Всё про Алгоритмы и Структуры данных

ИИ в диагностике рака кожи Одним из самых коварных и гадких заболеваний у человека является рак. Независимо от его локализации, он может нанести колоссальный ущерб здоровью или привести к летальному исходу. Одним из самых распространенных считается рак кожи, а именно меланома. Проблема этого типа рака заключается в том, что он может быть на видном месте и не вызывать каких-либо ощутимых симптомов до момента, когда уже будет поздно что-либо делать. Именно потому людям, которые входят в группу риска, необходимо регулярно проверяться у дерматоонколога. Однако даже самый опытный специалист все равно остается человеком, который может упустить малозаметные признаки, тем самым подарив раку шанс на развитие. По этой причине человечество начало изобретать множество разнообразных инструментов диагностики, помогающие врачам найти рак вовремя. Одним из потенциально полезных инструментов в данном начинании может быть искусственный интеллект. Ученые из Университета им. Раскина (Великобритания) провели исследование, в котором обучили систему ИИ определять ранние признаки меланомы. Как именно проходило это обучение, и насколько эффективен ИИ в качестве диагноста? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/852454/ Алгоритмы и Структуры данных

Насколько быстры B-деревья по сравнению с хэш-таблицами? Во многих «скриптовых» языках для стандартных ассоциативных структур данных используется хэш-таблица (hashmap) (объекты Javascript, словари Python и так далее). Хэш-таблицы обладают множеством раздражающих свойств. Упорядоченные структуры данных наподобие B-деревьев не имеют этих недостатков. Обычно они медленнее хэш-таблиц, но меня удивило, насколько разнятся ожидания людей относительно их скорости. Давайте сравним: https://habr.com/ru/articles/849654/ Алгоритмы и Структуры данных

Как мы в Яндексе делаем роборуку с искусственным интеллектом Ещё 10–20 лет назад многие думали, что роботы под управлением искусственного интеллекта возьмут на себя всю тяжёлую и опасную работу на предприятиях. Однако нейросети нашли применение в офисах, колл‑центрах, службе поддержки и даже стали полезны людям из творческих профессий — копирайтерам, дизайнерам, программистам. Тем не менее создание роботов, которые могут самостоятельно выполнять сложные физические манипуляции с материальными объектами, остаётся трудной и нерешённой задачей. В этой статье я расскажу, как команда ML R&D в отделе робототехники Маркета создаёт роборуку и обучает нейросети, благодаря которым робот взаимодействует с физическим миром. https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/851592/ Алгоритмы и Структуры данных

ПО шагам: Защищаем сайт от парсеров и поведенческих ботов с помощью DNS-прокси В статье я расскажу как настроить промежуточный прокси-сервер, для проверки пользователя на бота еще до попадания на сайт, так же я расскажу как однозначно выявить простых http ботов и высокоуровневых JS. https://habr.com/ru/articles/851698/ Алгоритмы и Структуры данных

Задачки «полуфинала» соревнования МТС (True Tech Arena 2024) — обзор, разбор Немного неожиданно что этот уровень назвали "полуфинал" - участники попадали в него сразу после квалификации, проходившей в первой половине октября. И в квалификации задачки были "не бей лежачего" (коротко упомянем их тоже). В "полуфинале" же предложили 5 задач с тем чтобы решить их за 5 часов, но время можно было выбрать любое в течение нескольких дней. Я решил две, ещё две понимаю как решать и по одной кажется без идей. На решённые задачи затратил минут 20, на нерешенные часа полтора. Давайте посмотрим на них вместе - вдруг вам будет интересно обсудить, поправить или подсказать. https://habr.com/ru/articles/852140/ Алгоритмы и Структуры данных

В России можно посещать бесплатные IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн. Чтобы не пропустить полезные — сохраните канал @FreeItEvent. Анонсы вебинаров, хакатонов, конференций, мастер-классов и других событий в IT. Ивенты от гигантов индустрии и лучших специалистов по кодингу. Всё публикуют здесь.

Предиктивная аналитика политических кризисов с помощью machine learning (на исторических данных) Для начала попробуем отказаться от догматической приверженности той или иной теории, идеологии (они всегда способствуют замыливанию взора и эффекту «тоннельного видения»), а также признать имеющую место быть случайность в политических, экономических и финансовых процессах и согласиться на менее строгий «вероятностный» вывод вместо жесткого причинно-следственно. https://habr.com/ru/articles/852276/ Алгоритмы и Структуры данных

Закон распределения делителей числа (расширенная версия) Задавая произведение простых чисел N = p˖q˖h˖s, мы понимаем, что каждое из p, q, h, s меньше самого N. Если ограничить начальный фрагмент НРЧ или ПНЧ значением N, то в пределах выделенного фрагмента будут присутствовать кратные делителей с возрастающими от 1 коэффициентами (для ПНЧ коэффициенты будут нечетными). Сможем ли мы увидеть и выделить такие кратные делителей N? Они ведь нам неизвестны. Сегодня ответ на этот вопрос положителен. В 2014 году мной на Хабре был опубликован закон распределения делителей (ЗРД) натурального числа N в НРЧ. Применение закона позволяет получать для заданного натурального N его простые делители и их кратные в НРЧ. Ниже я кратко повторю публикацию 2014 года и приведу расширенную версию ЗРД на ряд целых чисел N. https://habr.com/ru/articles/851270/ Алгоритмы и Структуры данных

Бесплатное IT-образование в 2024 Отобрали для вас полезные телеграм-каналы, которые помогут освоить программирование и другие IT-направления Выбирайте нужное и подписывайтесь: 👩‍💻 Python: @PythonPortal 📱 GitHub: @git_developer 🤓 Книги айти: @portalToIT 👩‍💻 Frontend: @FrontendPortal ⚙️ Backend: @BackendPortal 👩‍💻 Java: @Java_Iibrary 👩‍💻 C#: @KodBlog 👩‍💻 С/С++: @Cpportal 🖥 Базы Данных & SQL: @SQL 👩‍💻 Golang: @juniorGolang 👩‍💻 PHP: @PHPortal 👩‍💻 Моб. разработка: @MobDev 👩‍💻 Разработка игр: @GameDevgx 👩‍💻 DevOps: @loose_code 🖥 Data Science: @DataSciencegx 🤔 Хакинг & ИБ: @cybersecinform 🐞 Тестирование: @QAPortal 📱 Маркетинг: @MarketingPortal 🖥 Дизайн: @PortalToDesign ➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять

PinkHash: Незабываемые розовые хеши Допустим, вы вычислили какой-то шех и напечатали, скажем, 8f776debaf8b5031643aa463ba5bf0dc. Казалось бы - ну что тут плохого? Но если подумать - это настолько плохо, что вряд ли что-то может быть хуже этого. Все, что может выдумать мое нездоровое воображение - все лучше, чем это. Злодейская трапеция - лучше чем этот хеш. Голый эндокринолог. Трезвая обезьяна. Недовольный Хирон. И даже (крещусь) многомерный антихрист. Все это лучше, чем этот ваш хеш. Хеши прекрасны, пока их обрабатывает машина, у них очень низкая вероятность случайной коллизии, они могут быть криптографически сильными (при всем старании вы специально не сможете создать коллизию), но на практике весь этот магический функционал теряется, как только мы передаем хеши человеку. В человеческой голове значение хеша ужмется до "8f" ну или (в лучшем случае) до 8f-две-семерки. И человек полностью его забудет, как только его отвлекут и попросят передать карандаш. И тут на помощь приходят розовые хеши. https://habr.com/ru/articles/851638/ Алгоритмы и Структуры данных

Бывший работник BMW, Mercedes и Toyota запустил свой собственный канал, где в пух и прах разносит современные автомобили и объясняет, как вас обманывают владельцы автосервисов. Ещё он рассказывает, почему китайские авто развалятся уже через год, как аннулировать все штрафы и какие машины действительно стоит покупать. Подписывайтесь: t.me/+3vlOlWuGdbhmYzQy

Генерация аналитических поверхностей на примере карт Возникла однажды интересная задача: организовать возможность работы программы с трехмерными изображениями земной поверхности больших размеров. После изучения множества литературы и различных источников, стало ясно, что эффективных подходов в общем доступе не найти. Есть либо сложная математика, которую еще надо адекватно перенести на исходный код, либо закрытые коммерческие продукты. Игровые алгоритмы для этой задачи подходят мало, потому что требуется высокая точность и достоверность получаемых результатов. https://habr.com/ru/articles/123508/ Алгоритмы и Структуры данных

Звериные алгоритмы: какими представителями животного мира вдохновлялись исследователи для создания алгоритмов По мере развития технологий в мире появляется все больше различных технологических алгоритмов. Часть из названы в честь ученых, имеющих отношение к их разработке, другая часть имеет простые (или не очень простые) «сухие» названия или же забавные наименования, например, коктейльная сортировка (Cocktail shaker sort), в русском языке называемая просто — «сортировка перемешиванием». Сегодня поговорим про алгоритмы, названные в честь различных представителей животного мира. https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/749930/ Алгоритмы и Структуры данных

Ярмарка профессий — получите доступ к 11 профессиям за 0₽ Попробуй себя в роли Python-разработчика, Data Scientist или дизайнера прямо сейчас на ярмарке профессий! Здесь только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности. Узнайте основы каждой профессии в легкой игровой форме за неделю практики, и выберете свое будущее. Переходи по ссылке и забирай билет на сезонную ярмарку с подарками — только до 1 ноября.

Продуктовая матрица. Что это такое? Как её сделать? Подробное руководство для маркетолога Это статья про работу с продуктовой матрицей для маркетологов. Статья специализированная и подробная с примерами и иллюстрациями. Я постарался написать понятным языком, надеюсь, получилось. Понадобится достаточно много времени, чтобы вникнуть, поэтому рекомендую уединиться или добавить статью в закладки, чтобы вернуться к ней позже. И еще: всё, что далее написано, работает только, если это внедрять, поэтому лучше всего сразу брать и переносить эти наработки на собственные проекты. https://habr.com/ru/articles/851996/ Алгоритмы и Структуры данных

Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (5 — 3 место) Недавно закончилось соревнование от американской национальной футбольной лиги (NFL), которая объединилась с AWS, чтобы прокачать системы спортивной видеоаналитики. Организаторы поставили простую, казалось бы, задачу — точно определить, в каких случаях игроки сталкиваются друг с другом во время матча по американскому футболу. Мы с коллегами приняли участие, но не успели реализовать все свои идеи. Зато изучили подходы других команд и поняли, что были на верном пути. В этой статье я рассмотрю некоторые из решений, которые принесли денежное вознаграждение и золотые медали участникам этого челленджа. https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/750746/ Алгоритмы и Структуры данных

Простые алгоритмы скремблирования данных Иногда нужно что-то зашифровать, но привлекать серьёзные алгоритмы шифрования вроде и не к месту — будет как из пушки по воробьям. Например, нужна простая защита траффика от пользователей/троянов со снифферами, но сами данные не стоят того, чтобы на них тратилось много времени на шифровку-расшифровку, ну и на саму реализацию тоже. Или вам нужно как-то обеспечить закрытость неких хранимых данных от обычных пользователей. Понятно, что подобные алгоритмы не устоят против целенаправленных попыток взлома профессионалами, но мы попытаемся усложнить работу и им, хотя такая задача обычно и не ставится. Вот это-то обычно и называется scrambling. Под катом я изложу идеи для подобных алгоритмов и обещаю, что они будут посложнее обыкновенного XOR с фиксированым ключом. На всякий случай обращаю внимание на то, что эти алгоритмы не претендуют на звание криптостойких, но уверен, что вы сможете найти им применение. https://habr.com/ru/articles/116835/ Алгоритмы и Структуры данных

🥷🏿Приватный мануал по пробиву стоимостью 1000$ сливаем бесплатно. — Привет юзернейм! Выделяем тебе платный бесплатный мануал по пробиву, ссылка на мануал будет доступна 48 часов - после закрывается доступ. кто успеет, тому крайне повезло в нем есть: 🔐Пробив по фото 📲Пробив по номеру 🔎Пробив по телеграмму Доступ к мануалу - https://t.me/+2AqA2T1rp7pkZTJi

Как маленькая нейроязыковая модель в Клавиатуре победила серверные подсказки Основная задача любой мобильной клавиатуры — помогать пользователям в общении, а именно — вводить текст быстро и без ошибок. Этого можно достичь при помощи разных компонентов: подсказок, автокорректа, тап-модели, голосового ввода, ввода свайпом. Все эти компоненты сильно отличаются друг от друга: скажем, тап-модель помогает предугадывать нажатие следующей буквы, а ввод свайпом переводит нарисованные пользователем кривые в слова. Казалось бы, что между ними нет ничего общего, но это не так. Абсолютно все эти компоненты объединяет одно — языковая модель. Чем выше её качество, тем меньше ошибок будет допущено при вводе текста, а значит, пользователь будет чуточку счастливее. В этом посте я расскажу, как мы создавали нейроязыковую модель для Яндекс Клавиатуры, ушли от облачных подсказок и научили клавиатуру адаптироваться к приложениям. https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/751598/ Алгоритмы и Структуры данных

При чем здесь крипта – концептуальное SEO WEB 3.0: в 2025 году все изменится Дж. Биллингс: «Я не предложу и двух центов за простоту по эту сторону сложности, но отдам жизнь за простоту по ту сторону сложности». Эта фраза здесь не просто так – мы все пытаемся найти какие-то простые, но рабочие инструменты и способы улучшить свою деятельность и жизнь в целом. Пытаемся схитрить в попытке обуздать хаос сверхсложных систем. И в этой статье я порассуждаю, как это в теории можно сделать. https://habr.com/ru/articles/851844/ Алгоритмы и Структуры данных