Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

Как я нашел новую панграмму (разнобуквицу) Ну само собой получилось, что мне захотелось составить что‑то из всех букв. Оказалось, что классика вроде «Съешь ещё этих мягких французских булок» не подходит — в моём наборе каждая буква была только один раз. А те панграммы, где буквы не повторяются (можно найти, например, у Лебедева в «Ководстве») — «Эй, жлоб! Где туз? Прячь юных съёмщиц в шкаф.» или «— Любя, съешь щипцы, — вздохнёт мэр, — кайф жгуч» — они, скажем так, на любителя. Слишком много восклицаний, междометий и прямой речи. Хотелось чего-то более пристойное и связное. И я тут вспомнил видео Мэтта Паркера про оптимизацию его кода. Действительно, можно попробовать найти панграмму с помощью bitwise логики — тогда перебор комбинаций будет быстрым. Допустим, у нас есть слово «кайф». Буква «к» — это 11-й бит, «а» — 0-й, «й» — 10-й, «ф» — 21-й. В числе биты этих разрядов будут выставлены в единицу. Слово «жгуч» — своё число, и так для каждого слова из словаря. При этом анаграммы будут друг другу соответствовать: «адрес» и «среда» будут с одним числом, что приемлемо, для поставленной цели эти слова взаимозаменяемы. https://habr.com/ru/articles/1049056/ Алгоритмы и Структуры данных

Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке — консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть? В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великий комбинатор оптимизатор, и у меня в голове сразу всплыло: «это же задача оптимизации». Тем же вечером у меня был ноутбук с обученной нейросетью вместо ужина. Рассказываю, как дошел до жизни такой, и как из этого внезапно получился реально вкусный рецепт. https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/ Алгоритмы и Структуры данных

Почему мы до сих пор неправильно пишем физические движки и 3D-графику Стоит открыть исходники любого современного игрового движка – неважно, это C++-рендер, сделанный на коленке, или какая-нибудь гигантская экосистема вроде Unity или Unreal Engine – вы первым делом натыкаетесь на одни и те же знакомые сущности. Все вокруг живет в Vector3: координаты, направления движения, точки столкновений. Каждая частица указывает, куда она смотрит, с помощью Quaternion. А если требуется что-то покруче – переносить и одновременно крутить объект, то Matrix4x4. Это уже как стандарт де-факто: кто пробовал крутить объекты руками, тот точно переписывал код с этими структурами. Ещё конечно же отдельно существуют лучи, плоскости, сферы, bounding boxes, а между ними тянутся километры функций вроде dot(), cross(), normalize(), lookAt(), inverse(), project() и бесконечных преобразований типов. Привыкаешь к этому быстро. Нам кажется совершенно естественным тасовать эти типы между собой – уж слишком давно так делается по всей индустрии. Но стоит лишь чуток задуматься, и начинает прорезаться легкий когнитивный диссонанс: выходит, вся наша графика построена на наборах несовместимых между собой математических запчастей. Для одного действия нам нужен один тип данных, для второго – другой, а пересчитать простое столкновение луча со сферой или плоскостью без пятого велосипеда никак не получается. Вроде бы всё работает и даже неплохо работает… Но ощущение конструктора из костылей не отпускает. И самое интересное заключается в том, что так было не обязательно. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1036176/ Алгоритмы и Структуры данных

Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке — консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть? В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великий комбинатор оптимизатор, и у меня в голове сразу всплыло: «это же задача оптимизации». Тем же вечером у меня был ноутбук с обученной нейросетью вместо ужина. Рассказываю, как дошел до жизни такой, и как из этого внезапно получился реально вкусный рецепт. https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/ Алгоритмы и Структуры данных

Почему мы до сих пор неправильно пишем физические движки и 3D-графику Стоит открыть исходники любого современного игрового движка – неважно, это C++-рендер, сделанный на коленке, или какая-нибудь гигантская экосистема вроде Unity или Unreal Engine – вы первым делом натыкаетесь на одни и те же знакомые сущности. Все вокруг живет в Vector3: координаты, направления движения, точки столкновений. Каждая частица указывает, куда она смотрит, с помощью Quaternion. А если требуется что-то покруче – переносить и одновременно крутить объект, то Matrix4x4. Это уже как стандарт де-факто: кто пробовал крутить объекты руками, тот точно переписывал код с этими структурами. Ещё конечно же отдельно существуют лучи, плоскости, сферы, bounding boxes, а между ними тянутся километры функций вроде dot(), cross(), normalize(), lookAt(), inverse(), project() и бесконечных преобразований типов. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1036176/ Алгоритмы и Структуры данных

📣Стол компьютерный с подъемным механизмом Цена: ~15000₽ Рейтинг: 4.8😀 Отзывов: 1.431 💬 🖱 Заказать Компьютерный стол с электрической регулировкой высоты позволит работать сидя или стоя одним нажатием кнопки. Просторная столешница 150×78 см легко вместит несколько мониторов, ноутбук и всю периферию. Отличный выбор для программистов и удаленщиков, которые проводят за компьютером весь день и хотят сделать рабочее место более комфортным и эргономичным. #стол #регулировка Находки Программиста

Сингапур, наука и никакой жвачки: как двое петербургских студентов съездили на крупнейшую конференцию по ИИ Если вы когда-нибудь задумывались, как попасть на топовую международную конференцию, будучи ещё студентом, — эта статья для вас. Её герои не просто купили билеты и поехали послушать доклады, а прошли весь путь с нуля: от подачи заявки и нервного ожидания рецензий до живого общения с ведущими учёными на постерной сессии. О том, как устроен отбор на AAAI, зачем нужен rebuttal и что на самом деле происходит за кулисами главной ИИ-конференции, они рассказали в статье. https://habr.com/ru/articles/1048734/ Алгоритмы и Структуры данных

🔥 Нашли сервис, который позволяет за пару минут собрать под себя полноценный курс по любой теме — Gurufy. 🔅 Это не просто чат как ChatGPT, а целая экосистема, которая позволяет разобраться в вопросах чуть сложнее, чем «какая сегодня погода». 🔅 По запросу создаётся план курса, а в каждой статье — иллюстрации, интерактивные виджеты, отдельный ИИ-ассистент и задания для закрепления материала. 🔥 Попробовать можно бесплатно. Ссылка на сервис → https://gurufy.ru

Как мы считаем недельное меню в Pikni Food: пачки, остатки и solver вместо списка рецептов Когда мы только начали собирать Pikni Food, идея выглядела довольно простой: пользователь отвечает на несколько вопросов, мы подбираем блюда, считаем калории и показываем список покупок. На первый взгляд это похоже на обычное приложение с рецептами. Но довольно быстро стало понятно, что самая интересная часть начинается не в рецептах, а в довольно базовой продуктовой корзине. Например, меню требует 620 г гречки, а в магазине она продаётся пачкой 900 г. Рецепту нужно 180 г творога, а упаковка может быть 400 г. Огурец в салате можно посчитать как 70 г, но купить его всё равно придётся штукой или лотком. Если считать только съеденные граммы, неделя выглядит аккуратно и недорого, ну а если считать чек, то… получается совсем другая история. Так мы пришли к выводу, что мы делаем не просто «генератор рецептов», а планировщик продуктовой корзины. А в нём важно не только КБЖУ, но и многое другое, например: упаковки, остатки, сроки годности, цены магазинов, техника на кухне, время готовки и тд. Ниже расскажу как это всё устроено, какие алгоритмы пробовали, с какими проблемами столкнулись и как мы их решали. https://habr.com/ru/articles/1048656/ Алгоритмы и Структуры данных

МТС приглашает на четвертый сезон True Tech Champ 2026 — всероссийского чемпионата по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей Соревнование проходит в двух треках. Трек 1. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 ₽] Проверь, насколько быстро и точно ты решаешь классические и нестандартные алгоритмические задачи. Трек 2. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 ₽] Собери команду и запрограммируй робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий. Зарегистрируйся на алгоритмический трек до 13 сентября и на программирование роботов до 27 сентября и включайся в гонку за финал True Tech Champ 2026.

Бритва Оккама против сложности: когда машинное обучение побеждает, а где сбоит в инвестициях Принцип «бритвы Оккама» — краеугольный камень социальных наук. Для экономистов-финансистов он почти аксиома. Принцип назван в честь Уильяма Оккама, монаха XIV века. Согласно ему, самое простое объяснение любого явления — лучшее. Как пишет The Economist, в настоящее время финансовые аналитики боятся «переобучения» — создания модели, которая благодаря своей сложности хорошо соответствует существующим данным, но плохо предсказывает будущее. Однако тут проявляется принцип Оккама. По новым данным, когда дело касается больших моделей машинного обучения, экономия переоценивается, а сложность может стать определяющим фактором. Если это так, методы современного инвестирования значительно изменятся. Для тех, кто строит торговые стратегии, это не просто академический спор. Это вопрос о том, какую архитектуру выбирать, какие данные собирать и на какие компромиссы идти. https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046475/ Алгоритмы и Структуры данных

Ненормальное марковское программирование: КТ-строки и синглетоны (Сокращения: НАМ - нормальные алгорифмы Маркова, КТ - компайл-тайм, РТ - рантайм) Продолжение. Первая часть - программирование на НАМ. Вторая - обзор неприятностей, концепты. https://habr.com/ru/articles/1048176/ Алгоритмы и Структуры данных

Английский, который пригодится сегодня Учили английский, но в нужный момент слова всё равно не приходят? Иногда дело не в мотивации, а в формате. В English в кармане живые фразы, разговорная лексика, понятные мини-правила, короткие видео и квизы. Небольшими порциями, без перегруза и длинных лекций. Канал подойдёт тем, кто начинает, возвращается после перерыва или хочет освежить базу и сделать английский частью обычной жизни. Загляните и посмотрите несколько последних постов за пару минут поймёте, ваш ли это формат. Узнать больше #реклама 16+ О рекламодателе

MCP vs CLI + Skill: что выгоднее для ИИ‑агента при работе с внутренними API Когда работаешь с ИИ‑агентом каждый день, важно не только качество постановки задачи, но и эффективность расходования ресурсов. Контекстное окно ограничено, а токены тратятся не только на решение самой задачи, но и на служебные данные: описания инструментов, параметры вызовов и промежуточные результаты. Чем выше эти накладные расходы, тем меньше ресурса остаётся на полезную работу. Нам захотелось разобраться, как делать больше, а расходовать меньше. Для этого мы сравнили два способа «подружить» ИИ‑агента с внутренними API — MCP и CLI + Skill. Взяли гипотезу из внешних исследований, собрали бенчмарк на 14 сценариях и двух моделях, прогнали больше 400 запросов на реальных внутренних инструментах. И в какой‑то момент всё, что работало, сломалось — и это оказалось самым интересным. Пришлось разбираться почему. https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1046191/ Алгоритмы и Структуры данных

Ненормальное марковское программирование: неприятности (Продолжение. См. первую часть, где мы научились кодить на марковских алгорифмах "на бумажке"). Сокращения: НАМ - нормальные алгорифмы Маркова КТ - компайл-тайм РТ - рантайм https://habr.com/ru/articles/1047886/ Алгоритмы и Структуры данных

OSDEV: vsnprintf полная реализация без поддержки чисел с плавающей точкой Думаю о разработке своей vsnprintf функции думал каждый кто увлекается osdev и есть много кода написанного на эту тему. Так же есть масса гайдов и туториалов, но не один из известных мне не заканчивается vsnprintf функцией проходящей тесты от gcc. Перед вами первый из них! В первую очередь нужно сказать что ориентироваться будем на этот документ, но реализации расширений gnu в духе $, m$ не будет за исключением всего двух: вывод строки (null) вместо nullptr для спецификатора %s и строки (nil) вместо nullptr для спецификатора %p. Я уже не помню в какой версии glibc я видел (Nil) но мне это очень понравилось. Так же форматирование %p будет реализовано как в glibc. https://habr.com/ru/articles/1046445/ Алгоритмы и Структуры данных

Нейронные аудиокодеки: мощное сжатие звука с помощью LLM Если использовать нейросеть как «большой словарь токенов» для архиватора, то можно разработать архиватор с рекордным коэффициентом сжатия. Например, сейчас в мировом бенчмарке Large Text Compression Benchmark (LTCB) лидирует компрессор NNCP, в котором Фабрис Беллар реализовал примерно такую идею: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1040026/ Алгоритмы и Структуры данных

300 тысяч в месяц — доход обычного человека в крипте. Согласитесь, звучит смешно Для незнающих людей — да. Но этого можно добиться и за пару недель, если не идти путем своих ошибок, а повторять только правильные действия за профессионалом. На канале Первый Финансист показан путь с 30 тыс, а сейчас зарабатывает по 5 млн чистыми в месяц с помощью уникального метода. • Без вложений в «воздух» —реальная стратегия, проверенная сотнями людей. • Честность и открытость — он показывает сделки, ты видишь как это работает и свои результаты. • Минимальные риски — если за первую неделю ты не выйдешь на 45 000₽, то он компенсирует твое время. Ссылка для входа, места ограничены: https://telegram.me/+IoxK6kNRH_hkNjNi

Ненормальное марковское программирование Какие программы могут быть по-настоящему достойны хаба "ненормальное программирование"? Конечно же, программы для нормальных марковских алгорифмов! (Далее - НАМ). Но, будем честны перед собой: абстрактные машины - очень просты в реализации. Зачастую вызов состоит в том, чтобы сделать какую-нибудь эзотерическую версию, язык для машины на минималках, и затем ещё и минимизировать транслятор для него. Поэтому поставим задачу со звёздочкой: научимся писать для НАМ в компайл-тайме С++! (Далее - компайл-тайм - КТ, рантайм - РТ https://habr.com/ru/articles/1046688/ Алгоритмы и Структуры данных

Три фикса, четыре ошибки, один файл Несколько недель назад я писал, как мы четыре раза неправильно чинили мерцание при рендеринге 4,4 миллиона полигонов. Тогда казалось, что это рекорд: месяц блужданий, четыре отброшенных подхода, решение на неделю. Эта история хуже. Баг пережил четыре диагноза подряд, два из которых мы успели «подтвердить числами», получил по дороге три работающих фикса от несуществующих причин — и в итоге оказался файлом, который лежал на рабочем столе. Напомню контекст: мы небольшой командой пишем на Rust + Vulkan редактор топологий интегральных схем + верификатор (DRC/LVS/Antenna/PEX) с прицелом на российский рынок. Команда — три человека, я в роли CTO направляю архитектуру и принимаю основные решения. В том числе неверные, о которых ниже. Тестовый основной дизайн всё тот же — Caravel SkyWater SKY130: 4,4 миллиона полигонов, 1014 уникальных ячеек, 22 уровня иерархии, 278 МБ GDS (недавно воспользовались прекрасным проектом TinyTapeout — для прогона на различных gds). https://habr.com/ru/articles/1047302/ Алгоритмы и Структуры данных