Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разобраться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы узнаете, что представляет собой современная область data science и как использовать полученные знания, чтобы достичь максимального успеха в карьере.

1) Закрепите процесс за ядрами → меньше миграций
taskset -pc 2-5 $PID

2) Переведите «долгие» вычисления в SCHED_BATCH (реже прерываются)
sudo chrt -b -p 0 $PID
# (Для жёстких RT-требований: sudo chrt -r -p 90 $PID — осторожно!)

3) Дайте приоритет диску для критичного процесса
sudo ionice -c1 -n0 -p $PID

4) Уменьшите NUMA-кросс-трафик (CPU и память на одном NUMA-узле)
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 your_cmd

5) Быстро навесьте cgroup-ограничения/аффинити без юнитов
systemd-run --scope -p CPUAffinity=2-5 -p IOWeight=200 -p MemoryHigh=4G -- your_cmd

6) Поднимите лимиты без рестартов
sudo prlimit --pid $PID --nofile=65535 --nproc=4096

7) Поймайте узкое место за 10 секунд
sudo perf stat -d -p $PID -- sleep 10

😍 Посмотрите по-поточную нагрузку и ожидания (I/O, своп, блокировки)
pidstat -wstu -p $PID 1

9) Диагностика «давления» ресурсов (PSI): видно, что реально тормозит
sudo tail -f /proc/pressure/{cpu,io,memory}