Аннотация: Статья представляет собой анализ современных методов обновления структуры Document Object Model (DOM) в популярных клиентских веб-фреймворках, таких как Angular, React и Vue. Основное внимание уделяется сравнению концепций Virtual DOM и Incremental DOM, которые лежат в основе архитектурных решений соответствующих фреймворков. Virtual DOM, применяемый в React и Vue, оперирует виртуальным деревом, сравнивает его версии с целью выявления различий и минимизации изменений в реальном DOM. Такой подход обеспечивает относительную простоту реализации реактивного интерфейса, однако сопровождается дополнительными затратами на вычисления и использование ресурсов. В отличие от него, Angular использует Incremental DOM, при котором отсутствует создание промежуточных структур: изменения применяются напрямую через механизм Change Detection. Этот подход позволяет добиваться высокой производительности за счёт точечных обновлений DOM-элементов без необходимости в виртуальном представлении. В исследовании применяется сравнительный анализ архитектурных подходов к обновлению DOM, основанный на изучении официальной документации, практических экспериментов с кодом и визуализации процессов рендеринга в Angular и React. Методология включает теоретическое обоснование, пошаговый разбор механизмов обновлений и оценку их влияния на производительность. Научная новизна статьи заключается в систематическом сопоставлении архитектурных подходов к обновлению DOM в ведущих фреймворках, с акцентом на внедрение сигнальной модели в Angular версии 17+. Подробно проанализировано влияние использования сигналов на отказ от библиотеки Zone.js и формирование более предсказуемой, детерминированной модели рендеринга, а также возможности управления производительностью на более низком уровне. Статья содержит не только теоретическое описание, но и практические примеры, раскрывающие поведение обновлений в реальных сценариях. Также рассматриваются нюансы шаблонной компиляции, работы функций effect() и computed(). Проведённое сравнение Virtual DOM и Incremental DOM позволяет выявить ключевые различия, оценить применимость подходов в зависимости от задач и уровня сложности проекта, а также предложить направления оптимизации фронтенд-архитектур.

Ключевые слова: сигналы, Vue, React, Angular, Incremental DOM, Virtual DOM, DOM, рендеринг, диффинг, компиляция шаблонов

Abstract: The article presents an analysis of modern methods for updating the Document Object Model (DOM) structure in popular client-side web frameworks such as Angular, React and Vue. The main focus is on comparing the concepts of Virtual DOM and Incremental DOM, which underlie the architectural solutions of the respective frameworks. The Virtual DOM used in React and Vue operates on a virtual tree, compares its versions in order to identify differences and minimize changes in the real DOM. This approach provides a relatively simple implementation of the reactive interface, but comes with additional costs for computing and resource usage. In contrast, Angular uses an Incremental DOM, which does not create intermediate structures: changes are applied directly through the Change Detection mechanism. This approach allows to achieve high performance through point updates of DOM elements without the need for a virtual representation. The study uses a comparative analysis of architectural approaches to updating the DOM, based on the study of official documentation, practical experiments with code and visualization of rendering processes in Angular and React. The methodology includes a theoretical justification, a step-by-step analysis of the update mechanisms and an assessment of their impact on performance. The scientific novelty of the article lies in the systematic comparison of architectural approaches to updating the DOM in leading frameworks, with an emphasis on the implementation of the signal model in Angular version 17+. The impact of using signals on the abandonment of the Zone library is analyzed in detail.js and the formation of a more predictable, deterministic rendering model, as well as lower-level performance management capabilities. The article contains not only a theoretical description, but also practical examples that reveal the behavior of updates in real-world scenarios. The nuances of template compilation, the operation of the effect() and computed() functions are also considered. The comparison of Virtual DOM and Incremental DOM makes it possible to identify key differences, evaluate the applicability of approaches depending on the tasks and complexity of the project, and also suggest ways to optimize frontend architect

Keywords: diffing, rendering, signals, Vue, React, Angular, Incremental DOM, Virtual DOM, DOM, template compilation

Аннотация: Предметом исследования является использование интеллектуальной системы управления движением руки антропоморфного робота при выполнении операций размещения объектов манипулирования в контейнер заданных размеров. Объектом исследования является процесс определения параметров относительного положения основания руки по отношению к объектам манипулирования и контейнера, при которых возможно выполнение двигательных заданий. Автор подробно рассматривает алгоритм определения положения основания руки антропоморфного робота c использованием синтеза движений по вектору скоростей при решении задачи установки объектов манипулирования заданных, в виде прямоугольных призм в контейнер. Особое внимание в статье уделяется методике определения центра системы координат, связанного с основанием робота в неподвижном пространстве и вычисления целевых точек, в которые перемещается центр выходного звена при различных положениях ранее установленных в контейнер объектов манипулирования. Суть метода состоит в использовании компьютерного моделирования движения антропоморфного робота с использованием синтеза движений по вектору скоростей с оценкой взаимного положения механизма руки и запретных зон. В качестве запретных зон выступают установленные ранее объекты манипулирования располагающихся внутри контейнера и боковые стенки самого контейнера. Основными выводами представленного исследования является возможность использования разработанного алгоритма для проверки синтеза движений руки при заданных геометрических параметрах, задающих положение антропоморфного робота, конвейера и контейнера, при которых отсутствует возникновение тупиковых ситуаций. Новизна исследования состоит в разработке метода, основанного на итерационном поиске значений параметров взаимного положения основания руки, конвейера и контейнера на каждой итерации при возникновении тупиковых ситуаций. Представлены результаты расчетов положения основания руки робота и промежуточных конфигураций, построенных с использованием компьютерного моделирования движений на основе использования разработанного алгоритма. Проведенные исследования могут быть использованы при разработке информационно-управляющих комплексов подвижных объектов, в частности при разработке интеллектуальных систем управления автономно функционирующих антропоморфных роботов в организованных средах.

Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, механизмы манипуляторов, геометрическое моделирование, компьютерное моделирование, синтез движений, антропоморфные роботы, тупиковые ситуации, модель кинематической цепи, объекты манипулирования, выходное звено

Abstract: The subject of the study is the use of an intelligent hand movement control system of an anthropomorphic robot when performing operations of placing objects of manipulation in a container of specified dimensions. The object of the study is the process of determining the parameters of the relative position of the base of the hand in relation to the objects of manipulation and the container, in which it is possible to perform motor tasks. The author examines in detail the algorithm for determining the position of the base of the arm of an anthropomorphic robot using the synthesis of movements along the velocity vector when solving the problem of installing manipulating objects specified in the form of rectangular prisms into a container. Special attention is paid in the article to the methodology of determining the center of the coordinate system associated with the base of the robot in a fixed space and calculating the target points to which the center of the output link moves at various positions of previously installed manipulation objects in the container.   The essence of the method is to use computer simulation of the movement of an anthropomorphic robot using the synthesis of movements along the velocity vector with an assessment of the relative position of the arm mechanism and restricted areas. Previously installed manipulation objects located inside the container and the side walls of the container itself act as restricted areas. The main conclusions of the presented study are the possibility of using the developed algorithm to test the synthesis of hand movements with given geometric parameters that set the position of an anthropomorphic robot, conveyor and container, in which there is no occurrence of deadlocks. The novelty of the research consists in the development of a method based on an iterative search for the values of the parameters of the mutual position of the base of the arm, conveyor and container at each iteration in case of deadlock situations. The results of calculations of the position of the base of the robot arm and intermediate configurations constructed using computer simulation of movements based on the use of the developed algorithm are presented. The conducted research can be used in the development of information and control complexes of mobile objects, in particular in the development of intelligent control systems for autonomously functioning anthropomorphic robots in organized environments.

Keywords: objects of manipulation, kinematic chain model, deadlocks, anthropomorphic robots, movement synthesis, computer modeling, geometric modeling, manipulator mechanisms, intelligent control systems, output link

Аннотация: Предметом исследования послужила производительность исполнения программ на JavaScript в современных средах Node.js, Deno и Bun. Эти платформы используются для разработки серверных приложений и имеют значительные различия в архитектуре, функциональных возможностях и производительности. Node.js — это наиболее зрелое и широко распространенное решение, которое активно используется в большинстве современных веб-приложений. Deno — это более новая среда, разработанная создателем Node.js, предлагающая улучшенную безопасность, поддержку TypeScript и другие нововведения. Bun, в свою очередь, представляет собой современную и высокопроизводительную альтернативу, ориентированную на скорость работы с серверными приложениями. Цель исследования заключается в выявлении различий в производительности основных современных сред исполнения (Node.js, Deno и Bun) для дальнейшего применения этих сред в разработке серверной части веб-приложений. Для проведения исследования использовался метод компьютерного эксперимента с применением Docker-контейнеров и автоматизации процессов с помощью Ansible. Измерялось время выполнения различных сценариев в каждой из сред исполнения. Научная новизна данного исследования заключается в том что впервые предложена целостная и обоснованная методика измерения и сравнения производительности кода на JavaScript применительно к современным средам исполнения, которая позволит исследователям в дальнейших экспериментах опираться на предложенный подход и распространить его на новые среды исполнения. Результаты исследования показывают, что Bun демонстрирует наилучшую производительность в синхронных вычислениях (сортировка, обработка JSON), но уступает Node.js и Deno в проверке на простоту числа. Deno проявил высокую эффективность в асинхронных операциях, благодаря использованию Rust и библиотеки Tokio. Node.js, несмотря на более низкие результаты в синхронных задачах, показал стабильную производительность в тестах и остается надежным выбором для крупных проектов. В ходе исследования были разработаны рекомендации по выбору подходящей среды выполнения серверного JavaScript кода для различных задач.

Ключевые слова: JavaScript, Node.js, Deno, Bun, Производительность, Компьютерный эксперимент, Бэкенд, Веб, Сервер, Docker

Abstract: The subject of the study was the performance of JavaScript program execution in modern environments Node.js, Deno and Bun. These platforms are used to develop server applications and have significant differences in architecture, functionality and performance. Node.js is the most mature and widespread solution and is actively used in most modern web applications. Deno is a newer environment developed by the creator of Node.js, offering improved security, TypeScript support, and other innovations. Bun, on the other hand, is a modern and high-performance alternative focused on the speed of server-side applications. The purpose of the study is to identify the performance differences between the major modern runtime environments (Node.js, Deno and Bun) for further utilization of these environments in web application development. A computer experiment method using Docker containers and process automation using Ansible was used for the study. The execution time of different scenarios in each of the execution environments was measured. The scientific novelty of this study lies in the fact that for the first time a holistic and valid methodology for measuring and comparing JavaScript code performance in modern runtime environments has been proposed, which will allow researchers to build on the proposed approach in further experiments and extend it to new runtime environments. The results show that Bun shows the best performance in synchronous computations (sorting, JSON processing), but is behind Node.js and Deno in checking for prime numbers. Deno showed high performance in asynchronous operations, thanks to the use of Rust and the Tokio library. Node.js, despite lower results in synchronous tasks, showed stable performance in tests and remains a solid choice for large projects. In the course of the study, recommendations were developed for selecting the appropriate server-side JavaScript code execution environment for various tasks.

Keywords: Docker, Server, Web, Backend, Computer experiment, Performance, Bun, Deno, Node.js, JavaScript

Аннотация: На сегодняшний день мобильные устройства играют важную роль в повседневной жизни каждого человека, и одной из ключевых технологий, приводящих к значительным преимуществам для мобильных приложений, является машинное обучение. Оптимизация алгоритмов машинного обучения для мобильных устройств является актуальной и важной задачей, она направлена на разработку и применение методов, которые позволят эффективно использовать ограниченные вычислительные ресурсы мобильных устройств. В работе рассматриваются различные способы оптимизации алгоритмов распознания изображений на мобильных устройствах, такие как квантизация и сжатие моделей, оптимизация изначальных вычислений. Помимо способов оптимизации самой модели машинного обучения рассматриваются также различные библиотеки и инструменты для применения данной технологии на мобильных устройствах. Каждый из описанных способов имеет свои преимущества и недостатки, в связи с чем в итогах работы предлагается использовать не только комбинацию описанных вариантов, а также дополнительный способ – параллелизацию процессов обработки изображений. В статье рассмотрены примеры конкретных инструментов и фреймворков, доступных для оптимизации производительности машинного обучения на iOS, проведены собственные эксперименты для проверки эффективности различных методов оптимизации. А также приведен анализ полученных результатов и сравнение производительности алгоритмов. Практическая значимость данной статьи заключается в следующем: – Улучшение производительности алгоритмов машинного обучения на мобильных устройствах iOS приведет к более эффективному использованию вычислительных ресурсов и повышению производительности системы, что является весьма важным в контексте ограниченных вычислительных мощностей и энергетических ресурсов мобильных устройств. – Оптимизация производительности машинного обучения на iOS-платформе способствует развитию более быстрых и отзывчивых приложений, что также улучшит пользовательский опыт и позволит разработчикам создавать новые и инновационные функции и возможности. – Расширение применимости машинного обучения на мобильных устройствах iOS открывает новые возможности для разработки приложений в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, анализ данных и другие.

Ключевые слова: нейронная сеть, машинное обучение, мобильное устройство, iOS, распознавание изображений, оптимизация, ОС Apple, эффективность, производительность, параллелизация

Abstract: Today, mobile devices play an important role in everyone's daily life, and one of the key technologies leading to significant benefits for mobile applications is machine learning. Optimization of machine learning algorithms for mobile devices is an urgent and important task, it is aimed at developing and applying methods that will effectively use the limited computing resources of mobile devices. The paper discusses various ways to optimize image recognition algorithms on mobile devices, such as quantization and compression of models, optimization of initial calculations. In addition to ways to optimize the machine learning model itself, various libraries and tools for using this technology on mobile devices are also being considered. Each of the described methods has its advantages and disadvantages, and therefore, in the results of the work, it is proposed to use not only a combination of the described options, but also an additional method of parallelization of image processing processes. The article discusses examples of specific tools and frameworks available for optimizing machine learning performance on iOS, and conducted its own experiments to test the effectiveness of various optimization methods. An analysis of the results obtained and a comparison of the performance of the algorithms are also provided. The practical significance of this article is as follows: Improving the performance of machine learning algorithms on iOS mobile devices will lead to more efficient use of computing resources and increase system performance, which is very important in the context of limited computing power and energy resources of mobile devices. Optimization of machine learning performance on the iOS platform contributes to the development of faster and more responsive applications, which will also improve the user experience and allow developers to create new and innovative features and capabilities. Expanding the applicability of machine learning on iOS mobile devices opens up new opportunities for application development in various fields such as pattern recognition, natural language processing, data analysis, and others.

Keywords: parallelization, performance, efficiency, OS Apple, optimization, image recognition, iOS, machine learning, mobile device, neural network

Аннотация: Современное развитие компьютерных технологий и операционных систем сопровождается увеличением потребности в программном обеспечении, способном обеспечивать взаимодействие различных программ и приложений между собой, независимо от их исходной среды. В данном исследовании будет проведен сравнительный анализ двух таких программ – Wine и PortProton. Wine – это программа, способная запустить большинство приложений, разработанных для Windows, на Unix-подобных системах. Это слой совместимости, позволяющий работать с Windows приложениями. Вместе с тем, существует и отечественный вариант – PortProton, который также предлагает запуск приложений Windows. Это исследование призвано сравнить эти две программы, проанализировать их особенности, преимущества и недостатки, а также определить, какая из них является наиболее удобной и функциональной для конечного пользователя в контексте эмуляции Windows приложений. Методология исследования предполагает сравнительный анализ платформ Wine и PortProton через тестирование бенчмарков и проверку работоспособности Windows приложений на Linux. Бенчмарк-тестирование включает оценку производительности, стабильности и скорости работы приложений Windows на каждой платформе. В виду отсутствия научных источников на тему сравнения Wine и PortProton в контексте эмуляции Windows-приложений, данное исследование имеет уникальный характер. Из данного исследования, был сделан вывод, что Wine и PortProton успешно справляются с эмуляцией Windows-приложений, показывая в некоторых моментах наилучшую производительность ввиду оптимизации операционной системы Linux. PortProton лучше всего справляется с задачей эмуляции программ ввиду стабильной работы и удобства использования. Wine, несмотря на незначительное опережение в контексте производительности и возможность запуска нескольких программ одновременно, показал наихудшую эффективность ввиду некорректной работы некоторых программ и отсутствия интуитивно понятного графического интерфейса. Исходя из вышеописанных выводов рекомендуется PortProton для большинства пользователей.

Ключевые слова: Эмуляция, Перекрестные платформы, Wine, Portproton, Совместимость приложений, Производительность, Технические характеристики, Windows, Linux, Unix

Abstract: The modern development of computer technologies and operating systems is accompanied by an increase in the need for software capable of ensuring the interaction of various programs and applications with each other, regardless of their source environment. In this study, a comparative analysis of two such programs will be conducted – Wine and PortProton. Wine is a program capable of running most applications developed for Windows on Unix-like systems. This is a compatibility layer that allows you to work with Windows applications. There is also a domestic version – PortProton, that offers the launch of Windows applications. This study aims to compare these two programs, analyze their features, advantages and disadvantages, determine which of them is the most convenient and functional for the end user in the context of Windows application emulation. The research methodology involves a comparative analysis of the Wine and PortProton platforms through benchmark testing and checking the performance of Windows applications on Linux. Benchmark testing includes evaluating the performance, stability, and speed of Windows applications on each platform. Due to the lack of scientific sources on the topic of comparing Wine and PortProton in the context of Windows application emulation, this study has a unique character. In conclusion Wine and PortProton successfully cope with the emulation of Windows applications, showing in some moments the best performance due to the optimization of the Linux operating system. PortProton copes best with the task of emulating programs due to stable operation and ease of use. Wine, despite a slight advance in the context of performance and the ability to run several programs at the same time, showed the worst efficiency due to the incorrect operation of some programs and the lack of an intuitive graphical interface. Based on the above conclusions, PortProton can be recommended for most users.

Keywords: Unix, Linux, Technical specifications, Windows, Performance, Wine, Portproton, Application compatibility, Emulation, cross platforms

Аннотация: Объектами данного исследования являются накопители данных различных типов и уровней сложности, а также принципы их работы. Они представляют собой сложные технические системы, включающие в себя множество компонентов и отличающиеся высокой степенью интеграции. Предмет исследования заключается в изучении основных характеристик жестких дисков и твердотельных накопителей. Важное значение имеет их структура, функциональные особенности, принципы работы и способы оптимизации. Целью исследования является определение наиболее эффективных методов оптимизации работы этих устройств. Это включает в себя такие аспекты, как управление памятью, балансировка нагрузки, управление энергопотреблением и другие. Результаты этого исследования могут быть использованы для повышения эффективности работы с данными, улучшения производительности систем хранения данных и создания новых технологий в этой области. В этом исследовании рассматривается производительность различных решений для хранения данных на дисках с помощью ряда тестов, направленных на понимание скорости и зависимости от внешних факторов. Основные выводы проведенного исследования отражают значимость комплексного использования подходов оптимизации для улучшения скорости чтения и записи данных. Оптимизация процессов чтения и записи данных является критически важной для современных высокопроизводительных вычислительных систем, а также для приложений, которые требуют быстрого доступа к большим объемам информации. Усовершенствованные методики, применяемые в ходе исследования, способствуют значительному повышению производительности накопителей данных. Они учитывают специфику работы различных типов устройств хранения данных, включая жесткие диски и твердотельные накопители, и предлагают подходы к оптимизации, которые учитывают их уникальные характеристики. В целом, результаты этого исследования предоставляют ценные взгляды на принципы оптимизации хранения данных, и они могут служить основой для разработки новых стратегий и решений в этой важной области информационных технологий. Это исследование представляет собой значимый вклад в научное понимание оптимизации процессов чтения и записи данных, и его выводы могут иметь долгосрочные последствия для развития технологий хранения данных.

Ключевые слова: Жесткие диски, Твердотельные накопители, Оптимизация, Производительность, Фрагментация, Чтение данных, Дефрагментация, Интерфейс, Буфер кэша, Файловая система

Abstract: The objects of this study are data storage devices of various types and levels of complexity, as well as the principles of their operation. They are complex technical systems that include many components and are characterized by a high degree of integration. The subject of the research is to study the main characteristics of hard drives and solid-state drives. Their structure, functional features, principles of operation and ways of optimization are important. The purpose of the study is to determine the most effective methods for optimizing the operation of these devices. This includes aspects such as memory management, load balancing, power management, and others. The results of this research can be used to improve data efficiency, improve the performance of data storage systems and create new technologies in this area. This study examines the performance of various disk storage solutions through a series of tests aimed at understanding speed and dependence on external factors. The main conclusions of the study reflect the importance of the integrated use of optimization approaches to improve the speed of reading and writing data. Optimizing the processes of reading and writing data is critically important for modern high-performance computing systems, as well as for applications that require quick access to large amounts of information. The improved techniques used in the course of the study contribute to a significant increase in the performance of data storage devices. They take into account the specifics of various types of storage devices, including hard drives and solid-state drives, and offer optimization approaches that take into account their unique characteristics. Overall, the results of this study provide valuable insights into the principles of optimizing data storage, and they can serve as a basis for developing new strategies and solutions in this important area of information technology. This study represents a significant contribution to the scientific understanding of optimizing data reading and writing processes, and its findings may have long-term implications for the development of data storage technologies.

Keywords: Cache Buffer, Interface, Defragmentation, Reading data, Fragmentation, Efficiency, Optimization, Solid state drives, Hard drives, The file system