Это все понятно, и в теории от этого в списывании генерации решений должно стать меньше смысла, а на практике - не уверена. Сколько тех, кто до поста не знал о стипендии или думал, что точно не пройдет отбор, а теперь пойдет засылать эти решения "на авось" и, быть может, сместит проходные на следующий этап [который пройти не сможет, в отличие от многих из тех, кто сам решил все задачи, кроме 1-2]?
Отслеживание такого фрода - в целом забота организаторов конкурса, но все равно, через 10 дней эта статья смотрелась бы гораздо лучше, не вызывая подобных этических вопросов :)
Если честно, несмотря на то, что организаторы не защитились от трюка со второй почтой и передачи задач между знакомыми, публиковать задачи с решениями в настолько массовом доступе до окончания отбора не кажется правильным.
Что же касается результатов, они довольно ожидаемы, возможно, в ближайшие месяцы алгоритмические собеседования и отборы в компаниях будут как-то пересмотрены (а может и не везде, ведь собеседования вживую и предложения порассуждать над задачей и/или кодом вслух никто не отменял)
Спасибо за комментарий, соглашусь, что Plotly не самый очевидный выбор для отрисовки именно графов. Мотивацию автора оригинала я могу только угадывать, но в моем случае (собственно, почему я изначально нашла этот туториал, и он мне помог понять, с чего начать) задача стояла так: быстро сделать веб-приложение, которое будет интерактивно отображать поле с графом (и позволит юзеру его редактировать, в общем, чуть больше элементов интерфейса и обработки событий, чем в этом посте), а еще сможет быть легко развернуто на сервере.
Чистый Flask в сочетании с более классическими библиотеками для графов вроде graphviz - это уже штука с более высоким порогом входа, если специализируешься скорее на анализе данных в Jupyter, нежели на полноценной веб-разработке с бэкендом и фронтендом. Но тоже, конечно, стоит изучения (а вот про nographs слышу впервые, посмотрю, спасибо).
Ну и в конце концов, все это можно рассматривать как пример чуть менее банального юзкейса Plotly/Dash, чем классические графики на главной страничке документации :)
В таких контестах 1-3 теста всегда даются в условии для примера, а в системе еще десятки закрытых
Это все понятно, и в теории от этого в
списываниигенерации решений должно стать меньше смысла, а на практике - не уверена. Сколько тех, кто до поста не знал о стипендии или думал, что точно не пройдет отбор, а теперь пойдет засылать эти решения "на авось" и, быть может, сместит проходные на следующий этап [который пройти не сможет, в отличие от многих из тех, кто сам решил все задачи, кроме 1-2]?Отслеживание такого фрода - в целом забота организаторов конкурса, но все равно, через 10 дней эта статья смотрелась бы гораздо лучше, не вызывая подобных этических вопросов :)
Если честно, несмотря на то, что организаторы не защитились от трюка со второй почтой и передачи задач между знакомыми, публиковать задачи с решениями в настолько массовом доступе до окончания отбора не кажется правильным.
Что же касается результатов, они довольно ожидаемы, возможно, в ближайшие месяцы алгоритмические собеседования и отборы в компаниях будут как-то пересмотрены (а может и не везде, ведь собеседования вживую и предложения порассуждать над задачей и/или кодом вслух никто не отменял)
Спасибо за комментарий, соглашусь, что Plotly не самый очевидный выбор для отрисовки именно графов.
Мотивацию автора оригинала я могу только угадывать, но в моем случае (собственно, почему я изначально нашла этот туториал, и он мне помог понять, с чего начать) задача стояла так: быстро сделать веб-приложение, которое будет интерактивно отображать поле с графом (и позволит юзеру его редактировать, в общем, чуть больше элементов интерфейса и обработки событий, чем в этом посте), а еще сможет быть легко развернуто на сервере.
Чистый Flask в сочетании с более классическими библиотеками для графов вроде graphviz - это уже штука с более высоким порогом входа, если специализируешься скорее на анализе данных в Jupyter, нежели на полноценной веб-разработке с бэкендом и фронтендом. Но тоже, конечно, стоит изучения (а вот про nographs слышу впервые, посмотрю, спасибо).
Ну и в конце концов, все это можно рассматривать как пример чуть менее банального юзкейса Plotly/Dash, чем классические графики на главной страничке документации :)