Пользуетесь ли вы структурами данных и алгоритмами в повседневной работе? Я обратил внимание на то, что всё больше и больше людей считает алгоритмы чем-то таким, чем, без особой связи с реальностью, технические компании, лишь по собственной прихоти, интересуются на собеседованиях. Многие жалуются на то, что задачи на алгоритмы — это нечто из области теории, имеющей слабое отношение к настоящей работе. Такой взгляд на вещи, определённо, распространился после того, как Макс Хауэлл, автор Homebrew, опубликовал твит о том, что произошло с ним на собеседовании в Google:

Google: 90% наших инженеров пользуются программой, которую вы написали (Homebrew), но вы не можете инвертировать бинарное дерево на доске, поэтому — прощайте.

Хотя и у меня никогда не возникало нужды в инверсии бинарного дерева, я сталкивался с примерами реального использования структур данных и алгоритмов в повседневной работе, когда трудился в Skype/Microsoft, Skyscanner и Uber. Сюда входило написание кода и принятие решений, основанное на особенностях структур данных и алгоритмов. Но соответствующие знания я, по большей части, использовал для того чтобы понять то, как созданы некие системы, и то, почему они созданы именно так. Знание соответствующих концепций упрощает понимание архитектуры и реализации систем, в которых эти концепции используются.



В эту статью я включил рассказы о ситуациях, в которых структуры данных, вроде деревьев и графов, а так же различные алгоритмы, были использованы в реальных проектах. Здесь я надеюсь показать читателю то, что базовые знания структур данных и алгоритмов — это не бесполезная теория, нужная только для собеседований, а что-то такое, что, весьма вероятно, по-настоящему понадобится тому, кто работает в быстрорастущих инновационных технологических компаниях.

*Исключительно ради изучения Machine Learning, разумеется. Под немного недовольным взглядом любимой жены.

Наверное, нет столь простого до уровня спинно-мозговых рефлексов приложений, как Tinder. Для того чтобы им пользоваться достаточно одного пальца, чтобы свайпать и немного нейронов, чтобы выбирать девушек или мужчин, которые тебе больше нравятся. Идеальная реализация брутфорса в выборе пары.

Я решил, что это неплохой способ немного пощупать машинное обучение на новой видеокарте. Останется только объяснить жене, что мне не нужна новая женщина потолще, а я просто тренирую нейросети.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Я живу в хорошем городе. Но, как и во многих других, поиск парковочного места всегда превращается в испытание. Свободные места быстро занимают, и даже если у вас есть своё собственное, друзьям будет сложно к вам заехать, ведь им будет негде припарковаться.

Поэтому я решил направить камеру в окно и использовать глубокое обучение, чтобы мой компьютер сообщал мне, когда освободится место:



Это может звучать сложно, но на самом деле написать рабочий прототип с глубоким обучением — быстро и легко. Все нужные составляющие уже есть — нужно всего лишь знать, где их найти и как собрать воедино.

Поэтому давайте немного развлечёмся и напишем точную систему уведомлений о свободной парковке с помощью Python и глубокого обучения

Как уже знают все Android-разработчики, Google недавно объявила об официальной поддержке Kotlin в Android. Многие риски, связанные с использованием этого замечательного языка в Android-проектах, сняты. Но актуальным, особенно для очень крупных проектов, каким является Badoo, остаётся вопрос о скорости сборки. Я был рад обнаружить, что в сети уже есть исследования на эту тему, и переводом одного из них хочу поделиться.

Итак, если вы переводите приложение с Java на Kotlin, будет ли оно компилироваться дольше?

Примерно год назад я начал использовать Kotlin в своих Android проектах. Мне хотелось попробовать что-то новое, что было бы интересно изучать. Тогда я и наткнулся на Anko. К тому времени писать UI на xml порядком осточертело. Мне всегда нравилось писать интерфейс руками, не прибегая к WYSIWYG и xml-разметке, используемой в Android Studio. Единственный минус заключается в том, что для проверки любого изменения придется перезапускать приложение. Можно использовать плагин, который показывает как будет выглядеть ui не запуская приложения, но мне он показался довольно странным. Так же у него есть крутая возможность конвертирования xml в Anko Layouts DSL.

Самый большой недостаток библиотеки — практически полное отсутствие документации. Чтобы разобраться, как ее правильно использовать, приходилось часто заглядывать в исходники. В этой статье будет подробно разобрано создание приложения используя Anko Layouts и Anko Coroutines.