Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Как работают и зачем нужны датагриды Я думаю, ни для ни кого не секрет, что задачи, которые включают в себя отображение чего-либо в виде сетки (датагрида) или таблицы встречаются очень часто. При этом, если данных очень много, то отображение результатов (в HTML) становится весьма нетривиальной задачей, которая обычно решается разбиением на страницы. Давайте посмотрим, какие ещё существуют способы показать пользователю большую кучу данных, причём желательно с фильтрацией результатов и поиском, да ещё и чтобы это не слишком тормозило :). https://habr.com/ru/articles/111422/ Алгоритмы и Структуры данных

Нейронные оптимизаторы запросов в реляционных БД (Часть 2): На пути к продуктивизации Нельзя просто взять и заменить нейросетями миллионы человеко-часов, вложенных в разработку классических оптимизаторов запросов реляционных СУБД. Надёжность, гибкость и скорость — ключевые характеристики экспертных систем, которые нарабатывались и отлаживались десятилетиями. В прошлой статье рассказали о пионерах в области нейросетевых оптимизаторов, которые создали плацдарм для развития подобных ML-систем и их последующего вывода на уровень коммерческих продуктов. В этой же — затронем относительно стабильные подходы, не требующие гигантских вычислительных кластеров и удовлетворяющие большую часть потребностей бизнеса. Серебряной пули, конечно, не существует, но с каждым из этих методов можно прийти к оптимальному решению для конкретной задачи. https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/848218/ Алгоритмы и Структуры данных

Графы, растры и море: как школьники создают будущее геоаналитики Представьте: лето, море, Сочи... А вы старшеклассник, которого внезапно приглашают не просто отдохнуть, а взяться за работу. Причём не за простую работу — вас ждут задачи с графовыми нейросетями, сложными моделями машинного обучения и анализом данных. Добро пожаловать в образовательный центр «Сириус», где отдыхает лишь ваше представление о том, что школьники должны просто зубрить учебники. Программа «Большие вызовы» — это не просто школьный кружок. Здесь всё по-взрослому: реальные бизнес-задачи, большие данные, командная работа и дедлайны, которые не щадят никого. В этой статье я расскажу, как школьники справились с этим непростым испытанием и доказали, что молодежь способна удивлять. https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/847998/ Алгоритмы и Структуры данных

Как у нейросетей работает внимание? Статья про self-attention и cross-attention Современные генеративные нейросети, такие как Stable Diffusion или FLUX, создают изображения по текстовым описаниям, используя механизм внимания — attention. Этот механизм помогает моделям как выделять важные части информации, так и связывать промпт с изображением, чтобы в итоге мы получили то, что хотели. В основе этого процесса лежат два типа внимания: self‑attention (внутреннее внимание), которое определяет взаимосвязи внутри изображения, и cross‑attention (перекрестное внимание), сопоставляющее текстовую подсказку с ее визуальным воплощением. Например, в случае с запросом «конь на ракете», cross‑attention сопоставит токены («конь» и «ракета») и решит, где разместить коня и ракету, а также в какой обстановке их лучше поместить, например, на Марсе. Self‑attention, в свою очередь, помогает модели понять, как элементы изображения связаны между собой. Например, как «конь» и «ракета» будут выглядеть вместе и как они состыкуются друг с другом на изображении. Этот процесс обеспечивает логическую связность и целостность финального результата. https://habr.com/ru/articles/847698/ Алгоритмы и Структуры данных

Научитесь Python разработке за 0₽ Зарплата начинающего Python разработчика от 60 000₽, а стоимость обучения на профессию в онлайн-школах от 120 000 до 300 000 рублей. Прямо сейчас Skillbox проводит бесплатно мини-курс по программированию на Python. Переходите по ссылке и обучитесь основам Python за 5 дней. Акция продлится до 05 октября: https://go.redav.online/e16edf6ecd17e5e0?erid=2VfnxyFWM3N&m=1

Футбольные алгоритмы глобальной оптимизации (часть 2) В предыдущей статье автор рассказывал о некоторых метаэвристических алгоритмах, инспирированных динамикой футбола и стратегическими элементами футбольного матча. В этой мы продолжим знакомство с семейством таких алгоритмов. https://habr.com/ru/companies/first/articles/847866/ Алгоритмы и Структуры данных

VLM в Нейро: как мы создавали мультимодальную нейросеть для поиска по картинкам В этой статье я расскажу, что такое визуально‑текстовые мультимодальные модели (Visual Language Models, VLM), как у нас в Яндексе организован процесс их обучения и какая у них архитектура. Вы узнаете, как Нейро работал с картинками и текстами раньше, и что изменилось с появлением VLM. https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/847706/ Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритм Прима В данной статье я бы хотел объяснить работу алгоритма Прима. Алгоритм используется для нахождения минимального остовного дерева. Сам алгоритм очень прост, в статье хотел бы поделиться своей реализации на языке Go. https://habr.com/ru/articles/847836/ Алгоритмы и Структуры данных

Causal Inference: прозрение и практика. Лекция 2. Рандомизированные контролируемые испытания В предыдущей статье мы столкнулись с ключевым препятствием для рассмотрения ATE как разницы средних значений между целевой и контрольной группами. Это препятствие называется bias, что в переводе с английского означает «смещение» или «предвзятость». Несмотря на их кажущуюся неродственность, вместе эти два термина хорошо описывают ситуацию. Действительно, согласно выводу из предыдущей главы, если BIAS(\mathcal{M}) не равен нулю, то по крайней мере одно из значений BIAS_0(\mathcal{M}) или BIAS_1(\mathcal{M}) также не равно нулю. Предположим, к примеру, что BIAS_0(\mathcal{M})сильно больше нуля. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/847406/ Алгоритмы и Структуры данных

Ortools — библиотека для решения задачи VRP Сегодня я хочу рассказать о библиотеке ortools для решения проблемы маршрутизации транспортных средств с учетом ограничений по времени и грузоподъемности (CVRPTW). И самое важно поделиться парой важных фичей, которых вы не найдете в документации. https://habr.com/ru/articles/783754/ Алгоритмы и Структуры данных

Книга: «Грокаем алгоритмы. 2-е изд.» Мы снова возвращаемся с вторым изданием книги “Грокаем алгоритмы”! Красивым, новеньким, актуализированным. От первого тиража всё ещё пахнет типографией, а код примеров обновлен на Python 3! Зачем второе издание? Первое было интересным, понятным, запоминающимся. Но оно было выпущено в далёком 2016 году, а перевод появился лишь в 2017. В сфере компьютерных технологий всё меняется и обновляется с невероятной скоростью, неудивительно, что автор решил актуализировать свою книгу. Книга будет интересна читателям, которые владеют азами программирования и хотят разобраться в алгоритмах. https://habr.com/ru/companies/piter/articles/847682/ Алгоритмы и Структуры данных

〰️ Мерседес — умер. Обслуживание — космос, много жрёт. 〰️ BMW — корыто. Постоянно ломается и протекает. 〰️ Китайцы — дичь. Комфорта нет, не заводится, чинить надо каждые 10 километров. Но это ложь. И чтобы это понять — читайте Тачки и Точка. Там на пальцах рассказывают, какую машину точно надо покупать в 2024 году, что не так с китайцами и как от государства получить 350 000 на покупку автомобиля. Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: @carsandpoint

15:07 18:07 23:07 Алгоритмы и Структуры данных

Тестовое задание от гейм-студии (matchmaking, разбор) На это задание я наткнулся в процессе недавнего поиска работы - питерская компания занимающаяся разработкой игр предлагала его выполнить до отклика на HH (на вакансию Go-разработчика). То есть "присылайте отклик вместе со ссылкой на ваше решение" или в этом духе. А я обожаю тестовые задания - такой шанс быстро напедалить с нуля какой-то код и потом спокойно про него забыть :) Здесь задачка была сформулирована не слишком конкретно - мне такие кажутся скорее "поводом поговорить" - поэтому любопытно обсудить подобный кейс с сообществом, знатоками и сочувствующими. https://habr.com/ru/articles/847538/ Алгоритмы и Структуры данных

Apple и Samsung считают, что мы дебилы Каждый год они выпускают телефоны, которые ничем не отличаются — и продают их за безумные сотни тысяч. А старые модели просто перестают обновлять. Прямо сейчас в сети вирусится блог бывшего разработчика Android, который показывает, как нас дурят техногиганты и дают нам пользоваться телефонами только на 5%. Чувак на пальцах объясняет, как ускорить интернет в 3 раза, повысить качество фото даже на стареньком смартфоне и держать полный заряд батареи неделями. Подписывайтесь и заставьте свои гаджеты работать на 200%: @provod

Causal Inference: прозрение и практика. Лекция 1. Основные понятия Causal Inference В нашем веке центральное место в анализе и использовании данных занимает Data Science. Однако часто данное понятие сводят к одним лишь алгоритмам машинного обучения или даже искусственному интеллекту, преуменьшая другие важные аспекты этой области знаний. История формирования современной пауки о данных началась со сближения Двух могущественных инструментов — эконометрики и машинного обучения. В разные времена они казались двумя противоположностями в анализе данных. Машинное обучение было ориентировано на высокую точность прогнозов, порой жертвуя понятностью моделей. Эконометрика же делала акцент на интерпретируемости, понимании причинно‑следственных связей, иногда оставаясь в тени из‑за ограниченности моделей. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/847382/ Алгоритмы и Структуры данных

Оптимизация на лету: Как правильная методология разработки в 1С сокращает отчетность с минут до секунд Автоматизация процессов выглядит как задача без конца, не так ли? Давайте подумаем, как можно упростить этот путь. Существуют определенные стандарты программирования, которым нужно следовать разработчикам — зачем же они нужны? Ответ лежит на поверхности: целью наших разработок, создаваемых совместно с вами, является облегчение ваших повседневных дел во внутренней энергетике бизнеса. https://habr.com/ru/articles/783798/ Алгоритмы и Структуры данных

Бинарный поиск Нам нужно написать функцию, которая принимает отсортированный массив чисел numberArray и возвращает индекс найденного числа. Если индекс не найден, тогда возвращается -1. Сразу уделю внимание на то, что длинна массива может быть любой. Массив может состоять из любых чисел и искомое число так же может быть любым. Предположим у нас есть массив чисел от 1 до 100: https://habr.com/ru/articles/783848/ Алгоритмы и Структуры данных

Изучите азы работы Python, SQL, нейросетей и визуализации данных за 5 дней. Бесплатный мини-курс от Skillbox для любого уровня откроет вам дорогу к направлению Data Science, в котором зарплата только начинающего специалиста составляет 100.000₽+ После мини курса Вы: — Имеете собственное портфолио из 4 работ, которое можно показать работодателю — Находитесь в закрытом экспертном телеграмм сообществе — Получаете бессрочный доступ к видео-платформе — Пообщались со спикером и закрыли все вопросы, возникшие в момент обучения Регистрируйтесь по специальной ссылке и забирайте еще полезные подарки, один из которых: ПЕРСОНАЛЬНАЯ карьерная консультация. На мини-курс осталось 23 места.