[AVSP] 1. laboratorijska vježba - 2021/2022

Lyras

Ja pak u 2. zadatku dobivam podosta primjera gdje mi je manji broj pronađenih tekstova s nekom hammingovom udaljenosti. Koristio sam python setove da izbjegnem duplikaciju kandidata za svaki pojedini ID, isto za pojedini pretinac. Sve ostalo slijedi njihov pseudokod

SuperSaiyano

Lyras Jesi riješio problem, meni također od 50000 je 49998 točno, dok ta dva koji nisu su za jedan manji od predviđenog.

Gocc

neki savjet je li labos lakše raditi u javi ili pythonu?

ErnestHemingway

*** py je tocan odgovor za sva pitanja ovog svemira

iNavy

znači razlika između A i B zadatka je u tome koliki je maksimalni n/q i po tome prepoznajemo koji od algoritama koristimo?

iNavy

mornar Ica ok nvm ja mislio da predajemo jedan kod na sprut (A i B zajedno), a ne dva odvojena

Rene

Nije mi jasno kako ocekuju za ovaj testni primjer 1A da bude ispod 20 sekundi ako se koristi slijedno pretrazivanje tekstova? Kako ste to rjesili?

iNavy

Rene pa msm zadan je n <= 1000 i q <= 1000 što nije predugo za izvršavanje (meni traje desetak sekundi a računalo nije najbrže)

Rene

mornar Ica nvm imao sam glupu implementaciju, sve okej

Gocc

drugi zadatak znaci samo python smije do 200sekundi max ići?

SuperSaiyano

*** evo i ja se pitam, radim u javi pa ne znam da li sam glupo implementirao simhash za svaki redak jer mi ucitavanje i racunanje simhasha za sve traje minutu 😮

Kasperinac

Postoji li šansa da za prvi zad ima negdje jos neki primjer? Za ovaj njihov mi ispada vecinu tocno, ali za neke ili za 1 prevelik ili za 1 premal rezultat.

iNavy

Kasperinac blast
rekao bih da je i prethodnim generacijama bilo tako na ovom predmetu pa ćete se morat zadovoljit s onime što smo dobili

mrkva

Kasperinac ako ti je i dalje krivo, probaj maknuti oznaku novog retka tekstova

blast

znam da je na PPJ labosima su bili tesni primjeri sa spruta koje mi “nismo mogli vidjeti” a oni zapravo provjeravju koliko nam je rj tocno, pa hoce li i na ovom predmetu biti toga i kako se ti primjeri mogu nabaviti. Vidio sam da imaju ona 2 mala jadna primjera sto su dali u materijalima. LP

feel_d_boot

Kako ste riješili problem preduge izvedbe? Za svaki mi query treba 1.5 sekunda otprilike i problem je što ja za svaki upit gradim Q’ tablicu (radim po 1. pristupu s 26. slajda prezentacija). Provjerio sam na lokalnoj izvedbi jedno 100ak querya i točno mi ispadaju, ograničenje od 20 sekundi mi je s ovom implementacijom nedostižno. Ima tko kakav tip kako da ubrzam?

SuperSaiyano

iNut Mislim da ne trebaš raditi na taj pristup, s obrzirom da je N < 1000, puno je brže raditi slijedno pretraživanje (kao što su naveli) po svim ostalim tekstovima.

SuperSaiyano

SuperSaiyano EDIT: njihov integracijski 4998 od 5000, ne 49998 od 5000
Na onim što su oni dali u sličnom tako omjeru griješi, od 50000, nekih 49995 myb

Lyras

SuperSaiyano Kod mene je problem bio s izrezivanjem ispravnih pojaseva iz simhasha. Kada sam to ispravio, sve je ostalo proradilo

feel_d_boot

Ljudi koji su pratili njihov LSH pseudokod u B zadatku, koliko vam treba vremena da program učita sve tekstove te ih hashira?
Meni treba 120 sekundi samo za to učitavanje, a to mi se čini malo previše za samo pohranu.
Radim u Pythonu.

feel_d_boot

iNut

Da se nadodam na ovo, treba mi uvijek 120 sekundi za pohranu sažetaka svih tekstova, da bi ih mogao kasnije uspoređivati po upitima, prolazi mi integracijske testove, te ima točnost 100 posto na danim primjerima (zip datoteka lab1B).

Problem mi je bio što sam spremao 2 liste. Za tekstove i sažetke. Kasnije sam uklonio listu za tekstove te sam odmah spremao sažetke i kasnije ih po potrebi izvlačio da bih uspoređivao udaljenosti. Sada mi za oba testa treba cca 130 sekundi.

Krpa1

iNut
ja sam isto spremao 2 liste i sad kad sam popravio mi je vrijeme ucitavanja palo sa 175s na 125s. Koliko je tebi vrijeme ucitavanja nakon micanja jedne liste?

Sljedeća stranica »