Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

Что не так с ИИ-«искусством» Не знаю, как у вас, но когда я натыкаюсь на заполонившие интернет изображения и видео, которые были созданы ИИ, у меня возникает очень странное чувство. Это своего рода инстинктивное ощущение, что с этими изображениями что‑то не так. Часть меня скептически относится к этой инстинктивной реакции: не попадаю ли я в ловушку, в которую попадали бесчисленные поколения до меня? Может быть, я, как могли бы предположить сторонники ИИ, просто рефлекторно отвергаю следующий логический шаг в технологическом прогрессе, потому что он несёт с собой некомфортные для меня перемены? Может быть, я просто повторяю за Платоном, когда он критиковал развитие письменности, утверждая, что это приведет к потере памяти у людей? Или это инстинктивное чувство, что что‑то «не так» с «искусством», созданным ИИ, указывает на нечто более глубокое и истинное? Не сообщает ли оно нам что‑то важное о том, что такое искусство для нас, для людей? О том, что, каким бы ни было искусство, попытка создать его с помощью ИИ — это своего рода насилие? https://habr.com/ru/articles/964418/ Алгоритмы и Структуры данных

Параметризация нечётных чисел на основе подмножеств вычетов по модулю шесть Известно, что подмножество вычетов по модулю числа представляет собой набор целых чисел, полученных при делении на заданный модуль [Subspace Sum Graphs over Residue Class Rings, J. Sangwisat, S. Sirisuk, 2014, Lobachevskii journal of mathematics]. Вычет по модулю m – это остаток от деления целого числа на m. Множество всех возможных вычетов по модулю m называется полной системой вычетов и обозначается как Z/mZ или {0, 1, …, m-1} [An efficient algorithm deciding chaos for linear cellular automata over ( Z / m Z ) n with applications to data encryption, A. Dennunzio, E. Formenti, L.Margara, 2024, Information Sciences]. Подмножество вычетов по модулю m – это любой набор элементов из этого множества. Предлагается рассмотреть параметризацию всех натуральных нечетных чисел на основе приведенной системы вычетов {1, 3, 5}, которая взаимно проста с модулем 6. Показан способ описания подмножеств вычетов {1, 3, 5}, который за счет разбиения на подмножества, подпространства, уровни масштабирования и индексации внутри уровней, позволяет исчерпывающе покрыть все нечетные числа и доказывает их фрактальную структурную детерминированность. https://habr.com/ru/articles/964400/ Алгоритмы и Структуры данных

В процессе обучения нейронных сетей получаются красивые фракталы Как-то раз моя пятилетняя дочка, вернувшись домой из детского садика, сообщила мне и моей жене, что математика — тупая штука (!). С тех пор мы не покладая рук работаем (пока что успешно), стараясь увлечь её всевозможными математическими интересностями, а теперь ещё и гордимся её успехами в математике. Одна из наших наиболее удачных находок привела к тому, что теперь дочь очень интересуется фракталами вообще. Особенно ей нравится смотреть видеоролики, где с увеличением показаны множества и оболочки Мандельброта, а вдобавок есть капусту романеско. Благодаря этому увлечению дочери, я стал больше задумываться о фракталах, а также о том, как они соотносятся с особенно волнующей меня темой — искусственными нейронными сетями. https://habr.com/ru/articles/964394/ Алгоритмы и Структуры данных

Кэширование и всё, что с ним связано Сегодня хочу рассказать об одной технологии, которая сопровождает нас буквально везде. От процессора в вашем смартфоне до глобальных сервисов вроде YouTube. Речь пойдет о кэшировании. Да, я знаю, тема кажется избитой. Но когда я впервые осознала, что одни и те же принципы работают на всех уровнях, от крошечного L1-кэша до распределенного Redis-кластера — это было похоже на инженерное просветление. Предлагаю и вам пройти этот путь вместе со мной. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/959676/ Алгоритмы и Структуры данных

ИИ-ученые 2025: SR-Scientist, DeepEvolve и Kosmos — чем отличаются и зачем. И почему выстрелил Kosmos В 2025-м на наших глазах складывается новый класс инструментов - ИИ-Ученые (AI-Scientist). Если раньше алгоритмы ИИ могли только генерировать идеи или перерабатывать уже известные решения, то современные системы умеют не просто придумывать гипотезы, но и реализовывать их на практике, тестировать и совершенствовать из раза в раз. Речь не просто про чат-боты и Co-Pilot’ы, речь про агентные системы, которые сами ставят гипотезы, пишут и исполняют код, проверяют результаты и накапливают опыт. https://habr.com/ru/articles/964254/ Алгоритмы и Структуры данных

Как решать LeetCode? Легко! Нужно просто… Просто знать 15 важных паттернов, которые помогут облегчить тернистый путь в решении алгоритмических задач. Про эти паттерны мы и расскажем в этой статье. https://habr.com/ru/articles/964104/ Алгоритмы и Структуры данных

Эволюция радиомашинок в среде Unity с помощью NGspice В этой статье я расскажу про свой эксперимент: я создал в Unity симуляцию радиоуправляемых машинок, которые эволюционируют. «Мозгом» каждой машинки является электронная схема. Я заставил эти схемы мутировать(случайно меняться) и скрещиваться(обмениваться частями), чтобы создавать новые модели машин и улучшать их. Их «интеллект» и поведение меняются в зависимости от того, сколько блоков они успешно поднимают. Старт симуляции: Мутация: У машинки меняется "ДНК" (её электронная схема) Скрещивание: Эта машинка объединяет свои "гены" с другой, и рождается новая. Принцип такой: «мозг» машинки (её радиосхема) учится методом проб и ошибок. Каждый раз, когда она успешно поднимает блок, она получает положительный сигнал (подкрепление), который заставляет её повторять удачные действия в будущем. Основная задача заключалась в организации непрерывного обмена данными между Unity и NGspice. https://habr.com/ru/articles/963624/ Алгоритмы и Структуры данных

Метод генерации столбцов для решения задач математической оптимизации большой размерности Недавно на хабре мне понравилась статья "Математическая оптимизация и моделирование в PuLP: задача о назначениях" , где автор и, как я потом узнал, мой знакомый решил сделать серию статей о математической оптимизации, с целью популяризовать это направление и максимально доступно ознакомить читателей с инструментами, позволяющими решать такой класс задач, и научить пользователя видеть такие задачи в реальном мире, чтобы понимать, где может оказаться полезен этот инструмент. Так, в своей статье автор описывает решение задачи назначения ресурсов на потенциальные работы с помощью верхнеуровневой питоновской оболочки pulp с подключением солвера cbc для решения самой задачи смешанного целочисленного программирования. https://habr.com/ru/articles/733804/ Алгоритмы и Структуры данных

Пользуетесь Google Docs, таблицами или Gmail каждый день, но но тратите часы на рутинные задачи? AI внутри экосистемы Google уже умеет писать, считать и планировать быстрее человека. В прямом эфире СЕО университета Зерокодер расскажет, как использовать привычные инструменты Google на полную! ⚡️Что ждет вас на вебинаре? – Какие инструменты входят в экосистему Google; – Как автоматизировать ежедневные процессы в гугл-таблицах и документах; – Как использовать Gemini, NotebookLM и Veo 3 для создания полного цикл контента — от текстов до видеопрезентаций; – Как получить доступ к инструментам бесплатно или со скидкой. 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас Все участники получат готовые гайды для работы с экосистемой Google. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить рабочее время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года. PS: Это первый в РФ полноценный практикум от экспертов по AI-экосистеме Google. Узнайте и погрузитесь в революционные изменения AI сферы по ссылке.

Алгоритмы поиска подстроки на JavaScript Недавно я столкнулся с одной не очень сложной задачей на leetcode. В рамках задачи нужно было реализовать алгоритм поиска подстроки в строке. Пока я пытался сделать задачу, я понял, что я очень мало знаю про то как можно искать подстроку и решил изучить эту тему подробнее, и рассказать результат вам. Как говорит Википедия “Поиск подстроки в строке — одна из простейших задач поиска информации”, но это не совсем так, ниже я расскажу про разные алгоритмы решения и покажу примеры их реализации. Начнем! https://habr.com/ru/articles/733998/ Алгоритмы и Структуры данных

Кому нужен Graphviz, если можно написать его самому? Недавно мы переделали наши внутренние инструменты, визуализирующие компиляцию JavaScript и WebAssembly. При работе оптимизирующего компилятора Ion мы теперь можем генерировать интерактивные графы, демонстрирующие, как конкретно обрабатываются и оптимизируются функции. Вы можете сами поэкспериментировать с этими графами в оригинале статьи. Просто введите какой-нибудь код на JavaScript в функцию test, и наблюдайте за созданием графа. Также там можно щёлкать и перетаскивать граф, менять масштаб при помощи колеса мыши с зажатым Ctrl и перетаскивать ползунок вниз, чтобы изучить процесс оптимизации. В процессе экспериментов обратите внимание на то, насколько стабильна схема графа даже при изменении размеров блоков и добавлении новых структур. Попробуйте нажать на заголовок блока, чтобы выделить его, а затем перетащить ползунок, и наблюдайте за тем, как меняется граф, а блок остаётся на месте. Или нажмите на номер команды, чтобы подсветить её и следить за ней между проходами. https://habr.com/ru/articles/962436/ Алгоритмы и Структуры данных

Детальный разбор стандарта NIST SP 800-232 со схемами преобразований. Часть 1 Совсем недавно – в августе текущего года – Институт стандартов и технологий США NIST выпустил стандарт NIST SP 800-232 [1], описывающий четыре низкоресурсных криптографических алгоритма на базе семейства алгоритмов Ascon: алгоритм аутентифицированного шифрования с присоединенными данными Ascon-AEAD128; три алгоритма хеширования: Ascon-Hash256 (классическая хеш-функция), Ascon-XOF128 (хеш-функция с переменным размером выходного значения) и Ascon-CXOF128 (хеш-функция с кастомизацией и переменным размером выходного значения). Предыдущий опыт показывает, что криптографические стандарты США после их принятия обычно широко используются во всем мире, поэтому данный документ может представлять значительный интерес и достоин детального разбора (краткий обзор стандарта NIST SP 800-232 уже был опубликован на Хабре ранее здесь), который я и предлагаю вам в двух частях в этой (и следующей) статье. https://habr.com/ru/companies/aktiv-company/articles/962134/ Алгоритмы и Структуры данных

Решаем криптографическую задачу: Из России с любовью Ранее в блоге FirstVDS уже была статья с разбором решения криптографической задачи с MysteryTwister. В этом топике разберём задачу с довольно многозначительным названием «Из России с любовью» ("From Russia with Love"). Автор задачи Sansibar. Задание достаточно простое, и основано на шифре простой замены (подстановки), а конкретно на шифре с использованием кодового слова (при таком образовании шифралфавита ключевое слово пишется сначала, затем пишутся остальные буквы алфавита по порядку кроме букв, использованных в ключе). Есть две основные проблемы стойкости шифров замены: простота формирования шифралфавита и чувствительность к частотному анализу. В нашей задаче допущен ещё один очень серьёзный с точки зрения уязвимости пробел. А именно, не используется блочный метод шифрзаписи, который позволил бы скрыть границы слов в исходном тексте. https://habr.com/ru/companies/first/articles/734004/ Алгоритмы и Структуры данных

Как я написал монитор пампов для биржи: от API до Telegram-уведомлений Я давно занимаюсь алготрейдингом, периодически также работают боты для монет с низкой капитализацией. На многих биржах остаются монеты маленькой и средней капитализации - периодически их пампят. В хороший день 10-15 монет могут дать рост больше чем на 50%. Первоначально бот не только уведомлял, но и открывал сделки. Однако для безопасной публикации я убрал торговую логику, так как бот пока что находится в стадии тестирования. Можно, при желании, добавить филтьтры по объёму, росту на 24часа и прочее. Я взял за основную цифру - 5% роста. Также при желании можно добавить и шорт-позиции, но пока что, в стадии теста, мне это неинтересно. https://habr.com/ru/articles/963358/ Алгоритмы и Структуры данных

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 🖥 Data Science — t.me/data_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📱 GitHub & Git — t.me/github_ready 🐞 QA-тестирование — t.me/qa_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

RSync на стероидах с поддержкой Windows Малейшая оптимизация даёт экономию трафика, места, ускоряет синхронизацию и общую производительность любых систем. Всё, везде и сразу. В эпоху веб-приложений и клиент-серверной архитектуры со множеством девайсов, которые работают в единой инфраструктуре, синхронизация — Святой Грааль, одна из базовых технологий в компьютерной области. Кроме того, инструменты синхронизации интересны с алгоритмической точки зрения. Любопытно, как люди умудряются оптимизировать базовые алгоритмы типа rsync, которые вроде бы работают идеально. Но нет, всегда можно придумать что-то получше. https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/734070/ Алгоритмы и Структуры данных

Начни изучать Python на бесплатном пятидневном курсе и уже через 6 месяцев претендуй на заработную плату 90 000₽+ Хотите войти в IT, но не знаете, с чего начать? Python — лучший выбор для новичков, и вот почему: — Простой синтаксис — легче учиться, чем на Java или C++. — Востребованность — используют в Google, Netflix, NASA и стартапах. — Универсальность — веб, анализ данных, AI, автоматизация. Skillbox запустил бесплатный 5-дневный мини-курс, на котором вы поработаете с настоящим кодом на реальных задачах. А также получите карьерную консультацию — эксперты помогут определить ваши сильные стороны и выбрать направление в программировании. Из 100 участников мини-курса 43% записываются на полное обучение — потому что после 5 дней уже видят свой прогресс. Не упустите шанс начать с нуля и с поддержкой экспертов по ссылке.

Дешевый как автобус, удобный как такси: перспективный вид общественного транспорта для больших и средних городов. Часть3 Перед вами третья и последняя публикация в цикле статей, посвященных таким схемам движения микроавтобусов, которые позволили бы достаточно быстро, достаточно дешево, а главное безо всяких пересадок доехать от любого перекрестка до любого другого перекрестка внутри большого города. Ниже вы увидите много графиков, формул и цифр, однако, перед тем как перейти к технической части, я хотел бы обсудить с вами проблему претворения всего этого замысла в жизнь и предложить вам поучаствовать в ее решении. https://habr.com/ru/articles/734022/ Алгоритмы и Структуры данных

Можно ли научить ИИ писать более качественные тексты? Эпоха больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) снова и снова ставит перед нами вопрос о том, что отличает великую прозу от просто хорошей. Отвечая на этот вопрос, обычно довольно расплывчато рассуждают о «стиле»: о неуловимом, мистическом качестве, которое свойственно таким людям, как Хемингуэй, Вулф или Вудхаус. Это — как один судья сказал о порнографии: мы узнаём её, когда видим. Мы способны узнать стиль текста, мы даже можем его сымитировать. Но можем ли мы его измерить? Можем ли мы создать для него производственную функцию? https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/955824/ Алгоритмы и Структуры данных

Повышение точности решения плохо обусловленных СЛАУ методом Гаусса Большинство задач вычислительной математики в конечном итоге сводятся к решению систем линейных уравнений. На данный момент существует огромное количество алгоритмов для решения таких систем. Их разделяют на две большие группы: итерационные и прямые. Прямые методы позволяют получить точные значения неизвестных, если вычисления проводятся точно. Далее будем рассматривать метод Гаусса. Этот метод можно использовать для решения систем алгебраических уравнений с так называемыми матрицами общего вида. Одновременно он позволяет определить —совместна ли система и, если она совместна — единственно ли решение? Однако, для всех методов есть проблема, связанная с трудностями плохо обусловленных систем. Это наиболее распространенный способ решения СЛАУ, в основе которого лежит идея последовательного исключения неизвестных (более подробно данный метод будет описан далее). https://habr.com/ru/articles/734844/ Алгоритмы и Структуры данных