Всем привет, на связи Фарук, инженер-разработчик электроники и встроенного ПО в Whoosh (читается как ВУШ, ощущается как вжууух). Работаю я в embedded отделе (хардкорные программисты, что пишут прошивку на C для различных железок и проектируют эти самые железки), но в основном занимаюсь анализом различных данных от нашего IoT модуля и разработкой алгоритмов для работы с этими данными.

Наша компания — сервис аренды электросамокатов (а местами еще и электровелосипедов) или, иными словами, кикшеринг. О том, как мы к этому пришли и что из себя представляем можно почитать здесь.

Одно из отличий использования шерингового самоката от личного — наличие определенных правил. Например, вы видели когда-нибудь парочку влюбленных, вдвоем на самокате, исчезающих в закате? Или может наблюдали троих парней, которые в обнимку, преодолев смущенье, едут навстречу новым приключеньям? А может быть вы видели как чей-то отец, словно швец, жнец и на самокате ездец, с одним ребенком подмышкой а с другим на шее смело едет по парковой аллее?
Вызывают ли у вас эти картины гнев и праведное негодование? А может быть вы и сами не прочь прокатиться с другом/подругой на одном самокате? У нас для вас есть две новости.

Во-первых, так нельзя. А во-вторых, добро пожаловать под кат.

Я люблю давать простые задачки студентам на лекции. Во-первых, понятно, скольких мы потеряли, во-вторых, это переключение из режима потребления информации в режим выдачи результатов, в третьих — возможность проявить себя для шустрых. Сплошные плюсы!

Одна из простых задач звучит так: «При переводе картинки из цветового пространства RGB в YUV мы выполняем прореживание, то есть выкидываем каждый четный столбец и каждую четную строку в компонентах U и V (все компоненты пикселя по 1 байту). Вопрос: во сколько раз меньше данных у нас стало?» Эта операция называется chroma subsampling и широко используется при сжатии видео, например.

Забавно, что когда-то давно, когда винчестеры были меньше, а дискеты больше, студенты реально отвечали на этот вопрос быстро. А в последние годы регулярно народ в ступор впадает. Приходится разбирать по частям: «Если выкинуть каждую четную строку и каждый четный столбец, во сколько раз меньше данных будет у компоненты?» Почти хором: «В четыре». Начинаю подкалывать: «Отлично! У нас было 3 яблока, первое осталось как есть, а от второго и третьего осталось по четвертинке. Во сколько раз меньше яблок у нас стало?» Народ ржет, но, наконец-то, дает правильный ответ (заметим, не все). 

Это было бы смешно, если бы от способности быстро в уме прикинуть результат не зависела способность быстрее создавать сложные алгоритмы. 

И хорошо видно, как эта способность в широких массах студентов заметно плавно падает. Причем не только в нашей стране. Придуман даже специальный термин: «цифровое слабоумие» ("digital dementia") — снижение когнитивных способностей, достаточно серьезное, чтобы повлиять на повседневную деятельность человека. 

Кому интересно как теряют мозг студенты масштабы бедствия и что с этим делать — добро пожаловать под кат!

Вы можете сказать, что один факт выбивается из этого ряда в заголовке, потому что он не так очевиден, как остальные. Еще лет 10-15 назад я бы никогда не подумал, что тут могут быть возражения, а сейчас уже и не удивляюсь, что приходится объяснять простые истины: дело в том, что планеты обладают очень большой массой, поэтому гравитация стремится придать им форму шара. Вот и все! Хотел бы на этом закончить статью и поблагодарить за внимание.

Возможно ли создать поисковую систему, которую тяжело подвергнуть цензуре, влиянию и блокировке?

Говоря техническим языком, возможно ли выполнять полнотекстовый поиск не имея удаленного сервера, удобным для пользователя способом, одновременно храня поисковый индекс в peer-to-peer системе и имея возможность быстро обновлять поисковый индекс?

Да, это возможно!

Под катом описание архитектуры поискового движка Summa на Rust и набора приемов, позволивших ответить утвердительно на все вопрос

Здравствуйте, давно читаю Хабр и все хотел написать кому-нибудь статью, но не знал с чего начать и о чем писать. Но решил что тянуть кота за причинное место. Надо просто взять и написать обзор о чем то что я знаю и что будет просто для начало. Поэтому решил описать алгоритмы сортировки в размере 37 штук. Я понимаю, что на Хабре есть подобные статьи, одна постараюсь их добавить количеством алгоритмов и приведением небольшого числа графиков.

У вас бывало, что открываешь поиск, ищешь что-то по программированию и не находишь ответ? Тогда эта история для вас. 

Меня зовут Алексей Степанов, я руковожу службой исследований машинного обучения поиска Яндекса. Сегодня я расскажу непростую историю. Она про проблему, до решения которой у нас слишком долго не доходили руки. Из поста вы узнаете, почему стандартная метрика качества поиска не учитывала интересы разработчиков и как мы её улучшили. Расскажу про новую нейросеть CS YATI, обученную понимать таких же айтишников, как и мы. Ну и про грабли на нашем пути тоже расскажу, куда без них.

Этот пост основан на моём докладе с Data Fest 2022, но не во всём (мой коллега Максим Хурсанов @Maxim2207 существенно расширил историю).

Не так давно я захотел написать свой шахматный движок. На удивление в Интернете нашлось не так много хороших статей на эту тему. Были статьи с довольно слабыми программами, многие из которых даже умудрялись пропускать некоторые важные правила. А были статьи с хорошими программами (некоторые из них были даже чуть лучше чем получилось у меня в итоге), но там авторы рассказывали лишь основные идеи, пропуская подробности, из-за чего написать что-то свое по таким статьям было проблематично. Поэтому после написания своей программы, я решил написать статью, дабы облегчить жизнь интересующимся в данной теме. Я не претендую на лучшую шахматную программу или на чистейший код, но эта статья будет хорошим и легким началом для тех, кто хочет написать что-то свое.

Мне всегда нравилась визуальная эстетика дизеринга (dithering, псевдотонирование, псевдосмешение цветов), но я не знал о том, как он применяется. Поэтому я провёл кое-какие изыскания. Эта статья может содержать отголоски ностальгии, но в ней не будет никаких следов Лены.

Меня зовут Сергей Петренко, вот уже четыре года я работаю над репликацией в Tarantool, и сегодня хочу рассказать про слабые места алгоритма Raft и способы их преодоления. Эта статья — вольный пересказ нашего с Борисом Степаненко доклада на Hydra 2022. Если читатель не знаком с Raft, то предлагаю ознакомиться с моей статьёй о нём.

Часть 1: процедурная генерация

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сухочев, я занимаюсь машинным обучением и руковожу командой рекомендаций и развития сервисов ВКонтакте. Сегодня хочу поделиться нашим опытом и результатами внедрения контекстуальных многоруких бандитов для рекомендации контента на примере игр и стикеров.

Статья состоит из четырёх частей, переходите сразу ко второй или третьей, если знакомы с проблематикой, или читайте по порядку, чтобы составить полную картину:

Введение расскажет о том, какие бывают подходы к построению рекомендательных систем и при чём здесь многорукие бандиты — это раздел для тех, кто раньше не был знаком с данным подходом.

Основные алгоритмы решения задачи многорукого бандита: эпсилон-жадный подход, сэмплирование Томпсона, Upper Confidence Bound.

Алгоритм контекстных многоруких бандитов — о контекстных многоруких бандитах и способе их обучения в частном случае, который мы использовали в нашем решении.

Заметки о практической реализации — о тонкостях внедрения, бизнес-требованиях и результатах на примере сервиса рекомендации игр и стикеров.

В процессе изучения разных алгоритмов и структур данных приходит понимание, что не все они применимы в прикладных задачах (в отличие от задач про Васю и Петю/Алису и Боба). Но тот факт, что алгоритм/структура данных не является полезной на практике не означает, что идеи в них содержащиеся не привлекают пытливые умы даже из чистого любопытства. Потому речь пойдёт о красивых (субъективно) и, что важно, простых с точки зрения концепции структурах данных. 

Помните: если что-то не компилируется, это псевдокод. 

Привет, я Артём, ML-инженер. 26 мая 2ГИС зарелизил навигатор для велосипедов и самокатов, одна из его фич — график высот для построенного маршрута. Эта статья о том, как мы получаем этот график.

Привет, Хабр!

Сегодня я хотел бы рассказать о генерации идеального лабиринта - алгоритмом Эллера. Статья подойдёт всем любителям алгоритмов.

Привет, Хабр! В свободное от работы время по вечерам мне нравится воплощать в жизнь свои сумасшедшие идеи. В один из таких вечеров родилась мысль реализовать компилятор кода в машину Тьюринга. Осознав всю тщетность бытия сложность реализации, было принято решение начать с чего-то более простого – симулятора простенького процессора со своим собственным ассемблером, в котором команды выполнялись бы с помощью различных состояний машины Тьюринга, а данные хранились бы на одной ленте. В конечном итоге удалось осуществить практически первоначальную задумку, а именно получить одну единственную машину Тьюринга, способную выполнять скомпилированную из NASM подобного ассемблера программу без какого-либо внешнего взаимодействия.

Двое молодых математиков ошеломили коллег, представив полное доказательство гипотезы Кана-Калаи — обобщающее утверждение о том, как возникает структура в случайных множествах и графах.

Когда математики Джефф Кан и Гиль Калаи в 2006 году впервые выдвинули свою гипотезу о «пороге ожидания», они сами в нее не поверили. Их тезис – широкое утверждение о природе математических объектов, именуемых «случайными графами» — казался слишком категоричным, слишком всеобъемлющим, слишком смелым, чтобы претендовать на истинность. Казалось, что он скорее выдает желаемое за действительное, чем отражает математическую истину. Даже с такими оговорками, никто не смог опровергнуть эту гипотезу, и она быстро стала одной из важнейших нерешенных задач в своей области.

Теперь, более 15 лет спустя, двое молодых математиков из Стэнфордского университета сделали то, что, по мнению Кана и Калаи, граничит с невозможным. В В на удивление кратком препринте, выложенном в онлайне всего несколько недель назад, Джинён Пак и Гью Туан Фам дали полное доказательство этой гипотезы.

«Оно получилось поразительно простым и изобретательным», —  сказал Калаи, —  «Завораживающим. Чудесным».

Привет, меня зовут Петр и я работаю в Badoo в команде биллинга. В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы над пет-проектом по созданию хранилища фотографий с возможностью поиска дубликатов. Я расскажу, с каким багажом я вошел в этот проект, в чем заключалась задача и как её решал. В конце поделюсь результатами и почему я считаю, что это один из лучших проектов, которым я занимался. 

Однажды мои знакомые попросили сделать им хранилище изображений для их проекта по модерации внешних ресурсов. Условия: срок хранения до трех лет, фотографии при этом присылаются неравномерно, в среднем поток — 150.000 картинок в сутки.

Казалось бы, достаточно банальная задача. Если бы не еще одно условие: хорошо бы сопоставлять фотографии с уже имеющимися: искать дубликаты и помечать их.