Для каждой программы, установленной на компьютере, со временем выходят важные обновления, устанавливать которые настоятельно рекомендуется. Новые версии позволяют оптимизировать работу приложения для вашей операционной системы, «залатать» дыры в безопасности и добавить новых полезных функций. Для того, чтобы упростить задачу установки обновления для всего софта на компьютере, реализовано простое приложение SUMo.
СУМо – это полезное программное обеспечение, выполняющее поиск обновлений для всех приложений, установленных на компьютере. При первом запуске будет выполнено сканирование всей системы. Это необходимо для того, чтобы составить список установленного ПО и отслеживать выход новых версий.
Рекомендации по обновлению
После завершения сканирования около каждого приложения отображается соответствующий значок: зеленая галочка – не требует обновлений, звездочка – обнаружена новая версия, но не требует обязательной установки, и восклицательный знак – настоятельно рекомендуется установить.
Could You Be A Sumo Wrestler? | National Geographic
Простой процесс обновления
Отметьте одну или сразу несколько программ, которые требуется обновить, а затем нажмите в правом нижнем углу кнопку «Обновить». После выбора вас перенаправит на официальный сайт SUMo, где вам будет предложено загрузить нужное обновление.
Beta-версии
По умолчанию данный параметр деактивирован, но если вы хотите тестировать у любимых приложений нововведения, которые еще не включены в конечные обновления, то активируйте соответствующий пункт в настройках.
Выбор источника для получения обновлений
По умолчанию в бесплатной версии загрузка новых версий для программ производится с серверов разработчика. Однако, СУМо позволяет загружать обновления с официального сайта обновляемого софта, однако, для этого необходимо перейти на Pro-версию.
Составление списка игнорируемого ПО
Для некоторых продуктов, в частности, пиратских, не рекомендуется устанавливать новые версии, т.к. это может и вовсе вывести их из строя. В связи с этим в SUMo была добавлена функция составления списка программ, проверка которых выполняться не будет.
Посмотрите, на Что Способны Самые Гигантские Сумоисты
Достоинства:
1. Удобный процесс поиска и инсталляции обновлений для всего программного обеспечения, установленного на компьютере;
2. Наличие бесплатной версии;
3. Простой интерфейс с поддержкой русского языка.
Недостатки:
1. Урезанная бесплатная версия и регулярные напоминания о приобретении Pro-версии.
SUMo – это полезный софт, позволяющий поддерживать актуальность всех программ, установленных на компьютере. Рекомендовано к установке всем пользователям, кто хочет поддерживать безопасность и производительность компьютера.
Источник: lumpics.ru
Как автоматически обновлять программы — SUMo
Всегда хотели вовремя обновлять программы и драйвера на своём компьютере до последних версий, но Вам лень было лазить по сайтам и искать не вышла ли новая версия? Поздравляю, Вы лентяй! 🙂 Такой же лентяй как и я, как и сотни-тысячи-миллионы других пользователей компьютера 😉
Так вот, о чем это я.. Ах, да, специально для таких лентяев сделана замечательная программка, которая поможет держать Ваше программное обеспечение и, частично, драйвера в актуальном состоянии. О ней и пойдет речь в этой статье.
Общая вводная и возможности
Точнее, не совсем автоматическое и не совсем обновление, — скорее, просто проверка новых версий и возможность поиска места где их можно взять. И это даже хорошо, что обновление не автоматическое.. Впрочем, я начал с середины статьи 🙂
Так вот, живет в этом мире программа под названием SUMo . Занимается она тем, что сканирует Вашу систему на предмет установленных программ, смотрит их версии и сверяет с базой на предмет наличия новых. Далее Вы просто выбираете программу, которую хотите обновить и, по клику, переходите на сайт SUMo, где Вам наглядно указывают, какая версия программы у Вас, какая последняя, сколько версий Вы вообще пропустили, а так же, собственно, название выбранной Вами для обновления программы и сайт-разработчика. В качестве удобного бонуса есть две ссылки поиска по известным файл-хостингам — FileForum и Download.com , ну и, само собой, ссылка поиска в Google .
Собственно, всё, — дальше Вы просто ищите новую версию по представленным ссылкам, либо на сайте производителя, либо просто в поисковике и сами устанавливаете его. Вернусь к тому с чем начал, — необходимость всё ставить самому, а не обновлять в автоматическом режиме — это достоинство, а не недостаток, а такое достоинство — это всегда хорошо. Чем хорошо?
Хорошо как раз тем, что Вы полностью контролируете процесс — откуда скачали, какую версию, что устанавливаете, куда, с какими настройками и тд и тп. Это избавляет Вас от тонны проблем. Каких? Приведу простой пример, — в мире есть куча программ, обновляющих драйвера в автоматическом режиме.
Решительно не понятно откуда они их качают, какие на самом деле версии и как они их устанавливают (способов много). Как следствие, из-за такого автоматического режима обычно появляются синие экраны смерти, — ибо то программа криво драйвер этот установила, то версию откуда-то стянула левую вообще, то еще что-нибудь. Ну и зачем эти проблемы? Как по мне, так лучше проделать всё руками.
По сути, SUMо — это монитор обновлений, а не программа-updater. Но это, повторюсь, делает её только ценней. Добавьте к этому бесплатность, поддержку русского языка. В общем, рекомендую 🙂
Загрузка, установка, использование для обновления
Собственно, скачать можно с сайта разработчика.
Установка предельно проста и на ней я останавливаться, думаю, не буду. Разве что упомяну, что надо снять две галочки в инсталляторе дабы не установить лишних панелей и утилит, идущих в комплекте. Точнее, надо переставить один кружочек — этот -, и снять одну галочку, — эту.
При запуске программа предложит просканировать систему на предмет установленных программ. Пока не соглашайтесь,
Зайдите в настройки (Options — Settings), выберите в списке русский язык, а так же поставьте сканер в расширенный режим:
Примените настройки и вернитесь в окно программы. Нажмите на кнопочку » Сканировать » и дождитесь сканирования системы. Дальше просто выделите все программы в списке и нажмите кнопку » Проверить «, если это не произошло в автоматическом режиме после сканирования. В результате Вы должны увидеть список программ, их версии и возможность обновления (см.первый скриншот в этой статье). Всё. Дальше Вам просто надо решить какую программу Вы хотите обновить и, собственно, обновить используя соответствующую одноименную кнопку в программе 🙂
К слову, оно так же умеет проверять какие-то там обновления Windows -пакетов, но я их ставить не пробовал, — так что не знаю каких и как корректно.
Послесловие
Вот такие вот дела.
Да, не без маленьких недостатков, но таки программа полезная и, надеюсь, что она Вам очень поможет.
Как и всегда, если есть какие-то вопросы, – буду рад ответить на них в комментариях или с помощью формы обратной связи.
Мы в соц.сетях: ВКFacebookTwitter
Белов Андрей (Sonikelf) Заметки Сис.Админа [Sonikelf’s Project’s] Космодамианская наб., 32-34 Россия, Москва (916) 174-8226
Источник: sonikelf.ru
Симуляция трафика городских дорожных сетей в SUMO
Как давно вы оказывались в пробке? Чтобы решить проблему дорожных заторов, до принятия важных решений нужно моделировать движение. Сделать это можно на платформе с открытым кодом The Simulation of Urban Mobility (SUMO). Но как создать сложную симуляцию? На этот вопрос отвечает материал, которым мы решили поделиться к старту курса по Data Science.
Зачем изучать движение в городских дорожных сетях?
Недавние исследования показывают, что упорядоченное взаимодействие между автономными транспортными средствами может потенциально уменьшить дорожные пробки в искусственно созданных ситуациях, таких как движение автомобилей по кругу. Но что происходит, когда у вас есть несколько трасс, как в случае типичных городских дорог?
Интересно вот что: увеличение пропускной способности за счёт полос или длины дорог может не сработать так хорошо, как вы можете ожидать. В другой статье я показываю, как «Парадокс Брэсса» приводит к необычному результату: увеличение количества дорог в городской сети может ухудшить движение!
До начала реализации инфраструктурных проектов: строительства новых дорог, добавления полос движения, светофоров и т. д. — важно иметь реалистичную модель транспортных потоков, чтобы предлагаемые проекты имели наилучшие шансы на успех в снижении интенсивности движения.
Ситуация усложняется концертами, спортивными соревнованиями или аэропортами и больницами. Важно смоделировать последствия предлагаемых технологических инноваций в области транспортных средств с возможностью коммуникации через бортовые компьютеры и интеллектуального транспорта, чтобы по максимуму реализовать их потенциал в оптимизации движения.
Начало работы с SUMO
Моделирование дорожного движения, по-видимому, относится к нишевому сообществу исследователей транспортных потоков или инженерных компаний-подрядчиков. Anylogic, VISSIM и Aimsun — предлагают решения моделирования трафика и мобильности. Но SUMO открыта, и с ней довольно легко начать работать.
Способов установки SUMO несколько, но я предпочитаю команду pip install: она установит SUMO и библиотеки взаимодействия с ней.
python -m pip install sumo
Приступим к первой симуляции!
Моделирование
В городском планировании довольно часто встречаются дороги в виде сети. При помощи SUMO мы создали сетку 5×5 с дорогами длиной 200 метров и тремя полосами движения:
netgenerate —grid —grid.number=5 -L=3 —grid.length=200 —output-file=grid.net.xml
Воспользуемся randomTrips.py из папки tools в домашнем каталоге SUMO (sumo → tools) для генерации случайных маршрутов двухсот автомобилей. Время в begin и end обозначает время, за которое транспортные средства входят в симуляцию. Я выбрал 0 и 1, то есть все автомобили въезжают в первую секунду симуляции. Период обозначает скорость притока.
randomTrips.py -n grid.net.xml -o flows.xml —begin 0 —end 1 —period 1 —flows 200
Генерируем маршруты отдельных автомобилей командой jtrrouter в SUMO.
jtrrouter —flow-files=flows.xml —net-file=grid.net.xml —output-file=grid.rou.xml —begin 0 —end 10000 —accept-all-destinations
Ради простоты хочется сохранить постоянную плотность. Самое очевидное — случайное движение только внутри симуляции. Воспользуемся Манхэттенской моделью движения, где транспортные средства на перекрёстке выбирают движение прямо, налево или направо на основе заданных вероятностей. По умолчанию в SUMO транспортные средства выходят из симуляции, достигая пункта назначения. Однако SUMO имеет реализацию Манхэттенской модели движения со скриптом непрерывного перенаправления:
generateContinuousRerouters.py -n grid.net.xml —end 10000 -o rerouter.add.xml
Создаём файл конфигурации SUMO для запуска симуляции — это .xml с определёнными атрибутами, содержащий имена файлов с сетью, маршрутом и перенаправления. Выходной файл будет содержать данные о моментах в симуляции:
Запустим модель. Period здесь — это интервал времени сохранения данных о скорости и положении транспорта:
sumo-gui -c grid.sumocfg — device.fcd.period 100
Эта команда открывает графический интерфейс SUMO со всей симуляцией:
Цвета транспортных средств указывают на их скорость, от самой медленной (красный) до самой быстрой (зелёный).
Как насчёт нескольких запусков?
Раздражает необходимость вручную изменять каждый параметр и выходной файл. Работы ещё больше, когда у вас есть 100+ прогонов для изучения изменения трафика с различными параметрами и прогоны для статистического усреднения. Поэтому я написал обёртку для SUMO на Python:
def initialize(grids=5,lanes=3,length=200): os.system(«netgenerate —grid —grid.number=5 -L=»+str(lanes)+» —grid.length=»+str(length)+» —output-file=grid.net.xml») def single(path,vehicles): os.system(path + «randomTrips.py -n grid.net.xml -o flows.xml —begin 0 —end 1 —period 1 —flows «+str(vehicles)) os.system(«jtrrouter —flow-files=flows.xml —net-file=grid.net.xml —output-file=grid.rou.xml —begin 0 —end 10000 —accept-all-destinations») os.system(path + «generateContinuousRerouters.py -n grid.net.xml —end 10000 -o rerouter.add.xml») tree = ET.parse(«grid.sumocfg») root = tree.getroot() for child in root: if (child.tag == ‘output’): for child2 in child: child2.attrib[‘value’] = ‘grid.output’+str(vehicles)+’.xml’ with open(‘grid.sumocfg’, ‘wb’) as f: tree.write(f) os.system(«sumo -c grid.sumocfg —device.fcd.period 100») if __name__ == ‘__main__’: import os import numpy as np import analysis from matplotlib import pyplot as plt import xml.etree.ElementTree as ET path = «C:\Users\BLAH\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib\site-packages\sumo\tools\» initialize() vehicles_arr=np.r_[np.linspace(10,100,10).astype(int),np.linspace(100,2000,20).astype(int)] for i in range(0,len(vehicles_arr)): single(path,vehicles_arr[i])
Анализ
Выходные данные SUMO в xml содержат информацию о времени, положении и скорости конкретного транспортного средства на каждом промежутке времени. Я хочу проанализировать, как скорость зависит от плотности, или количества автомобилей, — в основном, получить скорость, усредняя её по всему транспорту.
def textify(vehicles): tree = ET.parse(«grid.output»+str(vehicles)+».xml») root = tree.getroot() l = 0 for child in root: for child2 in child: l += 1 c = 0 t = 0 a = » speeds = np.zeros(l) times = np.zeros(l) ids = np.zeros(l) for child in root: for child2 in child: # print(child2.tag, child2.attrib) if (child2.tag == ‘vehicle’): a = (child2.attrib) speeds[c] = np.float(a[‘speed’]) ids[c] = np.float(a[‘id’]) times[c] = t c = c + 1 t = t + 1 # print(t) data = np.c_[ids, times, speeds] tt = len(np.unique(data[:, 1])) vel = np.zeros(tt) nc = np.zeros(tt) flux = np.zeros(tt) for i in range(0, tt): w = np.where(data[:, 1] == i) vel[i] = np.mean(data[w, 2]) nc[i] = len(w[0]) flux[i] = np.sum(data[w, 2]) velm = np.c_[nc, vel, flux] np.savetxt(‘velm’+str(vehicles)+’.txt’,velm)
Я строю график зависимости скорости от плотности, где каждый прогон моделирования имеет индивидуальную плотность.
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def plots(vehicles): vel=np.zeros(len(vehicles)) nc=np.zeros(len(vehicles)) flux=np.zeros(len(vehicles)) for i in range(0,len(vehicles)): txt=np.loadtxt(‘velm’+str(vehicles[i])+’.txt’) nc[i] = np.mean(txt[95:100, 0]) vel[i] = np.mean(txt[95:100, 1]) flux[i]=np.mean(txt[95:100,2]) print(nc[i],vel[i],flux[i]) fig=plt.figure() plt.plot(nc/3000,vel,’o’) plt.plot(nc / 3000, vel, color=’k’) plt.xlabel(‘Density’) plt.ylabel(‘Velocity’) plt.tight_layout() plt.savefig(‘vel-density.png’,dpi=600) #plt.show() fig=plt.figure() plt.plot(nc / 3000,flux,’o’,label=’Traffic Simulation’) plt.plot(nc / 3000, flux, color=’k’) plt.plot(vehicles/3000,vehicles*vel[0],’r—‘,label=’No Interaction’) plt.ylim(0,2800) plt.legend() plt.xlabel(‘Density’) plt.ylabel(‘Flux’) plt.tight_layout() plt.savefig(‘flux-density.png’, dpi=600)
С увеличением плотности скорость уменьшается: чем больше транспортных средств, тем больше снижающих скорость заторов.
Поток измеряет количество автомобилей, проходящих через определённую точку за конкретное время, то есть он — мера пропускной способности. Параметр задаётся так:
Все скорости транспорта внутри длины L суммируются, а количество полос равно nl.
При низкой плотности каждый автомобиль движется на предельной скорости, поэтому поток увеличивается линейно с ростом плотности (красная линия на графике ниже). Однако при более высокой плотности транспорт не может двигаться на максимуме, и в определённый момент эффект от большего количества транспортных средств компенсируется движением с меньшей скоростью, поток снижается. Выше определённой плотности (здесь это ~0,1–0,2) возникают пробки, и поток убывает.
Моделирование реалистичного дорожного движения
Я показал, как с помощью SUMO+Python настроить базовое моделирование трафика и ансамблевые прогоны в ровно вычерченных сетях.
В недавнем исследовании с использованием данных о городских уличных сетях OpenStreetMap и OSMnx было обнаружено, что в некоторых городах можно заметить сети, похожие на сетку, а в других — нет. В SUMO есть возможность моделирования движения в городских уличных сетях путём конвертирования данных OpenStreetMap в файлы SUMO .net.
Но помимо моделирования на реалистичных городских дорожных сетях существвует проблема калибровки этих симуляторов трафика в соответствии с ежедневными схемами движения. Нужно учитывать приливы и отливы людей на дорогах — где и когда люди входят в здания и выходят из них. Это очень сложно: невозможно знать маршрут каждого автомобиля. Многие автомобили передают GPS-данные.
Google и Apple используют данные мобильных телефонов. Но транспортный поток нелинеен. Небольшие изменения могут иметь огромные последствия.
При этом хочется, чтобы результаты моделирования трафика были устойчивы в смысле начальных условий. Эти результаты должны чётко указывать, улучшает ли проект транспортный поток — в широком спектре ситуаций. Детальное, реалистичное крупномасштабное моделирование трафика за приемлемое время — сложная задача.
На странице SUMO имеется лишь несколько таких реалистичных сценариев. А в верхней части страницы написано:
Создать сценарий — большая работа. Если вы создали сценарий SUMO, которым можете поделиться, пожалуйста, напишите нам.
- R. E. Stern, et al. “Dissipation of stop-and-go waves via control of autonomous vehicles: Field experiments,” arXiv (2017).
- G. Boeing, “Urban spatial order: street network orientation, configuration, and entropy,” Applied Network Science (2019).
- P. L. Alvarez, et al. “Microscopic traffic simulation using SUMO,” International Conference on Intelligent Transportation Systems. IEEE (2018).
Остаётся надеяться, что демократизация данных о трафике, растущая доступность вычислительных ресурсов и платформы для моделирования трафика с открытым исходным кодом сделают эти крупномасштабные моделирования доступнее. Городской трафик — это удивительно сложная игра, дающая представление о дышащих, живых городах. Если вам интересно работать с данными — отражением жизни города, вы можете посмотреть программу нашего курса по Data Science, где научитесь решать проблемы множества людей, принимая взвешенные решения на основе данных. Также вы можете обратить внимание на другие курсы, чтобы начать карьеру или прокачаться в других направлениях IT.
Data Science и Machine Learning
- Профессия Data Scientist
- Профессия Data Analyst
- Курс «Математика для Data Science»
- Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
- Курс по Data Engineering
- Курс «Machine Learning и Deep Learning»
- Курс по Machine Learning
Python, веб-разработка
- Профессия Fullstack-разработчик на Python
- Курс «Python для веб-разработки»
- Профессия Frontend-разработчик
- Профессия Веб-разработчик
Мобильная разработка
- Профессия iOS-разработчик
- Профессия Android-разработчик
Java и C#
- Профессия Java-разработчик
- Профессия QA-инженер на JAVA
- Профессия C#-разработчик
- Профессия Разработчик игр на Unity
От основ — в глубину
- Курс «Алгоритмы и структуры данных»
- Профессия C++ разработчик
- Профессия Этичный хакер
А также:
Источник: habr.com