Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

О подборе игроков Нет, Арпад Эло не придумал матчмейкинг. Он придумал рейтинговую систему. Да и вообще, его больше шахматы занимали, хотя везде и пишут, что он физик. Вот, кстати, его формула расчета мат. ожидания исхода партии: https://habr.com/ru/articles/1044120/ Алгоритмы и Структуры данных

👨‍💻 Внедрение ИИ приводит к сокращению найма начинающих специалистов. В 2026 году без базовых знаний ИИ практически невозможно получить хорошую вакансию. Эксперты назвали ключевые навыки, которые станут обязательными для всех: 1. Автоматизация рутинных процессов; 2. Создание реалистичного ИИ‑контента; 3. Генерация картинок, видео и текстов для любых задач. Решение простое: получить базовые практические навыки и сразу внедрить ИИ в рабочие процессы — вы снизите нагрузку и сохраните качество результатов. Пройдите бесплатный 3‑дневный курс, где вы научитесь использовать ИИ в своей работе, а также получите готовые промпты и шаблоны. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Большинство исследований в компьютерной томографии нельзя воспроизвести Мы не собирались писать эту статью. Мы всего лишь хотели воспроизвести результаты открытого бенчмарка ICASSP-2024 по низкодозовой компьютерной томографии, сравнить их с алгоритмами Smart Tomo Engine и понять свое место относительно опубликованных baseline и SOTA-решений. Сначала всё шло по плану. Потом более быстрый алгоритм неожиданно оказался точнее более медленного. Затем на картах ошибок начали повторяться странные структуры. А спустя несколько дней выяснилось, что часть измеряемого качества может определяться не реконструкцией томографических данных, а особенностями самого бенчмарка. Так обычная задача воспроизведения результатов превратилась в расследование. В этой статье мы покажем, что именно удалось обнаружить, почему воспроизводимость в компьютерной томографии оказывается намного сложнее, чем кажется, и почему хороший результат в таблице лидеров не всегда означает хороший алгоритм. https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/1044162/ Алгоритмы и Структуры данных

Большинство исследований в компьютерной томографии нельзя воспроизвести Мы не собирались писать эту статью. Мы всего лишь хотели воспроизвести результаты открытого бенчмарка ICASSP-2024 по низкодозовой компьютерной томографии, сравнить их с алгоритмами Smart Tomo Engine и понять свое место относительно опубликованных baseline и SOTA-решений. Сначала всё шло по плану. Потом более быстрый алгоритм неожиданно оказался точнее более медленного. Затем на картах ошибок начали повторяться странные структуры. А спустя несколько дней выяснилось, что часть измеряемого качества может определяться не реконструкцией томографических данных, а особенностями самого бенчмарка. Так обычная задача воспроизведения результатов превратилась в расследование. В этой статье мы покажем, что именно удалось обнаружить, почему воспроизводимость в компьютерной томографии оказывается намного сложнее, чем кажется, и почему хороший результат в таблице лидеров не всегда означает хороший алгоритм. https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/1044162/ Алгоритмы и Структуры данных

Как я создавал алгоритм шифрования под влиянием шифра Вернама Самодельные шифры — зло. Зачем создавать собственный шифр, если есть… Кстати, а что есть? Есть известные шифры, которые пока ещё никто не взломал и есть не менее известные шифры, которые сначала считались надёжными, но потом в них нашли серьёзные уязвимости. А ещё у каждого (пока ещё) стойкого шифра есть как свои сторонники, так и свои противники. Хуже того, регулярно находятся чудаки, которые не разбираются в шифровании, но создают свои собственные шифры. И ладно бы молча пользовались ими сами, так они ещё их публикуют. А данная статья — лишь очередное подтверждение этого явления. https://habr.com/ru/articles/1044174/ Алгоритмы и Структуры данных

Я попробовал считать нейросетевой слой в конечном поле Галуа GF(137): 4x по памяти, ARM NEON и честные ограничения В современных нейросетях критически важно, сколько физической памяти занимает каждый параметр. В этой работе я попытался уйти от классического float32 в нейросетевом слое к uint8 без квантования. Для этого все вычисления проводились сразу по правилам арифметики остатков в конечном поле Галуа GF(137). Стоит сказать, что это не замена обычному инференсу и не попытка доказать, что все должны срочно переписать модели на вычеты по модулю 137. Я взял небольшой слой, байтовые веса, нативное ядро, ARM NEON и несколько базовых реализаций для сравнения. Спойлер: на маленьком контрольном запуске байтовая модель заняла около 1.63 KB вместо 6.50 KB, при этом 1000 прямых проходов в ARM NEON режиме заняли всего 12.1 ms. В лучшем случае на выборке это дает около 4x по памяти и до 4.86x по времени относительно базовой NumPy float32-реализации. https://habr.com/ru/articles/1044172/ Алгоритмы и Структуры данных

Публичный мок АА в Яндексе: опыт, который не заменит никакая подготовка Современный разработчик не упускает возможностей — отказаться от мок-собеса в Яндекс я не смог. Отдельная благодарность двум людям, без которых этого опыта не было бы: Оле Рыбаковой, которая предложила попробовать себя в прохождении мока — и это дорогого стоит, когда человек помогает, не будучи обязан это делать. И Наде Безносовой, продюсеру мероприятия — она ввела нас в формат и сделала всё для нашего комфорта. https://habr.com/ru/articles/1059542/ Алгоритмы и Структуры данных

📣 Мышка вертикальная беспроводная Цена: ~1900₽ Рейтинг: 4.8😀 Отзывов: 3.552 💬 🖱 Заказать Вертикальная беспроводная мышь с поддержкой Bluetooth 5.2, Bluetooth 3.0 и 2.4 ГГц. Эргономичная форма помогает снизить нагрузку на кисть во время долгой работы за компьютером, а возможность подключения к нескольким устройствам удобна для тех, кто переключается между рабочим ноутбуком, домашним ПК и планшетом. #мышь #вертикальная Больше товаров - Находки Программиста

Архиватор рождённый из теории предельного сжатия вселенной В 1996 году, во время учёбы в военном институте по специальности «программирование», на занятиях по кодированию данных мне пришла идея. Что если построить бинарное преобразование по правилу: https://habr.com/ru/articles/1046081/ Алгоритмы и Структуры данных

Я попробовал считать нейросетевой слой в конечном поле Галуа GF(137): 4x по памяти, ARM NEON и честные ограничения В современных нейросетях критически важно, сколько физической памяти занимает каждый параметр. В этой работе я попытался уйти от классического float32 в нейросетевом слое к uint8 без квантования. Для этого все вычисления проводились сразу по правилам арифметики остатков в конечном поле Галуа GF(137). Стоит сказать, что это не замена обычному инференсу и не попытка доказать, что все должны срочно переписать модели на вычеты по модулю 137. Я взял небольшой слой, байтовые веса, нативное ядро, ARM NEON и несколько базовых реализаций для сравнения. Спойлер: на маленьком контрольном запуске байтовая модель заняла около 1.63 KB вместо 6.50 KB, при этом 1000 прямых проходов в ARM NEON режиме заняли всего 12.1 ms. В лучшем случае на выборке это дает около 4x по памяти и до 4.86x по времени относительно базовой NumPy float32-реализации. https://habr.com/ru/articles/1044172/ Алгоритмы и Структуры данных

Самый старый кирпич трансформера наконец переизобрели. DeepSeek взял матрицу из 1967 года За attention-механизм с 2017 года брались сотни раз: sparse attention, linear attention, MoE, MLA, скользящие окна, что только не. А вот residual connection, остаточная связь, та самая x + F(x) из ResNet 2016 года, простояла почти десять лет нетронутой. Её просто унаследовали из résnet'ов, воткнули в трансформер и забыли. 31 декабря 2025-го DeepSeek выложил на arXiv препринт, где взялся именно за этот кирпич. И что показательно, загрузил его на arXiv лично основатель компании Liang Wenfeng, он же в соавторах. Когда основатель сам публикует статью, это обычно значит, что она ляжет в следующую флагманскую модель. Так и вышло: mHC поехал в DeepSeek V4, который выкатили 24 апреля 2026-го. Разберём, что они сделали, почему это работает и при чём тут матрица из шестидесятых. https://habr.com/ru/articles/1044096/ Алгоритмы и Структуры данных

В умелых руках и sed — балалайка или пишем «Морской бой» на регулярках Морской бой — простая игра, в которую можно научить играть даже первоклассника. Тридцать лет назад реализацию этой игры на компьютере можно было продавать. Десять лет назад написание морского боя на любимом языке было хорошим упражнением для будущего программиста. Сегодня, когда с написанием такой игры справится и продвинутая нейронка, сложно кого-то удивить очередной ее реализацией. Но я все же попробую. Я решил написать морской бой на sed — потоковом текстовом редакторе из набора стандартных юниксовых утилит. Обычно его применяют для того, чтобы заменить в потоке или файле одну регулярку на другую. Но дополнительные директивы, которые есть в sed, формируют Тьюринг-полный язык, на котором теоретически можно написать что угодно. https://habr.com/ru/articles/1042940/ Алгоритмы и Структуры данных

Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу. Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:

• Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram • Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество. • Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.

Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента. Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:

• ИИ и технологии: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.

Подписаться в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy

В умелых руках и sed — балалайка или пишем «Морской бой» на регулярках Морской бой — простая игра, в которую можно научить играть даже первоклассника. Тридцать лет назад реализацию этой игры на компьютере можно было продавать. Десять лет назад написание морского боя на любимом языке было хорошим упражнением для будущего программиста. Сегодня, когда с написанием такой игры справится и продвинутая нейронка, сложно кого-то удивить очередной ее реализацией. Но я все же попробую. Я решил написать морской бой на sed — потоковом текстовом редакторе из набора стандартных юниксовых утилит. Обычно его применяют для того, чтобы заменить в потоке или файле одну регулярку на другую. Но дополнительные директивы, которые есть в sed, формируют Тьюринг-полный язык, на котором теоретически можно написать что угодно. https://habr.com/ru/articles/1042940/ Алгоритмы и Структуры данных

⚡️ Все берут деньги вперёд. Этот трейдер не берёт ничего — пока ты не заработал Не курс. Не услуги. Только выгодное партнёрство и реальная прибыль. ИИ-алгоритм Oracle делает 90% работы — тщательно анализирует рынок и выдает сделки с 93% успешности. Твоя задача: 30 минут в день и желание зарабатывать от 150 тыс. сверху з/п. ❗️За последние 5 месяцев 119 партнёров вышли на первый 1 млн. Средний доход остальных — 297 000 ₽ в месяц. Оплата — 10% только с реальной прибыли. Получайте доступ после диагностики вашего финансового потенциала 👉 https://t.me/+QNMWUFeoYXk1NmUy

Интервью с самим собой Надеюсь, что данная публикация не будет воспринята, как пиар. Просто мне хотелось поделиться некоторыми соображениями на тему технологического решения ориентированного на специалистов прикладников. Не секрет, что не так-то просто найти общий язык между специалистами различных специальностей, в том числе между специалистами предметниками и ИТ-специалистами реализующими прикладные задачи. Идеи, затронутые в интервью, могут быть использованы для реализации ваших собственных приложений совершенно свободно. Единственная просьба не забыть упомянуть об источнике информации. https://habr.com/ru/articles/1043834/ Алгоритмы и Структуры данных

Обучение универсальным навыкам в IT Дисклеймер: статья отражает личное мнение автора и не претендует на абсолютную истину. Если у вас есть дополнения, замечания или альтернативный взгляд — буду рад обсудить это в комментариях. По данным Stack Overflow Developer Survey 2024, более 65% разработчиков регулярно изучают новые технологии. Однако есть навыки, которые остаются актуальными независимо от языка программирования, стека или конкретной компании. Именно такие навыки я и хотел собрать в этой статье. Речь пойдёт о базовом понимании и обучению Linux, Git, SQL и NoSQL, алгоритмов и структур данных, а также английского языка. Это те вещи, которые, на мой взгляд, дают хороший фундамент практически для любого направления в IT. Дополнительно я постарался собрать как можно больше бесплатных или условно-бесплатных ресурсов, которыми либо пользовался сам, либо которые действительно часто рекомендуют разработчики и специалисты из индустрии. https://habr.com/ru/articles/1045808/ Алгоритмы и Структуры данных

⚡️Розыгрыш iPhone 17 Pro Max Совместно разыгрываем самый (пока что) актуальный iPhone 17 Pro Max среди наших подписчиков. Условия простые: 1. Быть подписанным на: Че по бизнесу? Ценная бумага и вода питьевая. 2. Нажать "🎁Участвую!" под этим постом Победителей бот-рандомайзер выберет 7 августа в 20:00. Всем удачи! По секрету: шанс на победу увеличивается если дать буст.

Консольный рендерер Мандельброта с методом возмущений с 1e-308 Я сделал это! Это огромный повод для гордости. Теперь программа работает по тем же математическим принципам, что и самые передовым фрактальным в мире! Но в самый первый я скажу вот: Благодарности Этот проект использует передовые математические алгоритмы и идеи динамического управления фазой орбит, разработанные фрактальным сообществом. Особая благодарность авторам и исследователям с Fractal Forums, чей совместный труд лег в основу этого движка: https://habr.com/ru/articles/1045660/ Алгоритмы и Структуры данных

OSDEV: Разработка аллокатора на С++ часть 3. Финальный аллокатор со списками свободных блоков Оглавление Часть 1 Часть 2 Часть 4 Весь код можно найти в этом репозитории В третьей статье пойдет речь уже о готовом аллокаторе который вполне пригоден для распределения памяти. Он полностью переписан, но идея та же самая, неявный список свободных блоков с граничными тегами сверху и снизу, но с массивом списков свободных блоков. Т.е. по сути с бинами. https://habr.com/ru/articles/1045692/ Алгоритмы и Структуры данных