Алгоритмы *

Как финансировать стартап на этапе MVP? Краткое руководство по первичному финансированию

Деньги на собственный бизнес — самая заветная мечта начинающего предпринимателя, не так ли?

Именно получение гранта может воплотить ее в жизнь. И пока владельцы малого бизнеса мечтают о гранте чтобы профинансировать свой стартап, процесс его получения выдается не таким легким и безоблачным как кажется на первый взгляд.

Однако если знать где искать тот самый фонд и как подать заявку, путь к получению капитала для развития бизнеса может значительно сократиться.

Делюсь впечатлениями как я поучаствовал в конкурсе Яндекс "One Day Offer Frontend". Суть в том, что надо пройти онлайн соревнование - решить за 3часа 5 задач, можно частично. Задачи на алгоритмы и верстку на 5, 45, 70, 90 и 90 баллов. Надо набрать >=100 баллов и тогда будет уже онлайн собес с людьми 25 сентября и оффер в одну из команд Я.Такси, Маркет или Поиск если все будет ОК.

Нахождение точки пересечения двух отрезков

Эта статья продолжение серии публикаций по эффекту Шноля - космо-физических циклов проявляющихся в случайных процессах (прежде всего в радиоактивном распаде). Здесь приведенный алгоритм используется и в данной статье. Изменение косметические (графики вероятностей не двигаются до более полного совпадения по дистанции Эвклида). Данные предоставлены пользователем - 48 дней с 19 декабря 2012 года по 6 февраля 2013 года распад стронция-90, измерение дозиметром ДП-5В.

Если говорить про Self-Attention в картиночных моделях, то тут есть 2 варианта. Олдскульный  “давайте просто перевзвесим фичи” в разных вариантах: поканально, пространственно, в некоторой проекции. И новомодный "давайте обучим трансформер" с представлением патчей как визуальных слов. Первый подход рабочий, но не дает значительного улучшения в плане метрик. Второй подход слишком вычислительно сложный и часто заточен на размер картинок.

Подход коллег из ByteDance AI Lab и университета Пекина сильно отличается от этих крайностей и является переосмыслением Attention-механизма трансформеров в работе свёрток.

Я сейчас изучаю продвинутые структуры данных и в один прекрасный вечер я решил собирать алгоритмы и структуры данных к себе на гитхаб (и до сих пор это делаю). Захотел я сделать так, чтобы сделать всё шаблонным, если что-то мне резко понадобится, то я смог за считанные секунды добавить себе шаблонный класс структуры данных или шаблонную функцию алгоритма и использовать. Звучит замечательно, особенно на контесты с codeforces.

Я столкнулся с проблемами и решил здесь поделиться опытом с тем, кто также, как и я, мало знаком с пром. прогой и до этого в основном увлекался олимпиадным программированием.

Введение

Это четвертая статья с этой картинкой для привлечения внимания. Она каким-то удивительным образом опять подошла по смыслу.

Мы делаем проект по управлению большими каталогами товаров, и нам потребовалось быстро искать товары по неточному совпадению.

Забегая вперед, скажу, что от идеи до рабочего решения на продакшене прошло пять часов.

Исходная ситуация такова: таблица в MS SQL базе, 50 миллионов записей, записи добавляются постоянно, удаляются или обновляются крайне редко. Средняя длина названия товара составляет 64 символа. Поиск по неточному совпадению работает, для этого используются триграммы и полнотекстовый индекс по столбцу с триграммами. Ранжирование результатов осуществляется при помощи функции CONTAINSTABLE. Результаты получаются релевантные, но поиск работает откровенно медленно, 2-5 секунд на запрос, в зависимости от длины запроса. Мы хотим ускорить его раз в 20, а лучше в 100 подручными средствами.

Как найти самые "горячие" запросы на вашем PostgreSQL-сервере? Поискать их в логе и проанализировать план или воспользоваться расширением pg_stat_statements.

А если в лог попадает миллион запросов за сутки?.. Тогда любое значение лимита pg_stat_statements.max окажется недостаточно велико, чтобы собрать правдивую статистику. Так давайте собирать эту статистику прямо с планов!

Но для некоторых сервисов СБИС нам в "Тензоре" производительность запросов к базе настолько важна, что auto_explain.log_min_duration приходится выставлять в единицы миллисекунд - и вот они, миллионы планов... Как не потеряться в них?

• Как работают алгоритмы распознавания лиц?
• Страшны ли эти алгоритмы на самом деле и где их применяют во благо?
• А также поговорим какого будущего нам ждать.

Немного о скоринге

... и точно. Точнее, с заданной точностью, простите за каламбур.

Под катом я расскажу, как сделать это с использованием школьного курса алгебры и целочисленной арифметики, при чём здесь полиномы Чебышёва I-го рода, и дам ссылки на примеры реализаций для ПК и Cortex-M3.

Давайте поговорим о побитовых операциях.

С ними привычно иметь дело embedded-разработчикам и тем, кто занимается криптографией. Также побитовые операции можно встретить в системном программировании, компьютерной графике и везде, где присутствует сильная ограниченность ресурсов или длительные вычисления.

В прикладном же программировании многие устанавливают (|) и проверяют параметры (&) через степени двойки. Как правило, дальше этого не заходит. Но всегда есть задачи, которые потребуют горизонтального масштабирования при высокой нагрузке в случае их решения явным или привычным способом.

Попробуем применить побитовые операции к прикладной задаче для оптимизации кода в плане производительности и используемых ресурсов – и посмотрим, что из этого получится.

Недавно я столкнулся с задачей об отображении иерархических данных в виде списков с возможностью поиска для платформы iOS. Так как подходящий инструмент не был найден, было решено написать свой компонент, который позволял бы решать поставленные задачи.

В данной статье на примере проекта, архитектура которого приведена на фото, вы сможете найти ответы на следующие вопросы:

- Как работает алгоритм нахождения слов в игре типа Boggle?
- Как предобработать изображение для дальнейшего распознавания букв с помощью OpenCV?
- Как распознать буквы с помощью pytesseract?
- Как происходит клиент-серверное взаимодействие через TCP сокеты?
- Как связать Shortcut и приложение Pythonista?
- Как пробросить порты для взаимодействия с сервером в Docker?

Исследователи Google из команды Brain Team поделились своими достижениями в области масштабирования изображений.

Результаты, мягко говоря, поражают...

Hello, world! Меня зовут Руслан, я работаю в отделе внедрения АО «Россельхозбанк» и в этой статье поделюсь с вами, как мы переносили данные из АБС «БИСквит» в систему ЦФТ-Банк. Если вы так же, как и мы когда-то, задумаетесь о смене основной банковской системы или уже находитесь в этом процессе, то вам, определенно, сюда!

Летом этого года на конференции SIGIR проводился Workshop On eCommerce, посвященный прогнозам намерений и рекомендаций. По традиции к воркшопу приурочили небольшое соревнование, посвященное использованию последних наработок в области RecSys. Мы в Tinkoff.AI решили немного развеяться и поучаствовать.

Если вам интересно, как решали поставленные задачи мы и другие участники, добро пожаловать под кат.

Вступление

Сжатие видео с камеры является важной задачей как при трансляции данных через сеть Интернет, так и при передаче данных через радиоканал. Это позволяет в разы сократить объем передаваемой информации при небольшой потере детализации в исходном видео. Сейчас самым популярным алгоритмом для сжатия видео является кодек h264. Хотя уже существует следующая реализация кодека – h265, но он имеет большую вычислительную сложность алгоритма и пока не нашел столь широкого применения, и его реализацию можно оставить на потом :)

Модельно-ориентированное проектирование - это что?

При разработке алгоритма для ПЛИС можно выделить два основных подхода: написать алгоритм сразу на языке описание аппаратуры VHDL/Verilog/SystemC или использовать более высокоуровневые средства проектирования. Во втором случае вначале строится эталонная модель алгоритма в MATLAB/Simulink, тестируется, верифицируется и постепенно подготавливается к автоматической генерации HDL кода из алгоритма. Конечно, мы выбрали второй вариант, т. е. наш план – на основе MATLAB кода сделать эталонную модель алгоритма Simulink, а после – адаптировать ее к автоматической генерации кода и получить HDL для ПЛИС.