Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Нормированные пространства и рендеринг трёхмерных фрактальных множеств: ray marching, поле расстояний, базовые примеры Как и любому ИТ‑специалисту, мне приходится сталкиваться с новыми нестандартными задачами, для решения которых нужно погрузиться в новую для себя область, взглянуть на работу под другим углом, активизировать весь свой бэкграунд, в особенности математический. Для меня самыми интересными из таких задач всегда являются те, которые связаны с визуализацией данных. Вот один из примеров. Я работал в команде Platform V Monitor — это кроссплатформенный ИТ‑мониторинг и сервисы телеметрии, для которого нужно было визуализировать представление данных в виде ориентированного графа с большим количество (1000+) вершин и еще большим количеством рёбер. Каждая вершина должна была иметь подпись‑название и являлась управляющим элементом интерфейса. Одним из возможных вариантов решения, было использование методов компьютерной графики, «выход в 3D». И хотя в итоге удалось решить задачу, оставаясь в 2D, трёхмерный вариант решения имел свои достоинства. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/952102/ Алгоритмы и Структуры данных

ESP32: Базовые алгоритмы машинного обучения ESP32 давно зарекомендовал себя как универсальный микроконтроллер для IoT: он умеет работать с Wi-Fi и Bluetooth, управлять сенсорами и исполнительными устройствами. Но за последние годы стало ясно, что даже на таких простых устройствах можно запускать алгоритмы машинного обучения. В этой статье рассмотрим, как на ESP32 можно реализовать три базовых алгоритма классификации — дерево решений, метод К-ближайших соседей (KNN) и полносвязную нейросеть на TensorFlow Lite. https://habr.com/ru/articles/952518/ Алгоритмы и Структуры данных

Обучение скрытых слоёв S–A–R перцептрона без вычисления градиентов Аннотация. Классический перцептрон Розенблатта с архитектурой S–A–R исторически не имел устойчивого алгоритма обучения многослойных структур. В результате в современном машинном обучении доминирует метод обратного распространения ошибки (backpropagation), основанный на градиентном спуске. Несмотря на успехи, этот подход имеет фундаментальные ограничения: необходимость вычисления производных нелинейных функций и высокая вычислительная сложность. В данной работе показано, что при интерпретации работы нейросети через алгоритм ID3 (Rule Extraction) скрытый слой автоматически формирует чистые окрестности в смысле кластерного анализа — признаки группируются по классам ещё до завершения обучения. На основе этого наблюдения автором предложен новый стохастический алгоритм обучения, восходящий к идеям Розенблатта, но принципиально расширяющий их: он позволяет обучать скрытые слои перцептрона без вычисления градиентов. Таким образом, впервые решается классическая проблема обучения архитектуры S–A–R без градиентных методов. Это открывает путь к созданию принципиально новых алгоритмов обучения нейросетей с более простой и интерпретируемой динамикой. https://habr.com/ru/articles/952532/ Алгоритмы и Структуры данных

Бэктестер для торговых стратегий на GPU со скоростью просчёта 150 тыс стратегий за 1 секунду Меня зовут Андрей Счастливый. Пишу на Python. Месяц назад разбираясь с одним пакетом для бэктестинга торговых стратегий на C был очень разочарован в низкой скорости. А ведь в пакете для бэктестинга самое главное скорость и вообще возможность массово пакетами тестировать торговые стратегии. Решил написать на Python свой бэктестер с GPU. За месяц написал пакет и вот ближе к делу, хочу рассказать о нём. Тянуть не буду сразу в лоб, цифры в факты. WarpTrade - высокопроизводительный GPU-бэктестинг торговых стратегий, написанный на Python с использованием Taichi. Проект построен на модульной архитектуре с универсальным движком, способным запускать любые торговые стратегии через систему регистрации ядер. В основе лежит алгоритм собственной разработки. https://habr.com/ru/articles/952434/ Алгоритмы и Структуры данных

🤖 Ломаете голову, как заставить ИИ управлять бизнесом? Ловите рабочий кейс, который «отрабатывает себя» на 1000%. Что берём: связку 1С + Битрикс24 (у большинства уже есть) и добавляем в Битрикс24 армию ИИ-агентов. Что получаем: у вас появляется виртуальный директор — знает, что происходит в компании, сам ставит задачи и следит за отделами. Если нужно решение уровня руководителя — пишет вам в личный Telegram. Живой кейс: Производство → Склады → Продажи 1) Агент запасов и продаж • Анализирует продажи за день/неделю. • Сверяет фактические остатки на складах. • Создаёт задачу снабжению в Битрикс24 с чётким списком: «что и сколько купить», срок выполнения и ответственный. • Дублирует уведомление в Telegram руководителю/закупкам. 2) Агент сделок (контроль воронки) • Следит за стадиями в Битрикс24. • Видит, что сделка «зависла» → пишет ответственному с конкретным списком действий. • Если движения нет — эскалация: сообщение вам, директору, в личного Telegram-бота «ИИ-директор» с кратким резюме: «Где стопор, что сделать, кто отвечает». 3) Ваши команды голосом (без звонков и чатов с сотрудниками) Говорите в Telegram-бот: • «Сколько у нас сегодня чистая прибыль?» → бот собирает данные, отвечает цифрой и раскладкой. • «Скинь остатки по всем складам» → бот берёт данные из складского учёта Битрикс24 и других источников, присылает короткую таблицу без воды. • «Какие риски по отгрузкам на завтра?» → список рисков + авто-задачи ответственным. 4) Что меняется для руководителя • Вы видите картину по компании в один взгляд (сводка утром + дежурные оповещения днём). • Рутины меньше: контроль сроков, напоминания и «пинки» — на ИИ. • Провалы ловятся заранее: запасы, просрочки, «висящие» сделки — под присмотром. Почему это работает • Используем привычные системы (1С, Битрикс24, Telegram). • Доступы по ролям, все действия логируются. • Начинаем с одного потока (например, запасы ↔ продажи), и масштабируем на отделы. Нужна помощь и консультация? Ловите контакты ИИ-инженеров, которые бесплатно консультируют и помогают бизнесу в РФ с реальными ИИ-интеграциями любой сложности: 🌐 industria-ai.ru 🔵 @industria_ai

Двадцать вопросов, которые помогают разработать алгоритм Как разработать алгоритм, решающий сложную задачу? Многие считают, что для этого нужно «испытать озарение», что процесс этот не вполне рационален и зависит от творческой силы или таланта. На самом деле решение любой задачи сводится к сбору информации о наблюдаемом объекте. Причем этот принцип применим как для решения самых сложных научно-исследовательских задач, так и для решения прикладных задач. Работа изобретателя напоминает не столько работу волшебника, сколько путешествие первооткрывателя по неизведанной территории. Главное качество хорошего изобретателя – умение собирать информацию. Если вы хотите решить сложную задачу, собирайте информацию в самых разных направлениях. Ответив на следующие 20 вопросов, вы легко выстроите план работы над задачей. https://habr.com/ru/articles/113597/ Алгоритмы и Структуры данных

Сначала ездил курьером с доходом 14.000 рублей в неделю А потом нашел эту подработку и стал получать 20 тыс. рублей за 30-40 минут в день. Все что я делал — копировал шаги опытных трейдеров в крипте и забирал чистую прибыль сразу на карту. На старте вложил 15.000, сейчас доход в месяц стал 300.000 Не нужно выдумывать никаких схем и стратегий. Главное найти опытного трейдера и просто нажимать на кнопки по его последовательности. Я копирую сделки по этому каналу Евгений Артемов — трейдер с оборотом 720.000$ и входит в топ 10 на бирже Bybit по СНГ Подпишись, сейчас набирают людей в команду и доводят до первых 300.000 рублей абсолютно бесплатно: https://t.me/+vOKeVwRCmtk3ODYy

Хватит писать «чистый» код. Пора писать понятный код Да, это очередная статья по чистому коду. Но по разным источникам, соотношение времени, затрачиваемого на чтение и написание кода, может достигать 7 к 1 и даже больше. Когда вы исправляете ошибку, добавляете новую функциональность или проводите рефакторинг, вы сначала погружаетесь в логику, написанную другими людьми (или вами же, но несколько месяцев назад). Именно поэтому читаемость кода становится более важным фактором, чем скорость его первоначального написания. Нечитаемый код - это технический долг, который замедляет всю команду и увеличивает стоимость разработки в долгосрочной перспективе. https://habr.com/ru/articles/952300/ Алгоритмы и Структуры данных

Курс "Дизайн карточек для WB и Ozon". Бесплатно и с нуля Дизайнер карточек для маркетплейсов — востребованная и доходная профессия 💰 Научись ей бесплатно! - Бесплатный доступ - Разбор ДЗ от наставника - Мощные кейсы в портфолио Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

Алгоритмы, базы и порядок: практическая подборка книг для разработчиков Алгоритмы, базы данных и качество данных — три темы, без которых сегодня не обходится ни один проект. От того, как разработчик обращается с ними, зависит не только скорость работы приложений, но и то, насколько вообще можно доверять системе. Если алгоритм выбран неправильно — система будет тормозить; если база построена на «костылях» — она станет источником ошибок; если данные не проверять на качество — отчеты превратятся в хаос. Чтобы помочь разобраться в этом, команда Read IT Club собрала подборку из трех книг, которые проверили рецензенты клуба — эксперты из ведущих технологических компаний. В них нет академической скуки, зато есть практические советы: как выбрать правильный алгоритм, не угробить архитектуру базы и научиться бороться с «грязными» данными. Каждая из них решает свою часть головоломки, но вместе они дают цельную картину того, как работать с данными и кодом надежно, эффективно и без лишних драм. https://habr.com/ru/companies/croc/articles/952010/ Алгоритмы и Структуры данных

⚡️Запускаем КРУПНЕЙШИЙ розыгрыш на 1 000 000 рублей Подготовили для вас сразу 8 крутых призов с последней презентации Apple:

— iPhone 17; — iPhone Air; — iPhone 17 Pro; — iPhone 17 Pro Max; — AirPods Pro 3; — Apple Watch Series 11; — Apple Watch SE 3; — Apple Watch Ultra 3.

1. Для участия нужно быть подписанным на каналы Москва Инсайд и Московская хроника 2. Нажать на кнопку "Участвовать" Итоги подведем 20 октября в 18:00 — бот случайным образом выберет 8 победителей. Доставка бесплатная, всем удачи!

Как JPEG стал стандартом изображений в интернете JPEG — формат-динозавр. Ему уже за тридцать, но он по-прежнему живее всех живых: даже в 2025 году изображения в JPEG встречаются повсюду. В конце 80-х инженерам нужно было как-то справляться с растущими размерами файлов. Интернет был медленным, а фотографии — всё тяжелее. Тогда и придумали решение: сжатие с потерями, основанное на дискретном косинусном преобразовании (DCT). Если по-простому, DCT — это способ выкинуть из картинки то, чего наш глаз почти не заметит, и оставить главное. В итоге получаем файл в разы меньше, а картинка всё ещё выглядит прилично. Почему именно этот подход победил конкурентов, кто его протолкнул и как JPEG стал «языком» интернета для изображений — обо всём этом дальше. https://habr.com/ru/companies/first/articles/951960/ Алгоритмы и Структуры данных

Музыка и математика: как аккорды вдохновляют архитектуру алгоритмов Эта статья — эксперимент на стыке музыки, математики и программирования. Мы попробуем взглянуть на аккорды не как на набор звуков, а как на архитектурные паттерны. Я покажу, как гармонические последовательности могут подсказать нам структуру алгоритмов, приведу примеры кода и проведу параллели между миром нот и миром вычислений. https://habr.com/ru/articles/951718/ Алгоритмы и Структуры данных

REKONFA Live 6 ноября приглашаем всех, кто имеет отношение к маркетингу и рекламным технологиям, обсудить рынок, тренды, вызовы и их решения. С докладами на актуальные темы выступят лидеры индустрии и медийные спикеры. Принять участие можно офлайн и онлайн. Мероприятие бесплатное, нужно только зарегистрироваться. Зарегистрироваться #реклама 18+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе

ИИ-поиск в 2ГИС: как учим нейросети понимать настроение, фото и смыслы Поиск — одна из ключевых функций в 2ГИС. Он помогает миллионам пользователей каждый день находить нужные места в городе. Долгое время мы опирались на классические методы: морфологию, справочник организаций, геопозицию и популярность объектов. Это позволяло покрывать множество сценариев, но со временем стало понятно — этого недостаточно. Пользователи хотят искать так, как думают: по настроению, по смыслу или вообще без слов — по фотографии блюда или интерьера. Мы решили переосмыслить подход к поиску. В этой статье рассказываем, как мы решали три задачи: https://habr.com/ru/companies/2gis/articles/951008/ Алгоритмы и Структуры данных

Коллеги, если вы работаете в е-коме, ритейле и онлайн-торговле — вы обязаны подписаться на Будни Русского Ритейла. Тут рассказывают, как реально работает ритейл, показывают всю изнанку маркетплейсов и объясняют что будет с торговлей в 2026 году. П.С. Такой контент на вес золота — так что обязательно держите в подписках: https://t.me/budni_retail

Разделяй и Властвуй. Разбор задач Решение задач с помощью метода "Разделяй и Властвуй" или по-английски "Divide and Conquer" является одним из базовых методов по ускорению алгоритмов. Примером тому служит переход от квадратичной сложности пузырьковой сортировки или сортировки вставками к сложности \inline O(n\log{n}) при сортировке слиянием. Или переход от линейной сложности к логарифмической, при реализации поиска элемента в отсортированном массиве (см. бинарный поиск). В этой статье мы рассмотрим два примера задач с пояснениями и кодом, в которых будет использоваться этот подход. https://habr.com/ru/companies/otus/articles/599309/ Алгоритмы и Структуры данных

k-means in Clickhouse Алгоритм k-means хорошо известен и применяется когда надо быстро разделить массив данных на группы или т.н. "кластеры". Предполагается, что каждый элемент данных имеет набор численных метрик, и мы можем говорить как о позиции точки в некотором многомерном пространстве, так и о их взаимной близости. k-means относится к категории EM-алогоритмов (Expectanion-Maximization), где мы попеременно определяем насколько правильно текущее разбиение точек на кластеры, а затем немного его улучшаем. Этот достаточно простой алгоритм, был сформулирован ещё в 1950-х, и с тех пор реализован на самых разных языках программирования. Есть реализации для MySQL и Postgress, и даже для Excel. https://habr.com/ru/articles/645291/ Алгоритмы и Структуры данных

Где вести задачи и проекты? Конечно, в Битрикс24 Бесплатный онлайн-сервис для бизнеса и совместной работы. — Удобный планировщик задач для всей команды с чек-листами и комментариями. — Популярные проектные методики: канбан, скрам, диаграмма ганта. — Видеозвонки в один клик из чата. — Календарь и слоты для совместного планирования. — Умный ИИ-помощник для постановки четких тз. Полный комплект для эффективности вашей команды. Ставьте первую задачу прямо сейчас. Начать #реклама 16+ task-24.bitrix24.ru О рекламодателе

Как мы используем LLVM для ускорения формирования отчётов Для бизнес-приложений очень важна возможность быстро сформировать нужный отчёт. Для этого, в частности, важно быстро получить результат запроса (часто – очень сложного запроса) к СУБД. Что не всегда просто, потому что с этой СУБД работают на чтение и запись тысячи (а иногда - десятки тысяч) пользователей. Чтобы не нагружать рабочую СУБД запросами для отчетов мы разработали механизм копий баз данных, копирующий данные (все или их часть) из рабочей БД в отдельную БД для отчетности. Пользователи могут строить отчеты на «отчетной» БД, быстрее получая результат и не нагружая рабочую базу. Для дальнейшего ускорения формирования отчетности мы разработали Дата акселератор — собственную SQL-совместимую in-memory базу данных, ориентированную на максимальную производительность в задачах OLAP. Дата акселератор может использоваться в качестве «отчетной БД» и позволяет существенно (иногда – на порядки) ускорить формирование отчетов. https://habr.com/ru/companies/1c/articles/645365/ Алгоритмы и Структуры данных