Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

Способы представления аудио в ML Мейнстримом последних лет в сфере DS/ML является NLP, в особенности, перспективы использования нейронных сетей, построенных на архитектуре трансформеров. Они используются в том числе в системах голосовых помощников, а голосовые помощники прочно входят в нашу жизнь. Тем не менее, важной составляющей успеха голосовых помощников является то, что они «голосовые», то есть, обращение к ним осуществляется посредством голоса, что значит - аудио. Часто работа с аудиосигналом производится посредством анализа как звука, так и изображения спектрограммы, но в данной статье будут рассмотрены способы представления именно аудио как совокупности различных признаков. Для работы используются библиотеки Python librosa и matplotlib. В качестве основного исходного аудиофайла будет использоваться мелодия открытия обычного сундука из игры The Legend of Zelda: Breath of the Wild в формате wav длительностью ~1 секунда. Информация, представленная в статье, может быть применена в областях speech-to-text, классификации звуков и других направлениях анализа аудио. https://habr.com/ru/articles/647833/ Алгоритмы и Структуры данных

Разберитесь в ИИ за 5 дней Хайп вокруг нейросетей — это круто, но как они работают на деле? За 5 дней вы напишете код, построите ИИ-модель и соберёте первые проекты в портфолио. Мини-курс подойдёт и новичкам, и тем, кто просто хочет пощупать Data Science. Эти специалисты умеют «разговаривать» с данными и находить решения с помощью нейросетей. И вы попробуете себя в этой роли — без лишней теории и сложностей. Комьюнити, подарки, доступ навсегда. Учитесь когда удобно, главное успейте зарегистрироваться пока видео-курс бесплатный. [Забрать мини-курс]

Простые числа и многозначные логики Остановим в статье внимание не столько на логиках, сколько на одном из результатов [1] теории чисел, достигнутом при использовании логик как математического инструмента. Речь пойдет о простых числах в натуральном ряде, графах, классах эквивалентностей отношений, множествах функций логики, формулах, перечисляющих простые числа, и о др. вещах. https://habr.com/ru/articles/943892/ Алгоритмы и Структуры данных

Схематичное отображение машин на маршруте Всем привет. Меня зовут Олег Иванов, я занимаюсь Android-разработкой в “Рексофт”. Сегодня я расскажу вам о такой нетривиальной задаче как отрисовка машин общественного транспорта на схеме маршрута. На первый взгляд, может показаться, что задача простая, но там есть свои особенности. Давайте разбираться постепенно от простого к сложному. В чём заключалась задача? Есть определённая группа машин, которая ездит всю смену по одному маршруту. Таких маршрутов может быть довольно много. Диспетчер должен видеть, на каком участке маршрута находится каждая из машин. Также нужно понимать, сколько машин находится на конечных остановках и сколько всего машин на маршруте. В течение дня часть автомобилей может уходить с линии, а после - возвращаться. Например, водитель ушёл на обед, его машина сломалась или попала в ДТП. Также водителям и диспетчерам необходимо рассчитывать и поддерживать интервал движения, об этом также будет рассказано в статье. https://habr.com/ru/companies/reksoft/articles/647405/ Алгоритмы и Структуры данных

Как спроектировать кэш-библиотеку нового поколения и не умереть? Меня зовут Алексей Майшев, я работаю Go-инженером в Авито. В этой статье рассказываю, как мы с командой независимых разработчиков 9 месяцев проектировали и разрабатывали кэш-библиотеку следующего поколения для Go — otter. Вы узнаете, чем нас не устроили текущие кэш-библиотеки в Go, какие подходы и оптимизации мы рассматривали и на каких остановились, как замеряли производительность и потребление памяти и в чём otter превосходит конкурентов. А ещё тут будет много теории — в процессе работы над библиотекой нам приходилось читать много страшных научных статей на тему кэшей. https://habr.com/ru/companies/avito/articles/943336/ Алгоритмы и Структуры данных

Часть 6: Производство платы – опыт работы с JLCPCB Предисловие. Сегодня расскажу мало про технику, но много про практическую часть работы с поставщиками компонентов на примере известного сервиса JLCPCB. Расскажу какие возникли сложности и как сумели их решить. Поэтому если вам более по душе технический сюжет, то можете смело пропускать статью. План статьи: В этой части рассматривается практический процесс изготовления печатной платы нашего устройства: https://habr.com/ru/articles/943794/ Алгоритмы и Структуры данных

HALF: целостное автоматическое машинное обучение для ПЛИС Глубокие нейронные сети (DNN) способны решать сложные задачи в областях, связанных со встроенными системами, таких как обработка изображений и естественного языка. Чтобы эффективно реализовать DNN на конкретной платформе ПЛИС для заданного критерия стоимости, например, энергоэффективности, необходимо учитывать огромное количество параметров проектирования, начиная с топологии и заканчивая конечной аппаратной реализацией. Необходимо учитывать и эффективно исследовать взаимозависимости между различными уровнями проектирования, что делает поиск оптимизированных решений вручную едва ли возможным. https://habr.com/ru/companies/etmc_exponenta/articles/572876/ Алгоритмы и Структуры данных

Гипотеза Гольдбаха Сегодня попалось видео на ЮТ по данной гипотезе. Если кто не в курсе, эта гипотеза является открытой математической проблемой . Ее суть заключается в следующем: каждое чётное натуральное число больше 2 можно представить в виде суммы двух простых чисел. По состоянию на 2025 год утверждение не доказано. https://habr.com/ru/articles/943200/ Алгоритмы и Структуры данных

Генерация синтетических данных для LLM. Часть 4: теоремы Добрый день, уважаемые хабражители! Как и прежде меня зовут Владимир Миронов, и я занимаюсь тестированием и оценкой синтетических данных ;) Добрались, наконец-то, до четвёртой части в этом цикле статей из (прошлые статьи можно увидеть тут, тут и тут). В этот раз разберём важный момент, связанный с анализом полученных матриц смежностей по нашим графам и представлением их свойств с позиции оптимизации и унификации. В общем, поговорим про алгоритмы, обсудим чисто технические моменты и подходы к унификации данных. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/943168/ Алгоритмы и Структуры данных

«Парадокс сестёр», который только кажется простым, и его неожиданное решение В теории вероятностей имеется несколько известных задач, решение которых противоречит здравому смыслу. Одна из таких задач — «Парадокс сестёр». Сейчас я изложу условие задачи, дам вам возможность подумать над ответом, а потом расскажу о том, как её решать. https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/943026/ Алгоритмы и Структуры данных

Мультиплеер в Цивилизации 5 Некоторое время назад я участвовал в разработке поддержки мультиплеера для одной глобальной модификации Цивилизации 5 и сегодня хотел бы поделиться здесь некоторыми подробностями о том, как устроена сетевая игра, как всё-таки запустить ее с модами, что с ней вообще не так, и как мы это фиксили. https://habr.com/ru/articles/942908/ Алгоритмы и Структуры данных

FIDE Grand Swiss 2025: Прогнозы, котировки и психология игроков В этом посте разберём, кто реально имеет шансы на успех в Grand Swiss 2025 в Самарканде. Всё по делу: рейтинг FIDE, результаты топ-турниров 2024 года, котировки букмекеров и аналитика с использованием bStresScore — показателя стрессоустойчивости игроков в критические моменты. https://habr.com/ru/articles/942842/ Алгоритмы и Структуры данных

Россияне массово переходят на новый способ заработка – арбитраж криптовалют Арбитраж – это единственная сфера, где можно зарабатывать от 5.000р в день. Причем потолка дохода вообще нет – те кто еще вчера не знал, что такое арбитраж, сегодня выходят на 200, 300 и даже 500 тысяч в месяц. Чтобы войти в эту нишу, пока она не перегрелась, пользуйтесь инструкциями с канала Арбитраж Криптовалют. Он идеально подходит людям, которые ничего не знают про заработок в интернете, но при этом хотят выйти на доход в $1000-2000. Без вложений. Без серых схем и прочего барахла. Успейте присоединиться, начать никогда не поздно: 👉 @arbcrypto

Программист embedded лезет в FPGA (часть 2, передышка на семисегментниках) В предыдущей статье мы поморгали диодом. Большое дело, вообще‑то. После привычных сред разработки, вроде VSCode, CubeIDE, или продуктов JetBrains (поклонники Vim вышли из чата), Квартус не кажется очень уж дружелюбным. Плюс смена подхода к разработке: от программы к схеме. Но ничего, вроде, справились. Получается, мы погрузились в тему, наверное, на уровне «намочить ноги». Теперь неспеша зайдём по щиколотку. Разрабатывать под ПЛИС, используя редактор схем, конечно можно. Можно разбивать большую схему на блоки, потом объединять блоки в блоки более высокого уровня и т. д. https://habr.com/ru/articles/940386/ Алгоритмы и Структуры данных

Общий алгоритм саморазвития системы Статья ориентирована на тех, кому интересно мыслить о создании сильного ИИ. Рассказал общую идею алгоритма через свою призму понимания того, как должна работать система. Этот алгоритм отражает как адаптацию, так и развитие системы. В начале рассказал о понятиях, которые я использовал для описания алгоритма, потом сам алгоритм, некоторые детали и немного про клетки. Это лишь гипотеза и сам алгоритм может быть не полным. Для подтверждения и развития этого алгоритма необходимо реализовать не только сам алгоритм, но и систему, которая будет совместима с этим алгоритмом (либо подогнать алгоритм под систему). Статья ориентирована на тех, кому интересно мыслить о создании сильного ИИ. Рассказал общую идею алгоритма через свою призму понимания того, как должна работать система. Этот алгоритм отражает как адаптацию, так и развитие системы. В начале рассказал о понятиях, которые я использовал для описания алгоритма, потом сам алгоритм, некоторые детали и немного про клетки. Это лишь гипотеза и сам алгоритм может быть не полным. Для подтверждения и развития этого алгоритма необходимо реализовать не только сам алгоритм, но и систему, которая будет совместима с этим алгоритмом (либо подогнать алгоритм под систему). Статья ориентирована на тех, кому интересно мыслить о создании сильного ИИ. Рассказал общую идею алгоритма через свою призму понимания того, как должна работать система. Этот алгоритм отражает как адаптацию, так и развитие системы. В начале рассказал о понятиях, которые я использовал для описания алгоритма, потом сам алгоритм, некоторые детали и немного про клетки. Это лишь гипотеза и сам алгоритм может быть не полным. Для подтверждения и развития этого алгоритма необходимо реализовать не только сам алгоритм, но и систему, которая будет совместима с этим алгоритмом (либо подогнать алгоритм под систему). https://habr.com/ru/articles/942370/ Алгоритмы и Структуры данных

Сделайте ваш первый IT-проект в портфолио по видео-гайдам за 3 дня! Пройдите короткий тест, получите доступ к видео-материалу способному изменить вашу жизнь, и сделать вас ITшником. Вы научитесь делать то, что ценят компании: находить ошибки, улучшать продукт и создавать качественный софт. По бесплатным видеоурокам вы: — Пройдете практику по реальным задачам тестировщика — Получите 4 материала для старта карьеры — Создадите 3 проекта для портфолио Материал для обучения на тестировщика останется бесплатным всего 5 дней, успевайте забрать бесплатно.

Athenix — мониторинг котировок с глубоким анализом объёмов и прогнозами от ИИ Меня зовут Андрей Счастливый. Я увлеченный энтузиаст, который очень любит программирование и аналитику. У меня есть достаточный опыт работы на бирже MOEX и иностранных биржах, есть опыт работы на разном ПО для торговли, в том числе Volfix (сильный объёмный анализ), Timing Solution (работа с циклами), Tradingview и другие. Большинство подходов, которые реализованы в ПО предоставляют огромное кол-во инструментов, что является плюсом и в то же время имеет такую обратную сторону как сложность в настройке и сосредоточении на главном для среднестатистического трейдера. Разом использовать 100 инструментов мы не можем, да это и не нужно. Выбрав несколько инструментов из множества всегда в голове, живёт мысль, что мы что-то упускаем. Мозг трейдера поэтому постоянно находится в блуждании в поисках ответа на вопрос: а что же ещё стоит учесть. Я через это прошёл многократно. https://habr.com/ru/articles/942364/ Алгоритмы и Структуры данных

Топологический аудит ECDSA: Практическая реализация с минимальными входными данными AuditCore — это первая система топологического аудита ECDSA, основанная на принципиально новом подходе: вместо традиционного статистического анализа она представляет пространство цифровых подписей как математический тор (что математически верно), где каждая подпись становится точкой на его поверхности, и анализирует его топологическую структуру через числа Бетти и TVI Score (Torus Vulnerability Index); системе требуется всего один публичный ключ и одна реальная подпись из сети, а остальные данные она генерирует сама, сохраняя математическую корректность ECDSA, что позволяет обнаруживать уязвимости даже в новых или малоактивных кошельках; в отличие от существующих методов, AuditCore не просто ищет аномалии в отдельных подписях, а выявляет структурные паттерны (горизонтальные линии, диагональные полосы, кластеры), указывающие на конкретные типы уязвимостей, такие как фиксированный k или линейная зависимость, делая анализ не эвристическим, а математически строгим и количественно оцениваемым, что делает его надежным инструментом для обеспечения безопасности криптовалютных систем. https://habr.com/ru/articles/942190/ Алгоритмы и Структуры данных

SONAR-LLM — учим нейросети думать предложениями вместо слов У себя в группе мы активно пытаемся понять, почему большие языковые модели и другие архитектуры ведут себя так или иначе, и разрабатываем инструменты, которые помогают нам в этом разобраться. Среди прочего нас очень заинтересовал сравнительно свежий подход, в котором предлагается перейти от генерации токенов к генерации целых предложений — Large Concept Models, LCM. Мы углубились в эту тему и смогли предложить новый способ, как использовать идею LCM эффективнее. О том, что мы сделали — в статье ниже. https://habr.com/ru/companies/airi/articles/941960/ Алгоритмы и Структуры данных

Универсальный сервис по сбору телеметрии с CAN-шин на технике Для начала разберёмся, что такое CAN-шина, для чего она нужна и как с ней работать. Если совсем просто, то CAN (Controller Area Network) шина – цифровая сеть в современных автомобилях, обеспечивающая обмен данными между различными электронными узлами (устройствами) управления. Передача происходит по двухпроводной витой паре. https://habr.com/ru/companies/severstal/articles/942052/ Алгоритмы и Структуры данных