Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Как Toutiao взорвал китайский интернет и породил рекомендательный алгоритм ТикТока TikTok знают все. ByteDance - тоже, ведь эта компания сделала TikTok. Но мало кто знает, что первый выстреливший продукт ByteDance - отнюдь не приложение с вирусными клипами, а нейроагрегатор новостей Toutiao. Именно в недрах Toutiao возник TikTok и его знаменитый алгоритм, за право над которым китайская компания сейчас воюет с американскими регуляторами. https://habr.com/ru/articles/819599/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

🤑 10.000 NOT = 500$? Notcoin на бирже Bybit начал набирать обороты. Объем уже $500 000 000, а цена чуть выше 2 центов. 1️⃣ Регаемся на Bybit — https://partner.bybit.com/b/81065 (За регистрацию дадут до 500$) 2️⃣ Играем в Скруджа Макдака со своим золотом. Либо продаем, либо удерживаем. Очевидно, что новый гем от команды ТГ 🚀

Структуры данных: связный список Сегодня хочу просто и доходчиво рассказать про такую структуру данных как связный список. Это одна из базовых структур, которая может быть полезной при реализации алгоритмов различной сложности, в том числе при решении задачек на собеседованиях. https://habr.com/ru/articles/717572/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Те, кто вложился в Биткоин полгода назад, сделали 163% А те, кто МЕСЯЦ назад купил GRAM — 900% 🚀 Это не шутка. В крипте каждый день появляются десятки альткоинов, которые растут в 3-4 раза быстрее Биткоина. И те 3% трейдеров, которые это видят, зарабатывают $10 тыс. там, где остальные возьмут $500. В канале Иной взгляд 👀 разбираются такие монеты — почему вырастут, какой потенциал, как и где их покупать. Инфа эксклюзивная, даже в платных ВИПках такого не найдёте! Доступ открыт на 24 часа👇 https://t.me/+5ytpqB5epEcwN2Qy

Структуры данных: связный список Сегодня хочу просто и доходчиво рассказать про такую структуру данных как связный список. Это одна из базовых структур, которая может быть полезной при реализации алгоритмов различной сложности, в том числе при решении задачек на собеседованиях. https://habr.com/ru/articles/717572/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Система команд на основе переменных Я пытаюсь описать одну концепцию ИИ, сам ее пока понимаю плохо. Думаю суть этой концепции в том, чтобы создавать различные переменные в системе нейросетей, которые отвечают за различные действия, процессы. В этой статье я расскажу про идею, суть которой в том, что все знания программы, такие как команды или слова, рассматриваются как переменные, и немного про эту концепцию ИИ (в конце статьи). Чтобы лучше понять идею описанную в этой статье, нужно прочитать предыдущую статью про систему команд. https://habr.com/ru/articles/819287/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Укрощаем суммы с плавающей запятой Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой, и мы хотим их суммировать. Можно наивно подумать, что их достаточно просто сложить, например, на Rust: https://habr.com/ru/articles/819135/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Станьте Python-разработчиком за 0₽ Зарплата начинающего Python разработчика от 100 000₽, а стоимость обучения на профессию в онлайн-школах от 120 000 до 300 000 рублей. Прямо сейчас GeekBrains отдают бесплатно 3 курса по IT, в том числе и курс по Python. ⚠️Переходите по ссылке и забирайте курс по Python — только до 7-го июня: https://go.redav.online/6ebd114e560cf7b0?erid=LdtCK7b7u&m=1

Рекурсивное название небольшой статьи о рекурсии Практика преподавания и изучения программирования преимущественно на базе императивных языков (включая объектно-ориентированные императивные языки) приводит к тому, что такой фундаментальный алгоритмический механизм, как рекурсия, остаётся плохо понятным многими программистами и порождает заблуждения, транслируемые в популярной культуре. Попытаемся внести в вопрос немного ясности и изложить некоторые свои мысли по этому поводу. https://habr.com/ru/articles/717818/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Про обязательность поправки на множественные сравнения, которая часто игнорируется адептами Data Driven методов Когда проводится один статистический тест на значимость различий, всегда есть шанс (ошибка первого рода = 5%, на уровне значимости p=0.05) получить ложный положительный результат случайно. Эта ошибка означает, что мы можем ложно утверждать, что значимое различие существует, при том что в реальности этой значимости нет. Когда проводится несколько однотипных тестов подряд, каждый из них имеет 5% шанс на ложный положительный результат. Если коррекция отсутствует, то вероятность, что хотя бы один из этих тестов даст ложный положительный результат, быстро возрастает. https://habr.com/ru/articles/818287/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Блюда и блоки: как «Программатор» помог улучшить бизнес-процессы в сети ресторанов Сеть ресторанов запустила акцию в честь 8 марта: забронируйте столик в праздник, приходите в одиночку или с друзьями, затем закажите праздничный ужин и получите бесплатный десерт. Рекламу акции настроили через Facebook Ads. Менеджерам приходили уведомления об отклике. Они звонили, но в ответ слышали удивленные и раздраженные вопросы: «А вы кто? Какой ресторан? Акция? Я никуда не нажимал, как вы мне позвонили?» Менеджеры объясняли, кто они и какую акцию устраивает ресторан. Люди отказывались или сразу сбрасывали трубку. Вместо того, чтобы бронировать столики для потенциальных клиентов, менеджеры тратили время на объяснения. А заинтересованные в акции не дозвонились. https://habr.com/ru/companies/chatapp/articles/819023/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

📚 Здесь собраны все вопросы, которые могут спросить на собеседовании. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам. Просто выбери своё направление: 1. Frontend / JavaScript 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

5 простых способов выйти из вложенных циклов в Python Python - элегантный язык программирования. Но у него есть слабые стороны. Иногда Python не так элегантен, как должен быть. Например, когда нам нужно выйти из вложенных циклов: https://habr.com/ru/articles/717864/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Связный список в Swift Сегодня мы поговорим, что такое связный список, что делает его таким особенным, как он работает, чем он отличается от обычного массива (о котором я подробно писал в прошлой статье), и попутно мы увидим, как связные списки хороши для решения определенного класса задач. https://habr.com/ru/articles/713162/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Сжатие без потерь — главная концепция в нашей жизни Бывало так, что из долгой поездки вы помните только несколько моментов? А все отпуска за много лет сливаются в единое целое? А из школьного класса помните фамилии только нескольких человек? Это вовсе не потеря памяти, как может показаться. Наоборот, это признак крайне развитого интеллекта, который научился эффективно сжимать данные. На самом деле воспоминания из памяти можно вытянуть (разархивировать) через регрессивный гипноз. Просто в данный момент они не нужны, поэтому хранятся в сжатом виде на ленточных накопителях в дальних уголках памяти. Все мы знаем и используем компьютерные архиваторы: ZIP, RAR, Brotli и т. д. Но мало кто видит в них модель интеллекта. Это даже как-то странно на первый взгляд. Хотя если подумать, то идеальное сжатие — это синоним понимания. Если взглянуть на теорию сжатия информации, а также на растущую сложность алгоритмов, которые переходят на нейросети, то на наших глазах как будто появилось и развивается некое живое существо. Можно пофантазировать, что когда-нибудь его сложность станет настолько выше нашего понимания, что любую информацию в мире оно сможет сжать до цифры «42». https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/712652/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Введение в нечёткую логику Вы когда-нибудь подумывали написать такой алгоритм, в соответствии с которым приложение само принимало бы решения, либо справлялось с какими-нибудь странными действиями, при помощи которых клиент отчаянно пытается его сломать? Создавая такой алгоритм, вы заметите, что просто замусориваете ваш код логикой if-else (пока он не превратится в кашу), а самим вам начинает казаться, что вот так просто не прокатит. Итак, если только вас не пробирает дрожь от математики – читайте дальше. Здесь в дело вступает нечёткая логика! Немного контекста: слово «нечёткий» (англ. «fuzzy») в данном случае означает «труднопонимаемый» — таков может быть, например, код вашего коллеги. В этом посте я постараюсь объяснить нечёткую логику и объяснить, как она работает. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/713620/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Механика и стратегия игры «5букв» Игры, в которых нужно отгадывать слова достаточно популярны. Игра 5букв одна из таких игр. Особенность данной игры заключается в том, что нужно угадать русское существительное из 5 букв. На это дается 6 попыток. В качестве попытки может быть использовано любое русское существительное из 5 букв. Несуществующие слова использовать нельзя. https://habr.com/ru/articles/818883/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Учимся летать: симуляция эволюции на Rust. 1/5 В этой серии статей мы создадим симуляцию эволюции с помощью нейронной сети и генетического алгоритма. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/817585/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Все числа равны, но некоторые равнее. Как в Python сравниваются Int и Float Недавно в сети X был популярен этот твит (см. скриншот), и я обратил внимание. Это очередной сюрприз в Python, связанный с характерными для него уникальными деталями реализации. Известно, насколько приблизительна математика для чисел с плавающей точкой, по причине присущих ей пределов представления. В других языках int зачастую неявно повышаются до double, благодаря чему операции сравнения получаются непротиворечивыми. Но в Python этот процесс осложняется из-за того, что в языке присутствуют целые числа с неограниченной разрядностью, и их использование приводит к неожиданным результатам. В Python целочисленное значение сравнивается с представлением числа с плавающей точкой (двойной точности). При этом может снижаться точность, что вызывает такие расхождения. В этой статье мы подробно разберём, как такие сравнения выполняются в CPython. Так у нас будет отличная возможность подробнее исследовать эти сложности. https://habr.com/ru/articles/818773/ #Python | Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Как защититься от кражи нейронной сети: устойчивые цифровые водяные знаки Совсем недавно мы вместе коллегами предложили новый метод создания цифровых водяных знаков для нейронных сетей. Такие объекты, по‑другому называемые ватермарками, можно использовать для определения того, что вашу нейросеть кто‑то скопировал и выдаёт за свою. Здесь я расскажу, в чем состоит идея предложенного метода, а более детально о нем можно почитать в препринте статьи, принятой на международную конференцию IJCAI. https://habr.com/ru/companies/airi/articles/818635/ #Алгоритмы | Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT