Технологии

Back to the blog

нояб. 29, 2021

Envision VM (часть 3), Атомы и хранение данных

During execution, thunks read input data and write output data, often in large quantities. How to preserve this data from the moment it is created and until it is used (part of the answer is on NVMe drives spread over several machines), and how to minimize the amount of data that goes through channels slower than RAM (network and persistent storage).

нояб. 22, 2021

Envision VM (часть 2), Thunks и Модель Выполнения

Как и большинство других систем параллельного выполнения, Envision создает направленный ациклический граф (DAG), где каждый узел представляет операцию, которую необходимо выполнить, а каждое ребро представляет зависимость данных, когда нижестоящий узел нуждается в результате вышестоящего узла для запуска.

нояб. 15, 2021

Виртуальная машина Envision (часть 1), Окружение и общая архитектура

A Supply Chain Optimization pipeline covers a wide range of data processing needs':' data ingestion and augmentation, feature extraction, probabilistic forecasting, producing optimal decisions under constraints, data exports, analytics, and dashboard creation.

мая 7, 2021

Почему FTP вместо REST

Most web apps feature web APIs styled as REST, yet Lokad features FTPS and SFTP, which may appear surprising. However, this choice is intentional, why did Lokad choose to go this route?

окт. 6, 2020

Факторы успеха в предиктивных цепочках поставок

Wading through the miasma of supply chain technologies remains a challenge. What can help to guarantee success?

июл. 2, 2020

Заняли 6-е место из 909 команд в соревновании по прогнозированию M5

Lokad занял 6-е место в соревновании по прогнозированию M5 среди 909 команд. Это впечатляющее достижение.

февр. 4, 2020

Количественный SCM против классической APS

Module-by-module comparison between classic APS (Advance Planning and Scheduling) systems and the quantitative supply chain as implemented by Lokad.

янв. 16, 2020

Почему не Python

Envision, the domain-specific language (DSL) of Lokad, was engineered to address challenges where Python will never deliver cost-effective solutions.

апр. 3, 2019

Целые числа и неопределенность в дифференцируемом программировании

Technical insights on how two challenges are addressed from a differentiable programming perspective.

мар. 27, 2019

Дифференцируемое программирование как в ‘ИИ’, которое работает

The path to unlock a series of supply chain scenarios that were before seen as largely intractable.

февр. 5, 2019

Алгебра для экономики цепочек поставок

How zedfuncs algebra can be leveraged for probabilistic forecasting.

янв. 11, 2019

Колонковый случайный лес

Хотя случайные леса уже не являются передовыми методами машинного обучения, они всё же предлагают преимущества.