Алгоритмы *

SIMD и обработка изображений

Обработка изображений (здесь мы сознательно ограничиваем в себя только растровыми картинками и опускаем широкий класс векторных изображений), как правило, представляет собой набор простых операций, которые применяются к каждой точке изображения. Если учесть, что цветовые каналы, из которых состоит точка изображения (пиксель) обычно представлены в виде целых чисел небольшой размерности, то обработка изображения сводится к огромному числу однотипных операций над 1-2 байтными целыми числами.

Встала задача перебрать все возможные варианты «триангуляций». Это «склейки» из N треугольников, которые подчиняются простым правилам:

1. Соприкасаться треугольники могут только по ребру
2. Одно ребро может быть общим только у двух треугольников, не больше

Например, из трёх треугольников уникальных вариантов может быть всего два:
[[A B C], [A B D], [A C D]]
[[A B C], [A B D], [A C E]]

При том, что всего вариантов склеек 120. Мне удалось неплохо оптимизировать процесс перебора, который позволил просчитать почти все варианты вплоть до N = 11, но это всё равно очень мало.
Я расскажу как оптимизировал, может быть у уважаемой публики появятся идеи как этот процесс еще ускорить.

Привет Хабр!

Мы продолжаем публикации о технологиях оптического распознавания (OCR, ICR) и понимания документов, разработанных специалистами компании Cognitive Technologies. Сегодня наш рассказ о технологиях оцифровки текстовых документов Cognitive PDF/A.

В бизнес-сфере достаточно часто приходится сканировать бумажные документы с целью последующей пересылки по электронной почте или архивного хранения. При качественном сканировании получившиеся изображения-образы зачастую оказываются достаточно большого размера. Например, документ формата А4, отсканированный в цветном режиме при разрешении 300 DPI, имеет размер порядка 25 Мб. Использование файлов таких больших размеров неэффективно в электронных архивах, поэтому все больший интерес обретают технологии сжатия получившихся электронных образов. Классические технологии сжатия изображений (JPEG, RLE, Deflate и т.п.) не применимы, так как в общем случае документы могут содержать как монохромный текст, так и полноцветные графические области. Алгоритмы сжатия изображений без потерь, результативные для монохромных текстов, неэффективны для полноцветной графики, в то время как сжатие с потерями демонстрирует высокие показатели для цветных изображений, однако сильно искажает текстовую информацию (Рис. 1). Поэтому обычно для сжатия изображений такого типа используют комбинированный подход.

В субботу (23.11.2013) прошел очередной конкурс от CodinGame. А так как в этот же день исполнилось ровно 50 лет со дня первого выпуска сериала «Доктор Кто», все задания на конкурсе были связаны с этой тематикой. В своей заметке я разберу одно из заданий, опишу вариант решения и укажу его недостатки.

Это перевод статьи Джошуа Блоха «Extra, Extra — Read All About It: Nearly All Binary Searches and Mergesorts are Broken» 2006 года.

Я живо помню первую лекцию Джона Бентли в университете Карнеги-Меллон, на которой он попросил нас, свежеиспечённых аспирантов, написать функцию двоичного поиска. Он взял одно из решений и разобрал его на доске, и, разумеется, в нём оказалась ошибка, как и во многих других наших попытках. Этот случай стал для меня наглядной демонстрацией к его книге «Жемчужины программирования». Мораль в том, чтобы внимательно расставлять инварианты в программе.

И вот, теперь 2006 год. Я был потрясён, узнав, что программа двоичного поиска, корректность которой Бентли доказывал формально и тестами, содержит ошибку. Не подумайте, что я придираюсь; по правде сказать, такая ошибка вполне может ускользать от тестеров десятилетиями. Более того, двоичный поиск, который я написал для JDK, тоже был багнутым лет девять. И только сейчас, когда она сломала кому-то программу, о ней сообщили в Sun.

Не так давно на Хабре была статья «Коды Грея и задачи перебора». Статья эта скорее, математическая, нежели программистская, и мне, как простому программисту, читать её было невыносимо тяжело. Но сама тема мне знакома, поэтому я решил описать её своим взглядом, а так же рассказать о том, как использовал её в решении задачи о ранце.


КДПВ: задача о ранце на живом примере

Предыстория

Всё началось 10 лет назад, когда я учился в девятом классе. Я случайно подслушал разговор учителя по информатике, рассказывающего задачку кому-то из старших: дан набор чисел, и ещё одно число — контрольное. Надо найти максимальную сумму чисел из набора, которая не превышала бы контрольное число.

Задача почему-то запала мне в душу. Вернувшись домой, я быстро накатал решение: наивный перебор всех возможных сумм с выбором наилучшего. Сочетания я получал, перебирая все N-разрядные двоичные числа и беря суммы тех исходных чисел, которым соответствуют единицы. Но я с огорчением обнаружил, что при количестве элементов начиная где-то с 30, программа работает очень долго. Оно и не удивительно, ведь время работы такого алгоритма — n*2ⁿ (количество сочетаний, умноженное на длину суммы).

Серия постов [Неочевидные алгоритмы очевидных вещей] будет содержать алгоритмы действий, которые кажутся очевидными и простыми, но если задать себе вопрос «как это делается?», то ответ является далеко не очевидным. Разумеется, все эти алгоритмы можно найти в литературе. Под катом располагается алгоритм вычисления корня квадратного числа X.

В своей предыдущей статье я затронул тему грамотной реализации потоков в Qt и предложил свой вариант. В комментариях мне подсказали более верное направление. Попробовал сделать — получилось и вправду легко и красиво! Я хотел было исправить старую статью, но Хабр повис — и все потерялось. В итоге я решил написать новую версию.

Предлагаю вашему вниманию новый (как я думаю) алгоритм сортировки. Пытался искать похожее, но аналогов не увидел. Дайте знать, если видели что-то подобное.
Суть сортировки в том, что хэш-функция и разрешение коллизий построены таким образом, что в хэш-таблице данные оказываются уже в отсортированном виде. Остаётся только пробежаться по массиву хэш-таблицы и собрать непустые отсортированные данные.

Кому интересно – прошу под кат.

Результат генерации первого поколения

Я не дизайнер. Но иногда приходится для каких-то своих проектов придумывать какой-то дизайн, чего я очень не люблю делать. Колдуя несколько часов в фотошопе в голову ничего интересного так и не приходит. Вроде сделаю какой-никакой макет, но чего-то не хватает. Что-то не то. Нужно вдохновение. Именно так и родилась идея сделать генератор визуальных интерфейсов, который служил бы источником вдохновения, подсказывал какие-нибудь формы и их положение. А потом в мою неспокойную голову пришла идея сделать генетический алгоритм, где в роли фитнесс-функции буду выступать я со своей субъективной оценкой. Забегая вперед скажу, что ничего особенного из этой идеи не вышло.

Требуемые знания: знакомство с методами линейной бинарной классификации (e.g. SVM (см. SVM Tutorial)), линейная алгебра, линейное программирование

Рассмотрим линейную задачу бинарной классификации (если задача линейно неразделима, её можно свести к таковой с помощью симметричного интегрального L-2 ядра(см. SVM)). При решении такой задачи классифицируемые элементы (далее образцы) представляются в виде элементов векторного пространства размерности n. На практике в таких задачах n может быть чрезвычайно большим, например для задачи классификации генов оно может исчисляться десятками тысяч. Большая размерность влечёт, по-мимо высокого времени вычисления, потенциально высокую погрешность численных рассчётов. Кроме того использование большой размерности может требовать больших финансовых затрат (на проведение опытов). Постановка вопроса такова: можно ли и как уменьшить n отбрасыванием незначимых компонент образцов так, чтобы образцы разделялись «не хуже» в новом пространстве (оставались линейно разделимы) или «не сильно хуже».

В своей статье я хочу для начала провести краткий обзор метода из этой статьи Gene_Selection_for_Cancer_Classification_using, после чего предложить свой метод.

Доброго времени суток. На днях у меня возникла задача по реализации алгоритма пост-обработки результатов оптического распознавания текста. Для решения этой проблемы не плохо подошла одна из моделей для проверки орфографии в тексте, хотя конечно слегка модифицированная под контекст задачи. Этот пост будет посвящен модели Noisy Channel, которая позволяет осуществлять автоматическую проверку орфографии, мы изучим математическую модель, напишем на c# немного кода, обучим модель на базе Питера Норвига, и под конец протестируем то что у нас получится.

Необходимость сложной обработки текстовых данных, хранящихся в ERP-системах (и не только) возникает достаточно часто. В качестве вводных примеров можно привести следующие:

• Унификация наименований товарной номенклатуры
• Автоматическая расстановка формализованных атрибутов товаров на основании их наименований или описаний
• Преобразование почтовых адресов как с целью унификации так и для формального структурирования
• Определение пола человека по его имени
• Извлечение информации из примечаний к документам (например, для автоматического связывания записи из выписки с отгрузочными документами)
• и т.д. (фантазировать можно еще долго)

Рассмотрим простую задачу: есть некоторый достаточно большой неизменный набор чисел, к нему осуществляется множество запросов на наличие некоторого числа в этом наборе, необходимо максимально быстро эти запросы обрабатывать. Одно из классических решений заключается в формировании отсортированного массива и обработке запросов через бинарный поиск. Но можно ли добиться более высокой производительности, чем в классической реализации? В этой статье мне хотелось бы рассказать про Cache-Conscious Binary Search. В данном алгоритме предлагается переупорядочить элементы массива таким образом, чтобы использование кэша процессора происходило максимально эффективно.

Всем хабрапривет!
Как-то понадобилось мне в Qt 5.1.1 для WinXP в VS2009 реализовать многопоточное приложение с интенсивным обменом сигналами. Взял я Шлее, вычитал у него, что нужно унаследовать класс от QThread и — вуаля, велком в многопоточность! На всякий случай заглянул в документацию Qt — там никто не возражал против наследования от QThread своего класса. Ну что же — порядок, сделано! Запускаю — вроде как работает, но как-то не так… Начинаю в режиме отладки отслеживать — а там творится черт знает что! То сигналы не выходят, то выходят, но как-то криво и из другого потока. Одним словом, полный бардак! Пришлось основательно по-google-ить и разобраться в теме (мне помогли статьи тут, здесь и там). В итоге я сделал шаблон класса на С++ (вернее, целую иерархию оных), что мне позволило в итоге писать (относительно) небольшой код класса, живущего в другом потоке, который работает правильно и стабильно.
Upd: в комментариях мне подсказали более качественный подход — я его описал в новой статье.

Когда речь заходит о фондовом рынке и торговле на бирже, первое, что приходит на ум многим людям – это форекс. Действительно, реклама этого вида инвестиций (хотя таковыми операции на этом рынке можно назвать с натяжкой) проникла во многие сферы нашей жизни – успешные трейдеры, которые зарабатывают тысячи долларов параллельно с основной работой или лежа на пляже, смотрят на нас и с плакатов в вагонах метро, и с баннеров в Сети. Между тем, здесь все далеко не так просто.

Многие знают, что одно из первых, что говорят в техническом ВУЗе — забыть все, что проходили в школе. Данная рекомендация актуальна и здесь. Полезно иногда с чистого листа начать.

На данный момент все рынки автоматизированы. По этой причине какие-то экономические объяснения ценообразования являются некими рудиментами. Рулят алгоритмы + некое ручное вмешательство.

Задача каждого торгового алгоритма всегда одна и та же — принести денег владельцу. Алгоритм тем лучше, чем больше денег он в состоянии принести.

Не так давно наткнулся на статью о том, как Michael Kozakov не смог решить алгоритмическую задачу на собеседовании в Twitter. Решение этой задачи — почти в чистом виде один из самых стандартных алгоритмов на графах, а именно, алгоритм Дейкстры.
В этой статье я постараюсь рассказать алгоритм Дейкстры на примере решения этой задачи в несколько усложненном виде. Всех, кому интересно, прошу под кат.

15 ноября исполнилось 25 лет со дня триумфа Советской космонавтики — полностью автоматический полет многоразового транспортного космического корабля Буран. Хроника данного события.

В 1976 году в СССР в обстановке строжайшей секретности началась разработка многоразового транспортного космического корабля Буран в рамках проекта «Буран-Энергия».
Это был грандиозный проект. В его создании принимали участие 86 министерств и ведомств и 1286 предприятий СССР (всего около 2,5 миллиона человек).

Свой первый и единственный космический полёт «Буран» совершил 15 ноября 1988 года. Орбитальный корабль был запущен c космодрома Байконур при помощи ракеты-носителя «Энергия». После облёта Земли Буран произвёл посадку на специально оборудованном аэродроме «Юбилейный» на Байконуре. Полёт прошёл без экипажа, полностью в автоматическом режиме. В отличие от американского Шаттла, который совершал посадку только на ручном управлении.

Более подробно про сам Буран можно узнать на Wikipedia. Но самая полная информация собирается на сайте http://www.buran.ru

Вступление

Вообще, речь пойдёт не о классической гомоку, а о русской вариации «пять в ряд». У вас есть листок бумаги в клеточку. Правила игры такие же, как в крестиках-ноликах. Отличие лишь в том, что необходимо выстроить линию из 5 элементов.



За такой нехитрой игрой мы прослушали не одну лекцию. Меня всегда раздражало, что моя блестящая стратегия разбивается о собственную невнимательность. Ну ничего, думал я, вот напишу программу, которая не будет делать ошибок, я тогда всем им покажу! Раз плюнуть! Пару циклов, правда, надо повозиться с пользовательским интерфейсом, но за пару вечеров управлюсь. С момента окончания института прошло 10 лет, а программу я всё ещё не написал.