Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

«СВО — ВСЁ!» Исход уже очевиден. Санкции снимут в ближайшие дни. От доллара все воротят нос. Перед Россией встают на колени. Кажется, все возвращается на круги своя. Наконец-то... Обидно признавать, но такой финал возможен лишь на бумаге. Сейчас только неокрепшие умы будут охотно в это верить и думать — что все осталось позади Если вы готовы взглянуть правде в лицо — читайте Большая экономика. Там с точностью до секунд предрекли все ключевые события: от слухов про мобилизацию до смены первых лиц в верхушке А сейчас без церемоний объясняют, что на самом деле произойдет в мире после избрания Трампа, что будет с рублей и ключевой ставкой, и к каким потрясениям готовиться уже в декабре Подписывайтесь, чтобы перемены не застали вас врасплох: https://t.me/+fY3GB1imVT81YzYy

Разбор регулярного выражения, проверяющего простоту чисел Хотя по этой теме есть несколько постов, я считаю, что они недостаточно глубоки и в них приводится лишь высокоуровневое объяснение, недостаточно хорошо излагающее важные подробности. В своей статье я попытаюсь объяснить подробности, чтобы их мог понять любой. Моя цель — сделать этот код понятным каждому, будь вы гуру регулярных выражений или впервые о них услышали. https://habr.com/ru/articles/856478/ Алгоритмы и Структуры данных

Сиденье пропержено. Коврик для мыши стерся еще пару лет назад. Слышу это от каждого второго прогера. Но это все в прошлом, когда подписан на AliExpress Программиста Ежедневно публикуем самые интересные находки для айтишников, подписывайся – https://t.me/+wuZuKdYccG1kMjJi

Нейронные оптимизаторы запросов в реляционных БД (Часть 3): Погружение в ранжирование Создатели подхода LTR (Learning-To-Rank) предположили, что строить регрессионную ML-модель для предсказания стоимости выполнения плана запроса избыточно. По итогу всё сводится к выбору одного лучшего по оценке плана относительно других эквивалентных планов для заданного запроса. Т.е. на самом деле нам достаточно решить задачу ранжирования и, опираясь на признаковые описания планов, строить такую модель, которая начнёт предсказывать ранг (относительный порядок) для каждого плана для их дальнейшей сортировки и выбора наилучших. Преимущество здесь в том, что происходит упрощение модели и вместо аппроксимации сложной функции стоимости, которая оперирует масштабами абсолютных значений реального времени выполнения запросов, мы получаем простой ответ на следующий вопрос: «Лучше ли план A относительно плана B?».  Какая нам разница, выполняется план A 10 или 100000 миллисекунд, нам нужно знать лишь факт — лучше или хуже план A, чем B? Этот подход позаимствован из рекомендательных систем, в которых важен сам порядок товаров в выдаче, а не их оценка по выбранной шкале релевантности. Собственно с этого мы и начнём. https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/857998/ Алгоритмы и Структуры данных

Phanerochaete velutina: живой компьютер, который занят поиском еды Помните пост о разумной слизи, умеющей решать непростые задачи? Так вот, грибы тоже не лыком шиты. Японские исследователи установили, что мицелий некоторых видов грибов может реагировать на расположение пищи, оптимизируя сеть гифов (нити грибницы) для более эффективного освоения ресурсов. https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/858000/ Алгоритмы и Структуры данных

ИИ вместо врача: алгоритм определения тактики лечения пациентов с сепсисом Практически каждый день мы видим и слышим новости о том, что искусственный интеллект научился делать что-то новое либо начал применяться в новом амплуа. С одной стороны, это невероятно значимые события в научном и технологическом плане. С другой, многих это настораживает, а порой откровенно пугает. Тем не менее польза от ИИ превосходит любые связанные с ним страхи. Ученые из Венского технического университета (Австрия) разработали новый алгоритм, способный определять необходимое лечение кортикостероидами для пациентов с сепсисом. На чем основан алгоритм, как именно он работает, и лучше ли он человека в этой задаче? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/735918/ Алгоритмы и Структуры данных

Умножение троичных матриц для нейросетей В статье «Как исследователи нарушают привычные подходы в ИИ, исключая матричное умножение» упоминалось, в частности, что перспективным кажется хранение в нейросетевых матрицах лишь троичных значений: (-1, 0, 1), иначе говоря - тритов. Такие матрицы умножать друг на друга проще. И в моей статье я расскажу, как собственно, матрицы из тритов хранить и умножать. Как известно, при умножении матриц, мы строку левой матрицы умножаем на столбец правой, и результат записываем в соответствующую ячейку результирующей матрицы. Чтобы было быстрее, мы правую матрицу предварительно транспонируем: тогда строку левой будем умножать на строку правой. Иначе говоря, мы скалярно перемножаем два вектора из тритов, причём оба занимают непрерывную область памяти. https://habr.com/ru/articles/857788/ Алгоритмы и Структуры данных

Новый подход к вычислениям переосмысливает искусственный интеллект Несмотря на бешеный успех ChatGPT и других крупных языковых моделей, искусственные нейронные сети (ИНС), лежащие в основе этих систем, могут идти неверным путем. https://habr.com/ru/companies/first/articles/735648/ Алгоритмы и Структуры данных

Ваш код и алгоритмы уже устарели, а вы даже не подозреваете об этом Каждый день появляются новые подходы в Machine Learning и Data Science, а вы всё ещё используете старые методы? Artificial Intelion — это ежедневные инсайты из мира ИИ, актуальные исследования и полезные фреймворки, которые вы сможете сразу применить в работе.  Прокачайте свои навыки и узнайте, как внедрить последние технологии в проекты, чтобы оставаться впереди конкурентов. Удиви своих коллег знаниями по DS и ML: @artificial_intelion

Перебор Соседних Клеток — забавные формулы Не только в играх вроде "Го" или "Жизнь" - но и в создании фильтров для изображений - часто нужно для клетки или точки (x, y) перечислить её "соседей". Либо только четырех (по горизонтали и вертикали), либо все восемь (с диагоналями). Можно не задумываясь написать массивчик с 4-мя или 8-ю парами смещений, вроде [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)] - а можно ли вместо него жахнуть какую-нибудь формулу? Давайте попробуем для утренней разминки ума в понедельник :) В этой статье будет несколько 2-3 строчных примеров кода - уж извините пожалуйста :) зато она довольно короткая. https://habr.com/ru/articles/857516/ Алгоритмы и Структуры данных

В МГУ снова скандал — оттуда выставили самого неудобного профессора Евгений Русланович преподавал экономику больше 15 лет и честно говорил о реальном положении дел в стране. Он рассказал, как банки обманывают простых людей и почему ипотека прямо сейчас — прямая дорога к рабству. В день увольнения многие студенты бились в истерике, но он пообещал не терять связь и открыл канал Большая экономика. Там Евгений Русланович наглядно объясняет, почему цены в магазинах растут с бешеной скоростью, кому на самом деле выгодно затягивание конфликта на Украине и что случится уже этой зимой. Не забудьте подписаться, пока канал ещё не прикрыли: @bigeconomic

Почему я не готовлюсь к алгоритмическому интервью И не очень люблю людей, которые к нему "готовы". По моему мнению, главное на интервью - это понять как человек думает и как решает проблемы. Если соискатель написал задачу за 5 минут правильно и оптимально, не переписывая в процессе несколько раз код, то... Никакой информации интервьюер не получит. Точнее придётся выбирать между версией, что на интервью бриллиант от программирования. И версией, что человек просто неплохо подготовился, а, возможно, вызубрил задачу наизусть. Давайте проиллюстрирую на простенькой задаче. https://habr.com/ru/articles/856904/ Алгоритмы и Структуры данных

Делаем многопользовательскую кроссплатформенную RPG с нуля Когда-то давно меня очаровал ADOM. Я даже и близко не подошёл к прохождению игры, но мне нравилось бродить по этому миру, собирать предметы с эффектом, который не прочувствуешь, пока не используешь. Нравилось, что монстры в подземельях имели какие-то зачатки собственного интеллекта, подбирали с пола вещи и использовали их. Всё время что-то происходило и менялось, проходишь по тому же месту – смотришь кто-то уже подобрал с пола монеты. Или предметы в инвентаре испортились. Мир как будто живёт своей жизнью. В пещерах можно идти по коридорам, а можно наугад пробивать туннели заклинанием в надежде отыскать потайную комнату, оставляя на полу груду камней. Мир полный возможностей и способов взаимодействия. https://habr.com/ru/articles/743700/ Алгоритмы и Структуры данных

⚡️ Разыгрываем новенький MacBook Pro M4! Apple только показали — а мы уже дарим ВАМ. Вместе с классным журналом о программировании XOR пришлем случайному подписчику MacBook Pro M4! Условия простые: 1. Подписаться на наш канал @exploitex 2. Подписаться на ребят из @XOR 3. Нажать «Участвовать» под этим постом. Итоги подведём 14 ноября в 18:00 случайным образом при помощи бота. Доставка для победителей, бесплатная. ⚠️ Если кнопка подвисла — не переживайте, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».

⚡️Ровно год назад автор известного криптоблога Геннадий Тимченко дал 4 монеты своим подписчикам и вложил вместе с ними по 100$ в каждую, а теперь пришло время подводить итоги. Apex 100$ - 11.100$ CDX 100$ - 10.000$ PIXEL 100$ - 3828$ VEIL 100$ - 7.460$ И это всего лишь 4 монеты из огромного количества, которые разбирались в блоге у Геннадия Тимченко 15 ноября он выложит новый список монет на 2024-2025 гг. Поспеши узнать и зайти закупиться пока монеты не улетели в космос! 👉 Перейти в канал и посмотеть список монет, которые дадут от 10Х в самое ближайшее время →

«Поляризация» машинному зрению вместо свёрточных нейросетей и чем отличается мой генератор карт от алгоритма Брезенхема Сначала о том, каким алгоритмом я планирую заменить в своих работах свёрточные нейросети. Чтобы это работало быстро - нужны карты трассировок. Линии трассировок на карте расположены параллельно под определённым углом на каждой карте - так и происходит условная поляризация. Генератор карт работает быстро и генерирует он карты трассировок направленных прямыми линиями, обрыв каждой линии он отмечает в данных. То-есть сначала запускатеся генератор карт и генерирует картинку, данная анимация существенно отличается от работы генератора и показывает только его ТЗ - в каждом пикселе карты записать координаты следующего пиксела и обозначить в данных окончание каждой линии. Изображения я взял небольшие, но тем не менее файлы анимации достаточно увесистые. Допустим что обрабатываемые изображения будет 7*7 пикселов, а карт трассировок всего четыре, тогда ТЗ генератора примерно будет выглядеть так, но на самом деле его алгоритм намного сложнее и работает на много быстрее - он ничего практически не считает и выдает большие объёмы данных автоматически, но об этом позже, а пока так чисто визуально https://habr.com/ru/articles/743758/ Алгоритмы и Структуры данных

Решаем криптографическую задачу: Trifid cipher В этой статье продолжим тему решения криптографических задач с ресурса MysteryTwister. И сегодня на очереди любопытный шифр, далёким предком которого является квадрат Полибия. Мы познакомимся с трёхраздельным шифром Феликса Деластеля. Что интересно информации об этом энтузиасте криптографии очень мало в английском и французском сегментах сети (Деластель — француз), а в русскоязычном о нём почти нет совсем, хотя наверняка человеком он был очень неординарным. Почему я так решил? Да потому, что Феликс Деластель по роду профессиональной деятельности не имел к криптографии совершенно никакого отношения, поскольку всю жизнь проработал в порту Сен-Мало и криптографией занимался факультативно. Тогда как ранее и позже криптография была уделом учёных, профессиональных военных и дипломатов. Биографических данных о нём очень мало, но одно известно точно: на рубеже XIX и XX веков Деластель написал книгу "Traite Elementaire de Cryptographie" (Базовый трактат по криптографии), в которой он описывал системы шифрования, которые создал. https://habr.com/ru/companies/first/articles/742978/ Алгоритмы и Структуры данных

От стеков к деревьям — новая модель псевдонимов в Rust С прошлой осени Нивен проходит стажировку, разрабатывая новую модель псевдонимов для Rust: древовидные заимствования (tree borrows). Секундочку, уже слышу, как вы вопрошаете: а разве в Rust ещё нет своей псевдонимной модели? Разве вы, автор, не рассказываете повсюду о «стековых заимствованиях»? Действительно, так и есть, но стековые заимствования — всего лишь один из возможных вариантов реализации для модели псевдонимов, и с этим вариантом есть свои проблемы. Древовидные заимствования призваны учесть опыт, усвоенный при работе со стековыми заимствованиями, и построить новую модель, не такую проблемную. Также при её проектировании принимаются немного иные решения, с учётом некоторых нужных компромиссов и той тонкой настройки, которая, возможно, должна быть привнесена в эти модели, и только потом настанет время решать, какую же из этих моделей принять в Rust в качестве официальной. https://habr.com/ru/articles/743186/ Алгоритмы и Структуры данных

〰️ Мерседес — умер. Обслуживание — космос, много жрёт. 〰️ BMW — корыто. Постоянно ломается и протекает. 〰️ Китайцы — дичь. Комфорта нет, не заводится, чинить надо каждые 10 километров. Но это ложь. И чтобы это понять — читайте Автоманию. Там на пальцах рассказывают, какую машину точно надо покупать в 2024 году, что не так с китайцами и как от государства получить 350 000 на покупку автомобиля. Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: @automania