Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

⚡️Мегарозыгрыш призов! Разыгрываем два MacBook Pro 14’’ Space Gray на M3, два iPhone 15 Pro Max 256 ГБ цвета Black Titan и Natural Titan, два Oculus Quest 3. Для участия нужно: • подписаться на @whackdoor; • подписаться на @wylsared; • нажать кнопку «Участвую». Итоги конкурса подведёт бот 5 декабря в 19:00, он выберет победителей. Порядок победителей будет такой: первое имя — MacBook Pro 14, второе — MacBook Pro 14, третье — iPhone 15 Pro Max 256 ГБ Natural Titan, четвёртое — iPhone 15 Pro Max 256 ГБ Black Titan, пятое и шестое — Oculus Quest 3. Приз отправляем за наш счёт по РФ, Беларуси и Казахстану. Всем удачи! ⚠️ Если кнопка подвисла — не переживайте, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».

Делаем быстрый поиск по неточному совпадению среди 100 миллионов товаров Мы делаем проект по управлению большими каталогами товаров, и нам потребовалось быстро искать товары по неточному совпадению. https://habr.com/ru/articles/578068/ Алгоритмы и Структуры данных

Теория сложности Теория сложности представляет собой концепцию о том, что сложные системы — это не просто совокупность частей, но скорее сеть взаимодействий, которые порождают новые, часто непредсказуемые явления. https://habr.com/ru/companies/otus/articles/774932/я Алгоритмы и Структуры данных

⚡️ ChatGPT-5 теперь в телеграм! Тестируйте: @GPT5_bot

ChatGPT плохо отвечает на «простые вопросы». Как это починить? За последние несколько лет произошел взрывной рост качества языковых моделей (Language Models, LMs). Наиболее известной из них стала ChatGPT, которая приобрела популярность далеко за пределами машинного обучения. Но все языковые модели, независимо от их размера, обладают существенным недостатком — их знания фиксируются в момент обучения и из-за этого устаревают. Более того, они испытывают трудности с фактологическими вопросами из-за склонности «галлюцинировать». Что с этим делать? Самым простым решением было бы дать этим моделям доступ в интернет и позволить «гуглить» новую и актуальную информацию — но тогда появляется риск получить недостоверные факты. Поэтому мы решили в качестве источника актуальной информации использовать графы знаний, опирающиеся на Википедию https://habr.com/ru/companies/airi/articles/774934/ Алгоритмы и Структуры данных

Коммивояжёр за полином* Задача коммивояжёра, пожалуй самая известная задача комбинаторной оптимизации. Сводится она к поиску самого короткого маршрута проходящего через все заданные пункты. Долгое время задача коммивояжёра считалась трансвычислительной задачей. Нахождение точного решения методом перебора на классическом компьютере размером с Землю уже при n > 66 вершин, требовало бы время большее, чем время существования вселенной. https://habr.com/ru/articles/774754/ Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритмические собеседования нужны Алгоритмические интервью - лучший вариант для ФААНГА из всех пока придуманных. https://habr.com/ru/articles/774862/ Алгоритмы и Структуры данных

Я бывший банкир и у меня 22 банковские карты. Но не торопитесь смеяться. Потому что за 6 лет работы я научился комбинировать карты разных банков так, чтобы они пассивно приносили мне по 20-25 тысяч каждый месяц. Знаете, как? Например, вы можете выпустить себе несколько бесплатных кредиток со съёмными лимитами, без процентов снимать с них деньги, и в наглую класть их на накопительные счета под 15-17% — за счёт чего с пачки бесплатных карт вам будет прилетать по 20-25 тысяч каждый месяц. Таких схем на самом деле десятки — просто о них почти никто не знает. И если вы не хотите в буквальном смысле терять свою вторую зарплату — подпишитесь на Беспощадный Банкстер. Там я даю все наводки, учу собирать по 10 тысяч в месяц на тестировании карт, зарабатывать по 25к на пачке бесплатных кредиток, да и в конце концов — навсегда отключать комиссии по картам, убирать плату за обслуживание, и даже проценты по кредитам. Поверьте, у вас буквально появится вторая зарплата — и вы её уже никогда не потеряете.

Сжатие данных LZW LZW начинает со словаря из 256 символов (в случае 8 бит) и использует их в качестве "стандартного" набора символов. Затем он считывает данные по 8 бит за раз (например, 't', 'r' и т.д.) и кодирует их в виде числа, которое представляет собой индекс в словаре. Всякий раз, встречая новую подстроку (скажем, "tr"), он добавляет ее в словарь; каждый раз, когда ему попадается подстрока, которая ранее уже встречалась, он просто считывает новый символ и выполняет его конкатенацию с текущей строкой, чтобы получить новую подстроку. В следующий раз, когда LZW вновь обратится к подстроке, она будет закодирована с помощью одного числа. Обычно для словаря задается максимальное количество записей (скажем, 4096), чтобы процесс не исчерпал память. Таким образом, коды, занимающие место подстрок в данном примере, имеют длину 12 бит (2^12 = 4096). Это необходимо, чтобы коды были длиннее в битах, чем символы (12 против 8 бит), но поскольку вместо большого количества часто встречающихся подстрок будет использоваться только один код, в конечном итоге достигается сжатие. https://habr.com/ru/companies/otus/articles/581728/ Алгоритмы и Структуры данных

Персистентная очередь на фронте Что такое персистентная очередь? Это очередь, события в которой не потеряются в случае перезагрузки приложения. Персистентная очередь во фронтенде (или в мобильном приложении) может быть использована только... пока фронтенд работает. Так ли уж она полезна? Давайте разбираться: https://habr.com/ru/articles/582302/ Алгоритмы и Структуры данных

Отображение иерархических данных в виде списка с возможностью поиска Отображение иерархических данных в виде списков позволяет визуально прослеживать отношения между элементами без необходимости постоянно открывать новый экран. Например, отображение папок и содержащихся в них файлов удобно просматривать в данном виде. https://habr.com/ru/articles/576862/ Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритмы не важны Так вот, глобально всех инженеров (а также вообще всех высококвалифицированных технических специалистов) можно разделить на две больших категории: Те, кто создают технологии или технологически‑сложные узлы / агрегаты. Например, инженеры, создающие новые двигатели внутреннего сгорания, реактивные двигатели, ракетные двигатели. В нашем примере с водоснабжением пусть это будут инженеры, создающие новые насосы для воды. Назовём их — технологические инженеры. Те, кто с помощью уже имеющихся технологий или узлов / агрегатов создают конкретное решение или продукт для конечного потребителя или продукт на широкий круг потребителей. В нашем примере про водоснабжение — это инженеры, которые создадут (и реализуют) проект по водоснабжению / отоплению конкретного загородного дома. Назовём их — инженеры, создающие решения. Так вот, число первых, то есть «технологических» инженеров — сильно меньше, чем вторых. Их квалификация на порядок выше, чем вторых, и необходимость в них на несколько порядков меньше, чем вторых. По понятным причинам — создавать технически‑сложные элементы «конструктора» сложнее, чем строить потом из конструктора конкретные решения. Да основных моделей водяных насосов, которые нужны в частных домах — может быть сотни, а самих домов, в которых надо обустраивать водоснабжение — сотни миллионов. Так вот, квалификация первых, «технологических» инженеров должна быть сильно выше. https://habr.com/ru/articles/774682/ Алгоритмы и Структуры данных

Совет на 2024 год: научитесь разрабатывать приложения Спрос на IT-профессию запредельный, а рук не хватает 92% компаний. Приложения интегрируются всюду: от простых детских игр до айти-решений, которыми пользуются магазины, аптеки, банки и даже больницы. И не нужно для этого вкалывать 24/7 или просиживать штаны в офисе. Достаточно держать в подписках канал Заметки разработчика. Внутри: как сделать выжимку нужной информации из нескончаемого потока воды, выйти на доход 500+ тыс рублей в месяц, грамотно пройти собеседование и получить зарплату в 2-3 раза выше остальных. Пройдите путь от "как это работает" до успешного разработчика: @developer_notes

Из фото в 3D, ч.2: калибровка камеры Одна из главных задач машинного зрения — определить ориентацию и положение камеры в пространстве на основе полученного изображения. Результаты ее решения позволяют создать виртуальную сцену с плоским маркером-объектом и точно определить позицию самой камеры. Более того, такой подход помогает устранять искажения на всех ее изображениях. Это особенно актуально в контексте задач виртуальной и дополненной реальности: точно наложить двумерное изображение на плоскость стены или разместить трехмерную модель на поверхности стола. https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/772534/ Алгоритмы и Структуры данных

Из фото в 3D, ч.1: геометрия формирования изображения Казалось бы, жизнь невозможно повернуть назад, а предмет из фотографии не восстановишь. Хотя с последним можно поспорить: из плоского 2D-изображения реально восстановить 3D-модель объекта. Подобная «магия» часто практикуется в AR/VR, управлении беспилотниками и других сферах. Для этого первым делом производится калибровка камеры. Чтобы понять процесс калибровки, сперва следует освоить базовые принципы преобразования трехмерных координат точек в двухмерные на плоскости. https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/770930/ Алгоритмы и Структуры данных

Квантовое программирование для диспетчеризации производства В мире квантовых вычислений существует множество конкурирующих парадигм и подходов, включая адиабатический, универсальный, на основе сверхпроводящих схем, фотонных и других аппаратных реализациях. Различия обусловлены как элементной базой, так и перечнем доступных квантовых операций. Мы не будем вдаваться в них детально, а рассмотрим наиболее доступную на сегодняшний день парадигму квантовых вычислений - адиабатическую. https://habr.com/ru/articles/774004/ Алгоритмы и Структуры данных

Боже, почему люди даже не пробуют открыть свой бизнес?🤦‍♂️ В 2023 году есть сотни рабочих идей: закупил осенние шарфы в Китае по 150₽ → настроил за копейки кабинет на WB или Ozon→ продал в России за 800₽. При этом, чтобы заработать первые 100-200 тысяч прибыли, не нужны огромные вложения. Просто уделяйте 7 минут в день каналу Саши Никитина. Это культовый предприниматель, который запустил сотни товаров на маркетплейсах и даже построил свой завод. В своем блоге он по шагам показывает, как в кратчайшие сроки выйти на 300к в месяц почти в любой нише, на какие грабли наступает 99% новичков и где, на WB или Ozon, запустить свой первый магазин. Стать бизнесменом никогда не было так просто: @alex_nikitin

Черкаш-код: изобретение и внедрение Так вышло, что спустя более чем 20 лет работы связанной с IT автору захотелось заглянуть в другие области знаний и таковой стала юриспруденция. Поступление на заочку, учёба, множество открытий, о которых и не задумывался раньше, привели автора к очередному этапу — учебной практике. Практика длилась месяц полноценной работы (рабочий день чуть короче обычного) и, помимо прочего, столкнула автора с большим количеством папок с документами. Поковырявшись недельку с этим добром автору пришла простая идея по структуризации этого дела в виде внедрения черкаш‑кода, о чём он и поведует в данной статье. https://habr.com/ru/articles/774026/ Алгоритмы и Структуры данных

6 алгоритмов сортировки в гифках Сортировка – важный аспект программирования. Отсортированные данные позволяют быстрее и эффективнее работать с данными. Для описания эффективности алгоритма мы использовали два основных критерия: расход памяти и асимптотическую временную сложность (О-нотация). https://proglib.io/p/6-algoritmov-sortirovki-v-gifkah-2019-12-16 Алгоритмы и Структуры данных