Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

Делим кастрюлю компота на ноль. Что получится? Спойлер: ничего хорошего Одним томным вечером наши разработчики собрались в баре на тимбилдинг и подняли хрестоматийные вопросы: почему нельзя делить на ноль и почему ноль в степени ноль зачастую принимается за единицу. О том, что делить на ноль нельзя, всем известно ещё со школы. На деле это не просто правило, а фундаментальный запрет. Пример простой: https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/954946/ Алгоритмы и Структуры данных

Регулярная катастрофа и как её избежать. Подход к регулярным выражениям Я Алексей, занимаюсь ассистентом в SberDevices. А в свободное время занимаюсь дискретной математикой, поэтому обожаю регулярные выражения — они по сути довольно близки к предмету моих интересов и делают код удобоваримее. В этой статье хочу рассказать о математике регулярных выражений и их интересной особенности, которая возникает внезапно. Можно не писать самому регулярные выражения. Вообще не использовать их в коде. Но они всё равно там окажутся. Допустим, мы хотим написать проверку email-адреса, чтобы пускать людей с нужным корпоративным аккаунтом. Написали заглушку на FastAPI: https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/954296/ Алгоритмы и Структуры данных

Российский хакер Валерий Илларионов третий раз нашёл лазейку в коде ChatGPT 5 Айтишник за пару дней нашёл способ снять ограничения с GPT и настраивать её под любые задачи — от взлома аккаунтов до изготовления оружия В своём блоге «Доктор GPT» он делится множеством других лазеек, которые всё ещё не пофиксили. • Как бесплатно пользоваться Veo 3 и другими генераторами видео • Как генерировать фото 18+ в Midjourney • Отключение ограничений в Gemini, GPT и Perplexity Секретные промты и протоколы собраны здесь — @DoctorGPT 🤫

Seedream v4 — платный конкурент Nano Banana. Зачем он тогда нужен? И как использовать бесплатно + Гайды Итак, Nano Banana — больше про быстрые и простые правки, бесплатно, но с водяными знаками и более строгими ограничениями. А Seedream v4 менее строг, а вдобавок предлагает качество 4K. Еще, можно закидывать в генерацию до 6 референсных изображений, хотя в Nano Banana можно загрузить до 10 референсов. Почему же креаторы предпочитают больше Nano Banana, а бизнесмены и агентства Seedream v4? Из-за целей и невидимого водяного знака. https://habr.com/ru/articles/954638/ Алгоритмы и Структуры данных

Розыгрыш всех новых моделей iPhone 17, Air, Pro и Pro Max Для участия необходимо: — Подписаться на канал Технолоджия — Нажать кнопку «Участвовать» Итоги будут подведены 20 октября случайным образом при помощи бота.

От нестационарности к прогнозу: пайплайн анализа и моделирования временных рядов Мы много предсказываем, классифицируем и прогнозируем. Впервые столкнувшись с последним и проведя исследование по этой теме, я столкнулся с большим количеством неструктурированной информации. Эта статья — одновременно описание моего пути и небольшое упорядоченное наставление по анализу и прогнозированию временных рядов, которое я сам хотел бы получить. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/954636/ Алгоритмы и Структуры данных

REKONFA Live 6 ноября приглашаем рекламодателей, агентства и рекламные площадки обсудить технологии, маркетинговые инструменты и актуальные новинки. Ключевые участники рынка поделятся опытом и расскажут: — О ситуации на рынке рекламы — Как продвигать и продавать в интернете в 2025 году — Как бизнесу адаптироваться к меняющимся условиям Вас ждут доклады на актуальные темы, классный нетворкинг, вдохновляющая атмосфера для творчества и креатива. Встречаемся 6 ноября в Москве. Для тех, кто не сможет приехать, организуем интерактивное digital-шоу. Мероприятие бесплатное, нужно только зарегистрироваться. Зарегистрироваться #реклама 18+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе

Почему структура Ur, Uz не случайна даже при случайном k в ECDSA: математика за топологией цифровых подписей ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm) является краеугольным камнем современной криптографии, защищающим транзакции в Bitcoin, SSL/TLS-соединения и электронные документы. Однако даже в хорошо изученных алгоритмах скрываются неочевидные математические свойства, которые могут быть использованы как для укрепления безопасности, так и для обнаружения уязвимостей. В этой статье мы глубоко погрузимся в один из таких феноменов: почему структура параметров (U_r, U_z) в ECDSA остаётся детерминированной даже при идеально случайной генерации секретного числа k. Это свойство, часто игнорируемое в учебниках, имеет фундаментальное значение для понимания безопасности ECDSA и объясняет, как криптоаналитики обнаруживают уязвимости в реальных системах. https://habr.com/ru/articles/954536/ Алгоритмы и Структуры данных

Опа, тут бывший сеньор одного из IT-отделов Яндекса Игорь Никитин выкатил целый канал про Python — и это лучшее, что есть в рунете по теме. Качественные гайды. Советы от известных прогеров. Тематические мемасы. Короче, ничего лишнего. Хватит душить питона, учись его кодить: https://t.me/+w7u_SkBk5hxlMDRi 🐍

Быстрый двоичный поиск без ветвления Тот же интерфейс функции, что и у std::lower_bound, но вдвое быстрее и короче. «Без ветвления», потому что if компилируется в команду условной передачи, а не в ветвление/условный переход. Ближе к концу статьи мы изучим опции компилятора и даже более быстрые версии полностью без ветвления. Для понимания этой статьи не нужны особые знания в C++. Достаточно понимать, что итераторы (first и last) по сути являются указателями на элементы массива, хотя могут указывать на один элемент дальше, чем последний элемент массива. Можете не обращать внимания на template, class, constexpr и &. Вот если бы существовал быстрый и чистый язык, работающий на уровне железа...1 2 https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/756422/ Алгоритмы и Структуры данных

⚡️Группа хакеров взломала сервера Skillbox, Geekbrains, Skillfactory и ещё 12 онлайн-школ, чтобы выгрузить их курсы в Telegram Юристы пытаются удалить каналы за Авторские Права🤡 – потому вот актуальные ссылки на архивы: По школам:  ├ Skillbox (1.12 ТБ) ├ Нетология (846 ГБ) ├ SkillFactory (720 ГБ)  ├ GeekBrains (934 ГБ) └ Другие (3.21 ТБ) По ЯП: ├ Python (1.48 ТБ) ├ SQL (982 ГБ) ├ С++ (590 ГБ) ├ C (318 ГБ) ├ GoLang (290 ГБ) └ Другие (3.17 ТБ) Ссылка на общий архив: @schools_hack_arc

«Я есть Ты: Диалог об Истине, которая всегда была одна» Книга состоит из двух частей: «Сознание (Сотворение)» и «Размышление (Пророчество)». Рекомендуется начинать читать, только при наличии достаточного времени и отсутствии отвлекающих факторов, иначе вход в состояние потока и со-настройки не реализуется. Нетерпеливые, послесловие могут прочитать сразу (это по желанию, но вы можете лишить себя части удовольствия от удивления), а вот содержимое каждого диалога - только последовательно, в этом суть погружения. Особый интерес предлагается обратить на ход внутренних рассуждений. https://habr.com/ru/articles/954358/ Алгоритмы и Структуры данных

Быстрый двоичный поиск без ветвления Мои читатели — занятые люди, поэтому сразу перейду к делу. Вот она, самая быстрая обобщённая (и простая) реализация двоичного поиска на C++: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/756422/ Алгоритмы и Структуры данных

Хотите полный контроль над AI-инструментами в одном окне? Это Perplexity — и он умеет всё. Использовать разные сервисы для контента, аналитики, видео и кода — дорого, сложно и отнимает время. На бесплатном вебинаре от Зерокодер мы покажем, как: – Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity; – Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов одним; – Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы; – Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач. Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее. 🎁 Бонус: в конце практикума расскажем как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость – 240$). Присоединяйтесь к практикуму — и узнайте, как управлять всем процессом из одного пульта, экономя время и силы каждый день.

Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (1 и 2 место) Продолжаем разбирать подходы призеров Kaggle-соревнований от американской национальной футбольной лиги (NFL). Участники этого челленджа детектировали столкновения игроков в американском футболе, анализируя данные с видеокамер и датчиков, прикрепленных к форме футболистов. В продолжении первой части статьи расскажу про самые успешные подходы к этой задаче. https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/756628/ Алгоритмы и Структуры данных

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг от топовых IT‑школ Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! • 1612 ГБ — DevOps • 1402 ГБ — Python • 1300 ГБ — C, C++ • 1815 ГБ — Frontend • 1515 ГБ — Backend • 898 ГБ — ИБ, Хакинг • 996 ГБ — Kotlin, Swift • 212 ГБ — JavaScript • 315 ГБ — Flutter • 820 ГБ — Go, PHP • 419 ГБ — Java, Rust • 648 ГБ — GameDev • 517 ГБ — Windows, Linux • 998 ГБ — Дизайн (UX/UI) • 617 ГБ — Нейросети (ML/RL) • 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL) • 687 ГБ — Аналитика данных • 115 ГБ — QA-тестирование Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

Helena.4.0 – новый алгоритм для подбора гиперпараметров С целью автоматизации процесса подбора гиперпараметров автором данной статьи разработан алгоритм Helena.4.0. Конечной целью является создание автоматической системы построения моделей (auto-ML), которая бы подбирала гиперпараметры за минимальное время. С помощью алгоритма Helena.4.0 можно подбирать гиперпараметры для моделей градиентного бустинга, нейросетей, и более того – для генетических алгоритмов. Автор считает, что алгоритмы Helena могут заменить в генетических алгоритмах генеративную часть – т.е. уйти от биологических аналогий, заменив псевдобиологическую генерацию признаков путем процедур «скрещивания» и «мутаций» на генерацию с помощью указанных алгоритмов. Для поиска максимума функции алгоритм Helena.4.0 использует только ее значения, и не используют первые и последующие производные. Таким образом, этот алгоритм не требуют ни дифференцируемости, ни непрерывности максимизируемой функции. Сравнение алгоритма Helena.4.0 с наиболее популярными конкурентами (Optuna, HyperOpt, RandomSearch) показывает его высокую конкурентоспособность. В отличие от других алгоритмов, не использующих градиент для максимизации функции, алгоритмов Helena.4.0 способен успешно противостоять комбинаторному взрыву. Т.е. алгоритм Helena.4.0 достаточно стабильно работает, несмотря на увеличение размерности пространства. Время, необходимое алгоритму Helena.4.0 для поиска максимума функции, оценивается как квадратичная функция от размерности пространства. https://habr.com/ru/companies/rosbank/articles/763026/ Алгоритмы и Структуры данных

Приложения алгебры кортежей. Часть 2. Математическая модель вопроса В предыдущей части рассматривалась новая система счисления, в обосновании которой использовались некоторые соотношения алгебры кортежей. Об алгебре кортежей (АК) и ее использовании для логико-семантического анализа было рассказано в моей статье в Хабре. В комментариях к статье предлагалось обратить внимание на функцию SELECT в языке SQL, которая соответствует операции Selection (Выборка) в реляционной алгебре. Эта операцию можно рассматривать как один из вариантов математической модели вопроса. Чтобы построить математическую модель вопроса, необходимо понять его семантику. Известный лингвист Лаури Карттунен считал, что смысл вопроса – это то, что он содержит множество возможных ответов. Для ответа на вопрос необходимо уменьшить неопределенность за счет сокращения числа элементов этого множества. Это идея дает подсказку для более точного определения смысла вопроса. https://habr.com/ru/articles/763004/ Алгоритмы и Структуры данных

Поиск с помощью регулярных выражений: подход с Виртуальной Машиной Назовите самый используемый интерпретатор байт-кода или виртуальную машину (далее просто ВМ). JVM от SUN? Flash от Adobe? .NET и Mono? Perl? Python? PHP? Все они без сомнения популярны, но есть ещё одна ВМ, которая используется шире, чем все предыдущие вместе взятые. Этот интерпретатор байт-кода - библиотека регулярных выражений от Генри Спенсера (Henry Spencer) и её многочисленные наследники. Первая статья из этой серии описывала два главных подхода к реализации поиска по регулярным выражениям: подход на основе конечных автоматов с линейной сложностью в худшем случае, который использовался в awk и egrep (а сейчас в большинстве реализаций grep); и подход на основе алгоритма с возвратом (бэктрекинг) с экспоненциальной сложностью в худшем случае, который используется почти везде, включая ed, sed, Perl, PCRE и Python. https://habr.com/ru/articles/759372/ Алгоритмы и Структуры данных

Программист embedded лезет в FPGA (часть 3, чего не может ардуинка) В этой статье мы будем работать на более низком уровне. Делать на коленке прозрачные электроды, и наклеивать поляризационные плёнки, наверное, не надо. Будем формировать видео-сигнал, который идёт на монитор / телевизор. Но совсем нахрапом не получится. Придётся сделать небольшой экскурс в тему передачи видео изображений. https://habr.com/ru/articles/943264/ Алгоритмы и Структуры данных