionality of the application consisted of actions on the GUI. The test was conducted on a Huawei P20 Lite smartphone, using the Android Debug Bridge (ADB) tool and custom scripts in the Bash shell language. The results do not clearly indicate which technology is more efficient.
EN
Physical activity (PA) is a well-known, simple and effective preventive and therapeutic intervention for low back pain (LBP). In spite of the growing interest in active lifestyles and its benefits, more needs to be known about the relationship between energy expenditure, body mass and lumbar-pelvic kinematics during the forward bending movement in a group of young asymptomatic people who met PA guidelines. Young people can be identified as a future risk group of civilisation diseases and lumbar-hip kinematics can be considered as a predictor of LBP occurrence. The aim of this study was to identify the association of gender, self-reported energy expenditure, body mass index, and lumbar-hip kinematics in young people. Methods: Sixty-four students at pre-employment stage participated in the study. They declared moderate-to-high PA and activity-induced energy expenditure (AEE) was self-reported. Kinematic data of the lumbar spine, pelvis and hip were collected during forward bending using a 3D motion ca pture system. Results: Sex was found to be associated with pelvis ( = –0.38 p = 0.002) and lumbar mobility ( = 0.49, p < 0.001) during forward bending and BMI was related only to lumbar mobility ( = –0.41, p = 0.001). Recreation AEE significantly predicted hip flexion mobility ( = 0.38, p = 0.002). Conclusions: This study showed that among a sample of physically active young people, BMI, self-reported AEE and sex can partially predict lumbar-hip kinematics during trunk flexion. Recreational PA can be regarded as improving hip mobility and thus making forward bending more effective and less prone to injury.
PL
W artykule przedstawiono analizę porównawczą technologii Java i C++ w kontekście wydajności na platformie Andro-id. Celem tej pracy było wskazanie wydajniejszego języka do tworzenia aplikacji mobilnych. Badania przeprowadzono na autorskich aplikacjach. Testy dotyczyły sortowania danych, wyznaczania liczb pierwszych, modyfikacji bitmapy, zapisu do bazy danych i odczytu z pliku tekstowego. Serie powtórzeń każdego testu wykonane zostały na urządzeniach marki Samsung oraz Xiaomi. Kryteria, którymi się posłużono to: czas wykonania testu, obciążenie procesora, wykorzy-stanie pamięci RAM. Wydajność wwiększości przeprowadzonych testów była na korzyść języka C++. Cechą wykazu-jącą największe różnice między badanymi technologiami był czas wykonania, gdzie C++ uzyskał 18punktów, a Java 3 punkty. Dla wykorzystania procesora wynik był taki sam, jednak różnice wartości mniejsze. Parametrem niewskazu-jącym faworyta było wykorzystanie pamięci RAM. Uzyskano 11punktów dla języka C++ i10 punktów dla Javy.
EN
The article presents a comparative analysis of Java and C ++ technologies in terms of performance on the Android plat-form. The purpose of this work was to point to a more efficient language for developing mobile applications. The study was carried out on custom applications. The tests concerned data sorting, prime numbers determination, bitmap modifi-cation, saving to the database and reading from a text file. The series of repetitions of each test were performed on Sam-sung and Xiaomi devices. The following criteria were used: test execution time, CPU load, and RAM usage. The per-formance, in most of the carried out tests, was in favor of the C++ language, and the main difference and with the great-est discrepancy between the technologies tested was the execution time, where C++ scored 18 points, and Java 3 points. For the CPU usage, the result was the same, but value differences were smaller. A nondiscerning parameter that was the use of RAM. C++ received 11 points and Java 10.
15
Content available Preferences of modern mobile app users
PL
Celem artykułu jest ocena przydatności funkcji aplikacji mobilnych według preferencji współczesnych użytkowników. Każda grupa odbiorców posiada swoje preferencje, co do aplikacji mobilnych. Przeprowadzono ankietę w powiecie włodawskim w pierwszym kwartale 2020 roku. Wzięło w niej udział 150 przypadkowych osób. Zauważono że życie z urządzeniem mobilnym w ręku stało się już przyzwyczajeniem. Najbardziej popularną grupą aplikacji, jaką wybierają badani są aplikacje społecznościowe. Użytkownicy chętniej i częściej korzystają z pomocy urządzeń mobilnych podczas zakupów, szukając informacji o produkcie i promocjach. Zaobserwowano, że badani zwracają szczególną uwagę na zabezpieczenia aplikacji, chcą więc mieć pewność, że ich dane są bezpieczne. Mała grupa osób jest gotowa zrezygnować z urządzenia mobilnego i zacząć korzystać z tradycyjnych metod.
EN
Each user group has its own preferences for mobile applications. A better app will increase the satisfaction of existing users and encourage new people to download it. People are used to it that it's hard to get rid of them. A survey was conducted in the Włodawa district in the first quarter of 2020, in which 150 random people took part. It has been noticed that life with a mobile device in hand has become a habit. Users more willingly and more often use the help of mobile devices during shopping while looking for product information and promotions. It has been observed that users pay more attention to application security, wanting to be sure that their data is safe. A small group of people would give up their mobile device and start using traditional methods
16
PL
Artykuł opisuje analizę porównawczą ekosystemów szkieletów aplikacji ASP.NET Core oraz Spring Boot. Badania przeprowadzono w oparciu o dwie autorskie aplikacje o identycznej funkcjonalności, wykorzystujące silnik bazodanowy PostgreSQL. W implementacji aplikacji wykorzystano odpowiednie narzędzia ORM (ang. Object-Relational Mapping) do wykonywania operacji bazodanowych tj. Spring Data i Entity Framework Core, technologie umożliwiające implementację uwierzytelniania i autoryzacji (Spring Security i ASP.NETCore Identity) oraz kilka dodatkowych bibliotek, które upraszczają cały proces budowania aplikacji. Kryteriami porównania były łatwość iintuicyjność danych technologii w implementacji aplikacji, oferowane możliwości narzędzi implementujących mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji oraz wydajność operacji bazodanowych. Na podstawie wyników przeprowadzonych badań stwierdzono, że technologia Spring Data jest szybszym narzędziem od Entity Framework Core, natomiast Spring Security w odróżnieniu od Asp.Net Core Identity jest mniej zintegrowany w ekosystem frameworku, ponieważ posiada mniejszy zestaw gotowych rozwiązań do integracji z bazą danych
EN
The article describes a comparative analysis of the ASP.NET Core and Spring Boot framework ecosystems. The research was carried out on the basis of implemented two applications with identical functionality, which use the PostgreSQL database engine. In the implementation of the application, appropriate ORM (Object-Relational Mapping) tools were used to perform database operations, ie Spring Data and Entity Framework Core, technologies enabling the implementation of authentication and authorization (Spring Security and ASP.NET Core Identity) and several additional libraries that simplify the entire process of building the application. The criteria of comparison were the ease and intuitiveness of a given tool in the implementation of the application, the offered possibilities of the tools implementing authentication and authorization mechanisms and the efficiency of database operations. Based on the research, it was found that Spring Data technology is a faster tool than Entity Framework Core, while Spring Security, unlike Asp.Net Core Identity, is less integrated into the framework ecosystem, because it has a smaller set of ready-made solutions for database integration
PL
Artykuł opisuje analizę porównawczą wydajności czasowej aplikacji natywnych systemu Android (stworzonych za pomocą Android SDK oraz języka Java) oraz aplikacji stworzonych za pomocą wieloplatformowego frameworku Flutter. Badanie polegało na stworzeniu trzech par identycznych ze sobą funkcjonalnie aplikacji za pomocą obu rozwiązań, anastępnie zbadaniu czasu wykonania poszczególnych działań przez obie aplikacje. Funkcjonalność aplikacji testowych składała się głównie z zadań z zakresu operowania na interfejsie użytkownika. Badanie zostało przeprowadzone na smartfonie Huawei P30 za pomocą narzędzia Perfetto. Wyniki potwierdzają lepszą wydajność czasową aplikacji natywnych względem aplikacji Fluttera
EN
The article describes a comparative analysis of the time performance between native Android applications (created with the Android SDK and Java language) and applications created with the Flutter multi-platform framework. The study consisted of creating three pairs of applications that are functionally identical with each other using both programing tools, and then examining the time taken to perform individual actions by both applications. The functionality of the test applications consisted mainly of tasks related to operating on the user interface. The study was carried out on the Huawei P30 using Perfetto tool. Results confirm that native apps are more time efficient than Flutter apps.
18
PL
Klasyfikacja tematyki pracy według słów kluczowych jest aktualnym i ważnym zadaniem. W artykule opisano algorytmy klasyfikowania słów kluczowych według obszaru tematycznego. Model został opracowany przy użyciu dwóch algorytmów i przetestowany na danych testowych. Uzyskane wyniki porównano z wynikami innych istniejących algorytmów odpowiednich do tego zadania. Uzyskane wyniki modelu analizowano. Algorytm ten może być stosowany w zadaniach rzeczywistych.
EN
Classification of work’s subject area by keywords is an actual and important task. This article describes algorithms for classifying keywords by subject area. A model was developed using both algorithms and tested on test data. The results were compared with the results of other existing algorithms suitable for these tasks. The obtained results of the model were analysed. This algorithm can be used in real-life tasks.
PL
W artykule zaprezentowano wyniki analizy wydajności biblioteki TensorFlow wykorzystywanej w uczeniu maszyno-wym i głębokich sieciach neuronowych. Analiza skupia się na porównaniu parametrów otrzymanych podczas treningu modelu sieci neuronowej dla algorytmów optymalizacji: Adam, Nadam, AdaMax, AdaDelta, AdaGrad. Zwrócono szczególną uwagę na różnice pomiędzy efektywnością treningu na zadaniach wykorzystujących mikroprocesor i kartę graficzną. Do przeprowadzenia badań utworzono modele sieci neuronowej, której zadaniem było rozpoznawanie znaków języka polskiego pisanych odręcznie. Otrzymane wyniki wykazały, że najwydajniejszym algorytmem jest AdaMax, zaś podzespół komputera wykorzystywany podczas badań wpływa jedynie na czas treningu wykorzystanego modelu sieci neuronowej.
EN
This paper presents the results of performance analysis of the Tensorflow library used in machine learning and deep neural networks. The analysis focuses on comparing the parameters obtained when training the neural network model for optimization algorithms: Adam, Nadam, AdaMax, AdaDelta, AdaGrad. Special attention has been paid to the differences between the training efficiency on tasks using microprocessor and graphics card. For the study, neural network models were created in order to recognise Polish handwritten characters. The results obtained showed that the most efficient algorithm is AdaMax, while the computer component used during the research only affects the training time of the neural network model used.
PL
W artykule przedstawiona została analiza porównawcza frameworków wspomagających wytwarzanie testów zautomatyzowanych dla zdefiniowanych scenariuszy testowych. Badanie porównawcze dotyczyło frameworków TestNG oraz WebdriverIO. Omówienie narzędzia zostało przeanalizowane zarówno pod kątem procesu tworzenia testów, jak i szybkości oraz wydajności ich wykonywania. Na potrzeby pracy została wykorzystana strona internetowa github.com. Aplikacja ta posłużyła do przeprowadzania skryptów testowych napisanych w obu frameworkach. Wyniki zostały porównane przez cztery zdefiniowanych kryterium: całkowity czas uruchamiania zbiorów testowych z różną maksymalną liczbą jednocześnie uruchomionych instancji przeglądarki, średni czas uruchamiania wszystkich skryptów testowych w trybie headless, średnia wartość zużycia pamięci oraz CPU podczas wykonania testów. W podsumowaniu zawarta została ocena porównywanych frameworków.
EN
The article presents a comparative analysis of frameworks supporting the development of automated tests for defined test scenarios. The comparative study concerned the TestNG and WebdriverIO frameworks. The overview of the tool has been analyzed both in terms of the test development process as well as the speed and efficiency of their execution. The website github.com was used for the purposes of the work. This application was used to run test scripts written in both frameworks. The results were compared by four defined criteria: the time of running the test scripts with a differ-ent maximum number of simultaneously running browser instances, the average time of running all test scripts in head-less mode, the average value of memory and CPU usage during the test execution. The summary includes the evaluation of the compared frameworks.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.