Алгоритмы *

1. Проектирование
2. Реализация
3. Интеграция

От адаптивного Умного перекрестка до САМООБУЧАЮЩЕГОСЯ...

После прочтения статьи про поиск изображения в изображении, осталось множество вопросов к формулам, да и к самому коду где преобразование массивов мне показалось не прозрачным из-за использования множества сторонних библиотечных функций.

Потому занялся дополнительным поиском готовых реализаций, но к сожалению не смотря на обилие упоминаний идеи 1974 года, реализаций алгоритма, даже на законодателе моды в вычислительной математике Фортране я не обнаружил. В семинарах и лекциях да и в диссертациях описание не блистало целостностью, потому собрав с десяток статей и обсуждений в кучу появилось желание написать статью для тех кто простейшую реализацию поиска подстроки хочет "подержать в руках".

Оптимизаторы — важный компонент архитектуры нейронных сетей. Они играют важную роль в процессе тренировки нейронных сетей, помогая им делать всё более точные прогнозы. Специально к старту нового потока расширенного курса по машинному и глубокому обучению, делимся с вами простым описанием основных методик, используемых оптимизаторами градиентного спуска, такими как SGD, Momentum, RMSProp, Adam и др. 

Задача 5. Предел и вероятности

Сегодня довольно легко столкнутся с недобросовестными школьными учебниками, в частности с учебниками по информатике. В главах, посвященных алгоритмам, вы можете найти непосредственно определение алгоритма. Не пояснение, о чем идет речь, не рассказ о предмете, а именно определение. Причем выделенное жирным шрифтом, старательно обведенное в рамку и помеченное какой-нибудь заметной пиктограммой в виде восклицательного знака. Обычно приправлено всё это соусом из кучи обязательных и необязательных свойств, образуя в итоге феерический кавардак. Давайте попытаемся понять, что же такое алгоритм, почему мы не может дать ему конкретного определения и выясним, какие свойства являются обязательными, а какие нет.

Пандемия потихоньку отступает, вакцинация полным ходом, а мы с апреля снова открыли двери офиса для всех желающих. Для нас это хорошая новость, поэтому решили слегка отметить событие — провести внутренний хакатон с подведением итогов оффлайн. Целей несколько: смена фокуса по задачам, новый опыт и живое общение после самоизоляции. Рабочие моменты на это время можно было отложить.

Задание полностью отличалось от того, чем мы привыкли заниматься, разрабатывая мобильные приложения — нужно было научить машинку на основе Raspberry Pi 4.0 с камерой объезжать препятствия, искать врага определённого цвета и идти на таран. Кто показал в среднем лучший результат — тот и выиграл.

Задание опубликовали в день старта, выделили пару полноценных дней на разработку и провели финал в офисе с онлайн-трансляцией. Под катом — подробное описание задачи и решения команд. Гифки с хайлайтами прилагаются.

Дружбы — одна из важнейших механик любой социальной сети. Подавляющее большинство взаимодействий происходит между пользователями, которые дружат: мы видим и комментируем записи друг друга в лентах, заходим в список друзей, чтобы найти знакомых и написать сообщение. Именно поэтому рост социального графа так важен.

Меня зовут Женя Замятин, я работаю в команде Core ML ВКонтакте. Хочу рассказать, как устроены рекомендации, которые делают ближе пользователей самой крупной социальной сети рунета. 

Один из самых необычных алгоритмов сортировки массива  - это HeapSort, в основе которого лежит алгоритм сортировки выбором, используется структура данных «куча» для быстрого нахождения максимального элемента, а также способ хранения двоичного дерева в линейном массиве. Разберёмся со всем по порядку.

К задачам поиска лучшего варианта решения (объекта, параметров или других данных) сводятся многие из проблем математики, экономики, статистики и т.д. Эти проблемы возникают, когда приходится строить математическую модель ситуации. При обработке полученной математической модели не всегда является возможным перебрать все данные, предоставленные системой, поэтому возникает потребность в разработке таких алгоритмов, которые могли бы искать оптимальные данные с некоторыми погрешностями, чтобы ограничить зону обработки данных для поиска последующих лучших значений.

В данной статье под задачей оптимизации понимается нахождение экстремума (минимума) некоторой вещественной функции в заданной области. Будут рассмотрены два самых важных алгоритма в оптимизации: генетический алгоритм и алгоритм роя частиц.

В предыдущей статье было разработано представление знаковых последовательностей полиномами матричных единиц на примере языкового текста. Текст превращается в алгебраический объект. С текстом можно совершать все алгебраические операции, необходимые для структуризации -- вычисления заголовков, словарей, аннотаций, смысловой разметки. В данной статье приведены два примера алгебраической структуризации текстов иной природы. Азбука Морзе выбрана из-за предельной краткости словаря, а математические формулы как пример обратной задачи.

Основные данные вычислительных экспериментов по реорганизации ярусно-параллельной формы  (ЯПФ) информационных графов алгоритмов (ТГА) приведены в предыдущей публикации. Цель текущей публикации – показать окончательные результаты исследований разработки расписаний выполнения параллельных программ  в показателях вычислительной трудоёмкости собственно преобразования  и качества полученных расписаний. Данная работа является итогом вполне определённого цикла исследований в рассматриваемой области.

Куча (heap) — это не что иное, как двоичное дерево с некоторыми дополнительными правилами, которым оно должно следовать: во-первых, оно всегда должно иметь структуру кучи, где все уровни двоичного дерева заполняются слева направо, и, во-вторых, оно должно быть упорядочено в виде max-кучи или min-кучи. В качестве примера я буду использовать min-кучу.

Алгоритм пирамидальной сортировки — это метод сортировки, который полагается на такие структуры данных как двоичные кучи. Поскольку мы знаем, что кучи всегда должны соответствовать определенным требованиям, мы можем использовать это для поиска элемента с наименьшим значением, последовательно сортируя элементы, выбирая корневой узел кучи и добавляя его в конец массива.

Барбара Лисков является пионером современного подхода к написанию кода. Она хочет предостеречь нас, что задачи, с которыми сегодня сталкиваются компьютерные науки, невозможно решить с помощью одного лишь продуманного дизайна.