Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Russkaya latinica Были времена, когда был зоопарк кодировок, а смски отправлялись латиницей, потому что помещалось больше и было дешевле, и казалось, что вот вот ещё немного, и мы перейдём с кириллицы на латиницу. С тех пор широко распространился юникод, и он решил наши проблемы с хранением и отображением мультиязычных текстов. Но вот что он не решил и не мог решить, так это проблемы с набором кириллицы, которые под прикрытием проблем зоопарка кодировок проскочили под радарами общественного внимания. Всегда лучше без переключения раскладок, и 26 букв всегда будет удобнее набирать десятью пальцами, чем 33. https://habr.com/ru/articles/828722/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

JavaScript Live-Coding: Мастерство решения типовых задач на собеседованиях Искусство live-coding в JavaScript становится все более важным для успешной карьеры веб-разработчика. Если ты стремишься преуспеть на собеседованиях и проявить свои навыки в реальном времени, то эта статья для тебя. Я предлагаю тебе углубиться в мир типовых задач на собеседованиях в разделе live-coding, где ты сможешь проявить свои знания JavaScript. В этой статье мы рассмотрим популярные задачи, подходы к их решению и дам полезные советы, которые помогут тебе справиться с этим вызовом. Давай начнем погружение в мир JavaScript и подготовимся к успешным собеседованиям! https://habr.com/ru/articles/741108/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

The Economist предупреждал Трампа о возможном покушении Более того, журнал расписал решающие события на ближайший год, которые полностью изменят облик и России, и всего мира. Пророчества журнала славятся своей точностью: новость о смерти президента Ирана вышла на 7 часов раньше, чем это случилось, а о ковиде журнал писал ещё за пол года до начала. Читайте The Economist на русском: @TheEconomist

Синтез эмоций. Модель вдох-выдох Решил попробовать написать несколько статей о синтезе речи с поддержкой эмоций. Все началось, когда я решил сделать простой MVP для улучшения разговорного иностранного языка на базе нейронок, онлайн-репетитор. Так как сам испытываю сложности с его изучением. Но в процессе реализации, я использовал разные модели. Начиная от Fastpitch и Tocatron2 до Bark от Suno. Когда я тестировал свой первый MVP, то при длительном прослушивании синтетического голоса у меня начинала болеть голоса и возникало раздражение. Это особенно сильно возникало, когда озвучка голоса не соответствовала контексту. Возникал аналог эффекта "зловещей долины", но только для звука. Это заставило меня попытаться найти решения, которое сделает голос более эмоциональным. Здесь я опишу, как я начинал переносить биологическую модель, на синтез сеток. https://habr.com/ru/articles/828676/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Об одном интересном свойстве триангуляции Делоне В процессе решения некоторой задачи, я наткнулся на одно интересное свойство триангуляции Делоне, которое мне не удалось загуглить, как и его применение к решению разных задач. Я уверен, что не являюсь его первооткрывателем, но оно, по крайней мере, не является широко известным. Поэтому я решил написать о нем статью. https://habr.com/ru/articles/828610/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

В 10-17 раз быстрее, чем что? Анализ производительности Intel x86-simd-sort (AVX-512) В статье приведён анализ производительности недавно ставшей популярной [1] реализации сортировки Intel AVX-512. https://habr.com/ru/articles/741148/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Всего за 5 минут определите подходящую вам IT-профессию. Онлайн-школа Skillfactory разработала уникальный профориентационный тест из 18 вопросов. Ответив на них, узнаете наиболее подходящую вам специальность. Работайте в российских или зарубежных компаниях, в офисе или удаленно. Для айтишников — сниженная ставка по ипотеке, высокая зарплата, комфортные условия и гибкий график. Переходите по специальной ссылке, чтобы пройти тест, получить карьерную консультацию и мини-курс для выбора профессии в IT или дизайне Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Новейшая технология КТ — измерения под контролем реконструкции Тут мы расскажем о нашей новой разработке, которая одновременно решает два из наиболее обсуждаемых аспектов в области КТ: как снизить дозу облучения и как сократить время томографического эксперимента? Первый имеет огромную важность для медицины, а второй – для индустрии. В нанотомографии, например, время эксперимента может достигать десятков часов. В статье мы покажем результаты, которых достигли в ходе экспериментов по исследованию разработанного нами подхода. https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/737460/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Стоит ли решать задачи на Codewars? Или как я полюбил алгоритмы Всем привет! В этой статье я расскажу вам об изучении алгоритмов, как я пришел к Codewars, и что делал неправильно. https://habr.com/ru/articles/828048/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Глубокое погружение в LSM-дерево С увеличением спроса на операции, которые требуют больших объемов записи, традиционные базы данных, использующие B-дерево, становятся узким местом, поскольку обновление записей в b-дереве приводит к многочисленным беспорядочным операциям ввода-вывода (IO) и обновлению нескольких страниц на диске. B-дерево очень хорошо подходит для "тяжелых" операций чтения. Для операций с большими объемами записи у нас есть LSM-дерево. https://habr.com/ru/companies/otus/articles/738312/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Умножение Монтгомери Деление целых чисел — это долго и сложно. Вычислять остаток от деления — нисколько не проще. При этом в спортивном программировании, да и в прикладной математике типа криптографии, задача умножения чисел по модулю встречается повсеместно. Один из вариантов эффективного решения — умножать по модулю, вообще при этом не используя операции деления, с помощью алгоритма Монтгомери. Про него я и хотел бы поговорить. https://habr.com/ru/articles/827880/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Другого шанса не будет, НОТКОЙН вернулся, судный день настал! Заходим 👉 https://t.me/notcoin_bot?start=er_19915104 Вы сразу получаете в подарок семи дневный платинум аккаунт, благодаря которому сможете пассивно зарабатывать - это просто ГЕМ 2024 года!

Job Market в США моими глазами В этой статье я расскажу о своем опыте поиска работы в США, начиная с работы с рекрутинговыми агентствами и подачей напрямую в компании, до участия в хакатонах и нетворкинге на различных мероприятиях. Я поделюсь своими успехами, неудачами и уроками, которые извлек за этот период. Надеюсь, мой рассказ будет полезен тем, кто находится в похожей ситуации или просто интересуется американским рынком труда в сфере технологий. https://habr.com/ru/articles/828046/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Бот поиска заявлений абитуриентов по СНИЛС Многие из вас когда‑то поступали (или будут поступать) в вузы. Это происходит обычно 1 раз в жизни, поэтому абитуриенты часто не понимают всей специфики работы приёмной комиссии, построения списков, сроков зачисления и т. п. Часто этим просто лень заниматься. Да плюс ещё эти правила приёма меняются каждый год (более того скажу — чаще чем раз в год) и уследить за этим обычному человеку не представляется возможным. В прошлом году вернулись (через более чем 10 лет) к поступление по приоритетам. Что это значит? Абитуриент расставляет приоритеты в конкретном вузе для бюджетных мест (я хочу сначала на специальность№ 3, потом на специальность№ 1, а потом на специальность№ 2) и вуз должен подсчитать куда человек может поступить. Для этого он берёт список всех абитуриентов и расставляет их в порядке приоритета и количества баллов. Если человек проходит в список по 1му приоритету, то он там остаётся, если нет, то вуз его пытается «засунуть» в список по 2му приоритету и т. д. https://habr.com/ru/articles/827916/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Узнай, сколько лет твоему Telegram аккаунту и заработай токены! Появился бот, который вычисляет возраст телеграм-аккаунта и начисляет токены $DOGS. Токен уже успел залиститься на платформе BingX и других биржах! Переходи по ссылке и забирай бонусные баллы за наш олдовый аккаунт, приглашай друзей и повышай свой баланс, чем старше аккаунт, тем больше баллов. Bark! Bark! – Dogs 🦴

Алгоритмы, вдохновлённые природой. Часть 2 В мире современных технологий учёные всё чаще обращаются к природе за вдохновением для создания новых алгоритмов. Одним из таких примеров является бактериальный алгоритм поиска (Bacterial Foraging Algorithm, BFA), который моделирует процесс поиска пищи бактериями. С момента своего появления в 2002 году BFA привлекает внимание благодаря своей эффективности в решении сложных задач оптимизации. Мы рассмотрим, как именно работает этот алгоритм, какие биологические процессы лежат в его основе и как он может быть применён. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/827850/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Панорама матричных расширений: от x86 до RISC-V Матричные расширения появились не так давно — чуть более трех лет назад. Несмотря на это, они есть у каждой уважающей себя процессорной архитектуры, в том числе у относительно молодой открытой RISC-V. Причем, как это ни парадоксально, по числу матричных расширений RISC-V уже обогнала все остальные архитектуры: на данный момент разработаны два кастомных расширения и прямо сейчас разрабатываются два стандартных. Почему их так много и чем они отличаются? Поддерживаются ли разреженные матрицы? Об этом и многом другом вы узнаете из статьи. Приготовьтесь, будет интересно и (спойлер!) без многоэтажных формул. https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/827430/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 1 В этой серии статей мы будем разбирать структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Сегодня мы будем говорить о самых простых и популярных структурах данных: односвязном и двусвязном списках, стеке и очереди. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/826424/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT

Эффективный запуск и инференс LLM на своем сервере с нуля (часть 1) Недавно обнаружил для себя крутой базовый курс по эффективному запуску и инференсу LLM моделей от легенды AI мира — Andrew NG и его платформы DeepLearning. Он полностью на английском языке в формате видео, поэтому я осмелился адаптировать его под формат Хабра на русском языке. Знания должны быть доступны всем и в удобной форме, так ведь? Многие команды (включая и Compressa AI) начинали LLM проекты с использования облачных API. Но по мере развития все больше разработчиков хотят использовать open-source LLM, чтобы экономить на токенах, снижать latency, запускать fine-tuning на собственных данных и в целом меньше зависеть от внешних моделей. Из этого курса вы узнаете детали эффективного обслуживания и дообучения open-source LLM, включая методы обработки множества запросов от нескольких пользователей. Используя несколько таких методов одновременно, вы можете улучшить как задержку (latency), так и пропускную способность (throughput). Например, благодаря применению последних open-source технологий в своем продукте, мы добились увеличения пропускной способности до 70x на 1 GPU в сравнении с дефолтными Hugging Face & PyTorch. https://habr.com/ru/articles/827538/ Алгоритмы и Структуры данных | ChatGPT