Всё про Алгоритмы и Структуры данных
описание
Мы не претендуем на оригинальность контента, мы лишь собираем материал из открытых источников. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: https://telega.in/c/structuredata
7 754
подписчиков
Охват к подписчикам
5,1%
ERR
Реакции к просмотрам
0,03%
5 на 38 постов
Пересылки к просмотрам
0,71%
106
Постов в день
2,4
всего 36
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 9 авг.Программисты рисуют и травят: от штриховой векторизации к офортам Меллана В этом году у меня прошло три персональных выставки портретов и картин, нарисованных роботами по моим алгоритмам. Во‑первых, это очень тяжело, а, во‑вторых, наверно, пора уже позаботиться о приоритете авторов алгоритма. Статья на Хабре, по уверениям нейросетей, на этом пути необходимый этап. Мне 72 года. Сижу на даче, никого не трогаю. Зимой программирую алгоритмы, летом конструирую станочки. Как‑то после решения быстро сделать очередной станок типа «полярграф» (два моторчика, рисующих на стене), неожиданно задержался на этой теме на полгода. Пришлось конструировать заново ему гондолы (хороших не нашел) и писать для него весь софт (тут было всё ещё хуже), а добившись от него точности 0.3мм(!), обнаружил, что рисовать‑то нечего. Вот так я и вышел на тему рисования на плоттере, которой и занимаюсь уже несколько лет. https://habr.com/ru/articles/1051962/ Алгоритмы и Структуры данных0,41%
- 16 авг.Быстрые и компактные структуры данных для RMQ Я собрал несколько практических наработок и сделал из них два очень компактных и быстрых варианта: вариант с дополнительных бит, которому иногда нужно обращаться к исходному массиву; вариант с дополнительных бит, который отвечает на запросы без доступа к исходному массиву. Обе реализации очень быстры на практике: на случайных запросах по массиву размера элементов они работают в среднем за – нс на запрос. Для ориентира: туториал Codeforces по блочному RMQ описывает структуру, которая работает нс на запрос для массивов длины с 32-битными целыми числами, при этом используя дополнительных бит. https://habr.com/ru/articles/1055008/ Алгоритмы и Структуры данных0,35%
- 1 авг.Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке — консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть? В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великий комбинатор оптимизатор, и у меня в голове сразу всплыло: «это же задача оптимизации». Тем же вечером у меня был ноутбук с обученной нейросетью вместо ужина. Рассказываю, как дошел до жизни такой, и как из этого внезапно получился реально вкусный рецепт. https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/ Алгоритмы и Структуры данных0,21%
- 7 авг.Как двое договариваются о секрете, крича на всю площадь: алгоритм Диффи-Хеллмана без формул Представьте себе площадь: людную, шумную, и на ней стоят двое, назовем их Алиса и Коля. Им нужно договориться о пароле, но шептаться друг с другом нельзя. А еще вокруг толпа, и в толпе стоит Ева, которая записывает каждое слово. Никаких записок, никаких встреч за кулисами, только крик через всю площадь. Звучит как безнадежная задача. Все, что Алиса крикнет Коле, услышит и Ева. Любая информация, которая дойдет до Коли, дойдет и до нее. Кажется, что общий секрет в таких условиях невозможен в принципе. А теперь плохая новость для нашей интуиции: именно это сейчас происходит на вашем устройстве. Когда ваш браузер открывал эту страницу, он буквально прокричал несколько чисел через весь интернет, провайдер их видел, любой узел по дороге их видел, и тем не менее у вас с сервером Хабра появился такой общий секретный ключ, который не знает никто из них. Это и есть протокол Диффи-Хеллмана, придуманный в 1976 году, и он до сих пор в той или иной форме сидит почти в каждом TLS-соединении https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1050536/ Алгоритмы и Структуры данных0,21%
- 18:0635 вопросов для собеседований по RL в 2026 году Уже который раз я наблюдаю одну и ту же картину: человек проходит в аспирантуру, но затем почти сразу же во время весенней волны найма устраивается на высокооплачиваемую должность в отрасли. Меня подобное натолкнуло на мысль сразу пойти работать в индустрию. Поэтому я поискал по Zhihu и прошёлся примерно по всем рассказам о собеседованиях, связанным с обучением с подкреплением (reinforcement learning), сопоставил их со свежими обсуждениями и собственными наблюдениями, а затем подготовил из этого выжимку на 35 самых интересных вопросов. Считайте получившееся своего рода бенчмарком для собеседований по RL. https://habr.com/ru/articles/1055446/ Алгоритмы и Структуры данных0,00%
- 13:07Сопоставление каталогов продукции: автоматический массовый подбор с использованием токенизации Задача широко знакома в узких кругах: наш каталог товаров встречается с каталогом контрагента — по сути одни и те же позиции, но названы по-разному. Надо найти совпадения и предоставить коллегам список подходящих наших артикулов для каждой их позиции. В разобранном ниже случае это картриджи: 22 тысячи записей у контрагента против сотен тысяч наших номенклатур. Для такой задачи матерый программист берёт Elasticsearch, алгоритмы нечёткого поиска и тратит много времени, иногда в меру матерясь. Здесь подбор ведется с помощью токенизации, запросами в стиле no-code и без ИИ. https://habr.com/ru/articles/1055368/ Алгоритмы и Структуры данных0,00%
- 12:50ИИ может забрать на себя часы работы — если знать, как правильно его использовать Пока Вы вручную пишете тексты, собираете информацию и разбираете таблицы, ИИ уже способен выполнять значительную часть этой работы за считанные минуты. Пройдите бесплатный мини-курс и научитесь: — Использовать ИИ для повседневных рабочих задач; — Быстро создавать тексты, отчёты и аналитику; — Сокращать время на рутинные процессы; — Автоматизировать задачи без программирования. Никакой сложной теории — только понятные инструменты и практика на реальных рабочих задачах. Переходите по ссылке и регистрируйтесь бесплатно. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.0,00%
- 16 авг.У нового клиента нет эмоций? Рассмотрим перспективы маркетинга на 2027-2028 год Я занимаюсь маркетингом и политическими технологиями достаточно долго, чтобы пережить несколько обещанных концов профессии: наружную рекламу хоронили после появления интернета, телевидение — после таргета, таргет — после инфлюенсеров, а инфлюенсеров теперь хоронят люди, которые ещё вчера продавали курсы по работе с ними. Отрасль всякий раз не умирала, а меняла носитель, сохраняя главное — борьбу за человеческое внимание и право объяснить человеку, почему выбрать нужно именно нас. Сейчас меняется не носитель. Между брендом и деньгами встал новый участник — алгоритм, который ищет, сравнивает, составляет короткий список, а иногда уже оформляет покупку. Это не ещё один инструмент маркетолога и не новый рекламный канал. Это новый клиент: он не испытывает эмоций, но умеет вычислять наши; не верит обещаниям, но использует их как данные; не любит бренды, но способен решить, какие из них вообще увидит человек. Ниже — девять сдвигов, которые я разбираю в «Фабрике смыслов 2.0». Я называю их сдвигами, а не прогнозами, потому что OpenAI уже превращает выбор товара в отдельное исследование, Google строит протоколы агентной торговли, а поисковые системы учатся не только находить страницы, но и собирать из них ответ. Будущее, как обычно, наступило в бета-версии и с мелким шрифтом в пользовательском соглашении. Книга готовится к выходу, поэтому публикую не рекламный анонс, а рабочий скелет концепции. Хабр для этого подходит лучше площадок, где автору принято сообщать, что он «поднял важную тему»: здесь быстрее объяснят, в каком месте важная тема не сходится с документацией. https://habr.com/ru/articles/1070762/ Алгоритмы и Структуры данных0,00%
- 15 авг.Почему интервью для разрабов — такое непроходимое говно, и что с этим делать? Доброго утречка. Прогреемся? Мое мнение не отражает позицию какой бы то ни было компании. Все совпадения с вашими нанимающими менеджерами случайны. Мой бывший Director Title в одном из топ-трех русскоговорящих бигтехов никакого отношения к высказанному не имеет и совпадения с ним тоже случайны. Кто захочет — при желании найдет, где и чем я занимался последние 10 лет и почему мое мнение имеет ценность. Если вы не знали, откуда на собесах для джейсоноукладчиков взялась сортировка пузырьком, сегодня узнаете. Поехали! https://habr.com/ru/articles/1055116/ Алгоритмы и Структуры данных0,00%
- 15 авг.Часть II. Начала дискретной математики. SQL, Комбинаторика, Тервер за 15 минут. SQL, EBNF, XPATH в 480 LOC Для строительства компиляторов, нам нужны начала математики. Из них, как мы убедимся, проистекает добрая половина понимания и всех наших работ. В частности, без начал не понять лямбда-исчисление Чёрча, которое мы рассмотрим и применим на этапе работы с AST. https://habr.com/ru/articles/1055010/ Алгоритмы и Структуры данных0,00%
- 15 авг.📣USB-концентратор Цена: ~2300₽ Рейтинг: 4.8😀 Отзывы: 2.774 💬 🖱 Заказать USB-концентратор 11 в 1 поможет расширить возможности компьютера или ноутбука, позволяя одновременно подключать множество периферийных устройств и аксессуаров через один компактный адаптер. #usb #концентратор Находки Программиста0,00%
- 14 авг.Ускоренное построение KNN-индексов в Manticore Раньше построение KNN-индекса было самым медленным этапом при сохранении и слиянии чанков в таблицах с векторными атрибутами. Начиная с v27.1.5 , Manticore может задействовать несколько ядер CPU при сохранении чанков, слияниях через OPTIMIZE, авто-оптимизации и ALTER TABLE ... REBUILD KNN. На 16-ядерном Ryzen 9 5950X построение KNN-индекса для 1 миллиона 1536-мерных векторов сократилось с 8 минут до 39 секунд. https://habr.com/ru/articles/1054750/ Алгоритмы и Структуры данных0,00%