Алгоритмы *

У нас есть 3 "теории всего" - научная картина мира (все сводится к законам физики), информатика (все сводится к битам) и фундамент математики (все сводится к логике). Именно фундамент математики представляет особый интерес, так как он является фундаментом для двух других фундаментов и имеет глубокий философский смысл. Последние 2 года я сильно им увлекся и проделал довольно большую работу по углубленному изучению теории типов (Calculus of Constructions), и готов поделиться результатами, а также рассказать о девяти направлениях, где можно применить это на практике. Очень многое получилось лучше, чем я планировал. Изначально перспективы были не очень понятными, и поэтому я не рассказывал друзьям и коллегам про мою работу в этом направлении и называл это «Секретный Проект». Но теперь, когда многое прояснилось и получилось, можно поделиться успехом. Собственно, в этой статье я расскажу вам не только про сам фундамент математики, а еще его связь с ежедневной работой программиста, а также с Computer Science/Data Science и AI/ML. Я вам нарисую большую и красивую картину, на которой все понятно и логически следует из маленького набора правил выведений типов (11 штук) и аксиом теории множеств (9 штук).

У нас есть 3 фундамента математики — теория множеств (удобна для человека), теория типов (удобна для компьютера) и теория категорий (не знаю, зачем она вообще нужна). Они примерно одинаковой мощности и одну можно выразить внутри другой. Особый интерс представляет именно теория типов, тк ее довольно легко можно запрограммировать внутри компьютера и использовать как строгий фундамент для других теорий, который не дает совершить ошибку и проверяет каждое ваше действие.

Привет Сегодня мы рассмотрим, заключительный в цикле материалов, Российский шифр «Кузнечик».

«Кузнечик» — это современный стандарт шифрования в России и за рубежом. Опубликован был в 19 июня 2015 года. В наступающем 2025 году будем отмечать его юбилей.

Среди игр на тетрадном листочке из школьной поры была такая Гонки — вы тоже помните? На удивление, похожую игру предлагает в своей старинной книжке Жак Арсак — машина «в пошаговом режиме» мчится по извилистой трассе на целочисленной плоскости — и нужно варьируя вектор скорости умудриться не вылететь — но и доехать не черепашьим шагом.

Задача на основе этой игры добавлена на сайт к новогодним праздникам — вдруг кто‑то устанет от оливье раньше времени :-) Здесь в качестве входных данных вы получаете описание профиля всей трассы целиком — и нужно предложить последовательность ходов которые позволят безопасно проехать весь маршрут притом со средней скоростью не хуже 3 клеток за ход (считая только продольную компоненту скорости).

Чтобы легче было понять принцип (вдруг кто‑то не играл в детстве) — добавлена небольшая демонстрашка, в которой можно управлять прохождением по трассе кликая или тапая в нужные участки экрана.

Честно говоря планировалось что в задаче будет спрашиваться наиболее быстрый маршрут — но составляя её я немного усомнился в собственном решении — поэтому она стала чуточку проще.

Конечно, из‑за того что вся трасса видна сразу, отсутствует интрига — но на днях планируется добавить версию игры в которой нужно играть против HTTP‑сервера — и там «видимость» трассы будет ограниченной, так что если не хватает интриги — просто чуть‑чуть подождите :-)

В этой статье я привел основные сведения о трех основных видах НБК и показал реализацию каждого.

Содержание: формулировка задачи, независимость признаков, теория для мультиномиального, гауссовского и бернулли и их реализация.

Ах, матрицы — одна из тех базовых концепций линейной алгебры, с которыми мы встречались в школе. Несмотря на их важность, мне за мою карьеру ни разу не доводилось с ними работать, и из-за этого я забыл, насколько они мощны и универсальны. Подходящий момент, чтобы вспомнить их, настал, когда я работал над моим интерактивным редактором диаграмм Schemio. В этой статье я расскажу, как использовал матрицы для решения сложных задач.

Всем привет! На связи команда аналитиков X5 Tech. Мы продолжаем исследовать подходы Reinforcement Learning для ценообразования. В этой статье мы рассмотрим применение контекстных многоруких бандитов на примере модельной задачи, опишем несколько реализаций и сравним их.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

В этой части научимся применять разные условия в зависимости от состояния рекурсивного "цикла" и отлавливать его "зацикливание".

Привет, Хабр! Я Денис Логашов, инженер-исследователь отдела автоматической обработки результатов моделирования и визуализации YADRO. В этой статье я расскажу о решении основной задачи в соревновании Micromouse: как роботу пользоваться сохраненной картой лабиринта для передвижения по нему и поиска кратчайшего пути. Это продолжение предыдущего материала, где мы учили робота карту составлять.

Оказывается Хабр доброжелательно предоставляет возможность завести бесплатный «корпоративный» блог для опенсорсного проекта. Какое‑то время назад я подал заявку — и недавно обнаружил что она была удовлетворена. Начинать программисты любят с «тестового» поста, но т.к. речь идёт о публичном пространстве, пусть он будет хоть немного содержательным:)

На сайт CodeAbbey сегодня добавилась задачка про поиск Белого Прямоугольника. Речь идёт о матрице в которой есть чёрные и белые клетки — расставленные достаточно хаотично — и хочется найти прямоугольник без чёрных клеток максимальной площади (со сторонами параллельными сторонам матрицы, конечно).

Про сам сайт мы ещё расскажем в отдельно (иначе зачем блог было заводить) — а сейчас всё же про саму задачку.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

В этой части воспользуемся обширными возможностями поиска в массивах и реализуем рекурсивную сортировку «пузырьком».

Ранее в  статьях. о симметриях списочной многострочной модели (СММ) рассматривались окаймления строки нетривиальных инволюций (НIn) парами строк, содержащих квадратичные вычеты — полные квадраты (КВК). В таблице А0 показаны названные зависимости.

При изложении текста  решается задача определения нетривиальных инволюций (НIn) в конечном числовом кольце вычетов (КЧКВ) по составному (полупростому) модулю и формировании полного списка модели. Для получения решения используется модель составного числа (СММ) и Закон распределения делителей (ЗРД здесь). Любая пара строк СММ, окаймляющая строку нетривиальных инволюций, имеет номера, полусумма которых равна номеру строки НIn, совпадающему с меньшим значением инволюции.

Всем привет ! Данная статья написана по итогам обучения на курсе Otus ML Basic и в ней я проведу сравнение алгоритмов градиентного бустинга. Почему бустинг, спросите вы ? Понятно, что нейронные сети интереснее, но не всегда их применение целесообразно и есть задачи для которых классические методы машинного обучения являются лучшим выбором. Бустинг является одним из наиболее эффективных классических алгоритмов и поскольку существуют различные его реализации, то мы проведем сравнение, чтобы понять, кто из них демонстрирует лучшие результаты.

Предлагаю вашему вниманию задачу, которую задавал своим коллегам 1сникам. Но они не справились. Возможно, ваши познания в SQL лучше, чем их.

Есть некоторый иерархический справочник, иерархия элементов. У каждого элемента есть поле «Позиция» (может быть дробным и отрицательным). Элементы в пределах одного родителя должны быть пронумерованы в поле «Позиция» по порядку с единицы с шагом один: 1, 2, … N

Таким образом, например, чтобы поменять порядок элементов с позициями 2 и 3 мы можем элементу с позицией 2 установить позицию 2,5 и вызвать процедуру исправления порядка.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

В этой части немного поработаем с массивами.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

В этой части будет очень простой код, с чуть-чуть сложным регулярным выражением.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

В этой части с решением нам помогут логические агрегаты bool_and/bool_or.

В этой челлендж-серии статей, начатой, внезапно, с разбора задачи Day 11, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Вступление

Тема искусственного интеллекта стремительно набирала популярность, но реализация алгоритмов используемых в ИИ часто бывает сложной и запутанной. В этой статье я продемонстрирую реализацию алгоритма Брайна Люка "Отжиг"применив современные практики и технологии для сокращения исходного кода.

Понимание Алгоритма Отжига

В области алгоритмов оптимизации выделяется Алгоритм Отжига (Симулированный Анализ) - мощная техника, вдохновленная физическим процессом в металлургии, позволяющая улучшить кристаллическую структуру материалов.Идея заключается в том, чтобы начать с высокотемпературной системы с постепенным охлаждением и переходом к минимальной энергии.Разработанный Брайаном Луком в конце 1980-х алгоритм нашел широкое применение в различных областяхот инженерии и информатики до финансов и биологии, благодаря способности эффективно искать оптимальные решения в сложных пространствах.

Реализация

Реализация являет поиск глобального минимума функции энергии: принимая начальное состояние, максимальное количество итераций, начальную и конечную температуру на каждой итерации алгоритм генерирует новое состояние, вычисляет разницу энергии между новым и текущим состояниями и принимает новое состояние с определенной вероятностью, зависящей от температуры.

Рассмотрим фазы алгоритма:

Привет, друзья!

В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это седьмая часть серии.

Сегодня мы поговорим об алгоритмах для работы со строками и поиска.

Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории.

Интересно? Тогда прошу под кат.

Привет, Хабр! Мы — команда ML‑разработчиков Сбера и Sber AI Lab. Хотим рассказать о нашем open‑source инструменте RePlay, который позволяет создавать рекомендательные системы с нуля, начиная с самых ранних DS‑экспериментов и заканчивая промышленной эксплуатацией. Статья будет интересна ML‑инженерам, разрабатывающим промышленные рекомендательные системы.

Мотивацией для создания RePlay послужил тот факт, что все популярные на сегодняшний день RecSys‑фреймворки в основном нацелены на научные исследования и плохо оптимизированы для промышленной эксплуатации: не в состоянии обработать большой объём данных или требуют для этого значительных модификаций. Подробнее о создании библиотеки вы можете прочитать в соответствующей статье с RecSys 2024. По той же ссылке вы найдёте обзорное видео о RePlay.

Здесь же мы сравним RePlay с главными конкурентами — RecBole и Microsoft Recommenders. Разберём возможности, которые предоставляет каждая из библиотек, а затем, на примере SOTA‑модели, построим рекомендательную систему, начиная с ввода данных и заканчивая генерированием рекомендаций и подсчётом метрик. Сравним полученные модели по качеству и длительности обучения и инференса. В конце расскажем об уникальных возможностях RePlay, которые помогут ещё сильнее облегчить путь разработчика, по сравнению с использованием библиотек‑конкурентов