Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Нужна ли математика программисту?

Оглавление:
Часть 1: Введение и лексический анализ
Часть 2: Реализация парсера и AST
Часть 3: Генерация кода LLVM IR
Часть 4: Добавление JIT и поддержки оптимизатора
Часть 5: Расширение языка: Поток управления
Часть 6: Расширение языка: Операторы, определяемые пользователем
Часть 7: Расширение языка: Изменяемые переменные
Часть 8: Компиляция в объектный код
Часть 9: Добавляем отладочную информацию
Часть 10: Заключение и другие вкусности LLVM

9.1. Заключение

Добро пожаловать в заключительную часть руководства “Создание языка программирования с использованием LLVM”. На протяжении этого руководства, мы вырастили наш маленький язык Калейдоскоп с бесполезной игрушки до довольно интересной (хотя, возможно, по-прежнему бесполезной) игрушки.

Проверка жизнеспособности идеи: однотритный вычислитель

Это уже четвёртая статья, по мере готовности будет продолжение. Оглавление:

• Считаем до трёх: раз (троичный мультиплексор и сумматоры)
• Считаем до трёх: два (память)
• Считаем до трёх: три (счётчики)
• Считаем до трёх: четыре (однотритный вычислитель и система команд трёхтритного)

Вот так выглядит основная железка, о которой сегодня будет идти речь (больше перемычек богу перемычек!):

Доброго времени суток, Хабр! Пора вновь вернуться к задачам оптимизации. На этот раз мы займемся линейной регрессией и разберемся, кто же такие коты — только пушистые домашние мерзавцы животные или еще и неплохой инструмент для решения прикладных задач.

При заполнении области объектами (например, комнатами в подземелье) в случайном порядке вы рискуете тем, что всё будет слишком случайным. Результат может оказаться абсолютно бесполезным хаосом. В этом туториале я покажу, как использовать для решения этой проблемы двоичное разбиение пространства (Binary Space Partitioning, BSP).

Я подробно и по этапам расскажу об использовании BSP для создания простой двухмерной карты, к примеру, схемы подземелья. Я покажу, как создать простой объект Leaf, который мы используем для разделения области на маленькие сегменты. Затем мы займёмся генерированием в каждом Leaf случайной комнаты. И, наконец, узнаем, как соединить все комнаты коридорами.

Примечание: хоть код примеров и написан на AS3, концепцию можно использовать практически в любом другом языке.

Я познакомлю вас с полным туториалом на HTML5 с демо по алгоритму машинного обучения видеоигре Flappy Bird. Цель этого эксперимента — написать игровой контроллер искусственного интеллекта на основе нейросетей и генетического алгоритма.

То есть мы хотим создать ИИ-робота, который сможет учиться оптимальной игре во Flappy Bird. В результате наша маленькая птица сможет спокойно пролетать через препятствия. В наилучшем сценарии она не умрёт никогда.

Прочитав теорию, лежащую в основе этого проекта, можно скачать исходный код в конце этого туториала. Весь код написан на HTML5 с использованием фреймворка Phaser. Кроме того, мы использовали библиотеку Synaptic Neural Network для реализации нейросети, чтобы не создавать её с нуля.

Демо

Для начала посмотрите демо, чтобы оценить алгоритм в действии:



Запустить в полноэкранном режиме

В этой статье опишу несколько полезных возможностей и реализаций, которые мне помогли в разработке. Unity уже имеет множество методов чтобы не только «дебажить логами», но и расширять, дорисовывать необходимые данные в окне редактора. Если вы новичок в Unity или вам захотелось освежить знания – «Нужно брать!».

Всем привет, меня зовут Александр Соколов, и я хочу рассказать, как сделал дома секвенатор – прибор для расшифровки ДНК. Рыночная цена такого прибора составляет около 10 миллионов рублей.

Год назад я закончил Московский Авиационный Институт и получил квалификацию «Инженер». Но поскольку к тому времени я уже год отработал программистом и знал, что в этой области буду работать и в дальнейшем, получение «корочки» не стало для меня чем-то переломным, в отличие от моих многих одногруппников. Знания, полученные на 4-5 курсах, казались мне довольно интересными и расширяющими кругозор, но не слишком полезными для работы программистом. Однако есть несколько тем, которые мне помогли и в работе. Про одну из них я и хочу рассказать, и имя ей — методы наведения летательного аппарата.

Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.

Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.

Недавно у Cogmind закончился второй полный год продаж в раннем доступе до выпуска в Steam, поэтому я хочу, как и в прошлом году, поделиться данными и красивыми графиками.

Это интересная веха, потому что она более-менее совпадает с завершением первичного контента Cogmind, представленного в бета-релизе в прошлом месяце. Это значит, что для перехода от Alpha 1 к Beta 1 игре понадобилось два года. И по-прежнему удивительно, что оказанной поддержки достаточно для дальнейшей фулл-тайм разработки — доход от Cogmind за весь срок её жизни превысил в апреле отметку в 100 тысяч долларов. Поэтому я благодарен всем, кто позволил мне достичь этого этапа!


@ празднуют бету

Иногда в программы закрадываются баги. Причем закрадываются так, что обнаружить их получается лишь через много-много лет после выпуска, когда чинить их уже нерентабельно. Иногда такие баги оказываются слишком критическими, чтобы их игнорировать. Поэтому под катом я расскажу, как мы устраняли один такой критический баг в одной старенькой гонялке. А заодно наглядно продемонстрирую, чем плох float, какие могут быть последствия и как с этим бороться.

Дорогие друзья, доброго времени суток!

Уже не один раз здесь обсуждалась такая разновидность оптимизационных алгоритмов, как генетические алгоритмы. Однако, существуют и другие способы поиска оптимального решения в задачах с многими степенями свободы. Один из них (и, надо сказать, один из наиболее эффективных) — метод имитации отжига, о котором здесь ещё не рассказывали. Я решил устранить эту несправедливость и как можно более простыми словами познакомить вас с этим замечательным алгоритмом, а заодно привести пример его использования для решения несложной задачки.

Я понимаю, почему генетические алгоритмы пользуются такой большой популярностью: они очень образны и, следовательно, доступны для понимания. В самом деле, несложно и крайне интересно представить решение некой задачи, как реальный биологический процесс развития популяции живых существ с определёнными свойствами. Между тем, алгоритм отжига также имеет свой прототип в реальном мире (это понятно и из самого названия). Правда, пришёл он не из биологии, а из физики. Процесс, имитируемый данным алгоритмом, похож на образование веществом кристаллической структуры с минимальной энергией во время охлаждения и затвердевания, когда при высоких температурах частицы хаотично движутся, постепенно замедляясь и застывая в местах с наименьшей энергией. Только в случае математической задачи роль частиц вещества выполняют параметры, а роль энергии — функция, характеризующая оптимальность набора этих параметров.

Структура публикации

• Получение кватерниона из вектора и величины угла разворота
• Обратный кватернион
• Умножение кватернионов
• Поворот вектора
• Рысканье, тангаж, крен
• Серия поворотов

Получение кватерниона из вектора и величины угла разворота

Ещё раз – что такое кватернион? Для разработчика – это прежде всего инструмент, описывающий действие – поворот вокруг оси на заданный угол:

(w, vx, vy, vz),

где v – ось, выраженная вектором;
w – компонента, описывающая поворот (косинус половины угла).

Нейротехнологии — обычно предмет медицинских или военных разработок. В крайнем случае — основа нового высокотехнологичного стартапа. Однако в Университете ИТМО считают, что нейротехнологии вполне могут служить не только науке, но и искусству. Поэтому в прошлом месяце на фестивале Geek Picnic в Санкт-Петербурге состоялась премьера экспериментального проекта в жанре «нейротеатр». О том, что это такое и как работает NEU-theatre, расскажем ниже.

Для работы на конкурс была поставлена задача: спроектировать небольшую игру про космос, которую дети будут проходить порядка 8 минут. И было одно но. Детям должно быть интересно!

Так как пожертвовать клавиатурой на управление было слишком жалко (да и не так это интересно), всё управление планировалось сделать через геймпад. О том, как прикрутить в Unity3d геймпад и пойдёт речь.

И снова про собеседования. Некоторые простые задачи порой вызывают затруднение. В этом посте я хочу рассмотреть три задачки с собеседований, которые мне понравились, потому что к их решению можно прийти самим, но чуток подумать все равно придется.

На ХабраХабре наконец-то появился новый блог, посвящённый GTK. Присоединяйтесь! :-)

Привет, %username%!

В сети бытуют страшные слухи об этом фреймворке, однако серией статей о нём на ХабраХабре я попытаюсь разрушить сложившиеся стереотипы.

GTK+ — это фреймворк для создания кроссплатформенного графического интерфейса пользователя (GUI). Наряду с Qt он является одной из двух наиболее популярных на сегодняшний день библиотек для X Window System.

Изначально эта библиотека была частью графического редактора GIMP, но позже стала независимой и приобрела популярность. GTK+ — это свободное ПО, распространяемое на условиях GNU LGPL и позволяющее создавать как свободное, так и проприетарное программное обеспечение.