К написанию этой заметки меня сподвигло почти полное отсутствие информации на русском языке относительно эффективной реализации алгоритма оптимального префиксного кодирования алфавита с минимальной избыточностью, известного по имени своего создателя как алгоритм Хаффмана. Этот алгоритм в том или ином виде используется во многих стандартах и программах сжатия разнообразных данных.
Казалось бы, жизнь невозможно повернуть назад, а предмет из фотографии не восстановишь. Хотя с последним можно поспорить: из плоского 2D-изображения реально восстановить 3D-модель объекта. Подобная «магия» часто практикуется в AR/VR, управлении беспилотниками и других сферах. Для этого первым делом производится калибровка камеры. Чтобы понять процесс калибровки, сперва следует освоить базовые принципы преобразования трехмерных координат точек в двухмерные на плоскости.
Сегодня мы рассмотрим:
• геометрию формирования изображения на сенсоре камеры (pinhole модель);
• как рассчитываются координаты точки на сенсоре для точки из реального мира;
• как переходить от одной системы координат к другой;
• что такое внутренние и внешние параметры камеры и зачем они нужны.
Привет, Хабр!
В этой статье мы демонстрируем наш практический опыт маппинга позиций со структурой отделов при помощи инструмента «Проверка вводимых значений» MS Excel.
С уважением,
Владимир
Привет, Хабр!
На связи участник профессионального сообщества NTA Кухтенко Андрей.
В интернете постоянно что-то рекомендуют: посмотреть новое видео, добавить друга или купить товар. Как работают эти алгоритмы, расскажу в посте ниже и реализую рекомендательную систему с помощью графов.
Нетрадиционный способ вычисления медианы массива значений с плавающей точкой при помощи нескольких проходов по исходному массиву по словам, начиная с более значащих, с использованием целочисленной арифметики, что даёт возможность в некоторых случаях несколько обогнать по скорости "традиционные" классические алгоритмы.
Привет Хабр! В мире современных вычислений и информационных технологий, алгоритмы играют решающую роль. Они служат фундаментальным инструментом для решения разнообразных задач, начиная от оптимизации бизнес-процессов до анализа сложных структур данных. В контексте графовой теории и сетевых приложений, алгоритмы нахождения кратчайшего пути с одним источником во взвешенных графах представляют собой важную часть этой эффективной инструментарии.
В данной статье мы погрузимся в мир алгоритмов, предназначенных для нахождения кратчайшего пути в графах, в которых каждое ребро имеет свой вес. Независимо от того, является ли целью нахождение кратчайшего пути в дорожной сети, оптимизация маршрутов в логистике или даже поиск кратчайшего пути в социальных сетях, алгоритмы нахождения кратчайшего пути предоставляют мощные инструменты для решения таких задач.
Здравствуйте, дорогие хабровчане, недавно столкнулся с проблемой, связанной с написанием алгоритма из названия в turboprolog2.0, более того я не нашел нигде готовой реализации в трехмерном пространстве на нормальных языках программирования.
Привет, Хабр! Меня зовут Владислав Абрамов, я аналитик в команде разработки компании Easy Commerce. Перед нами стояла задача создать алгоритм, который определяет влияние характеристик карточки товара на поисковую позицию в крупнейших российских маркетплейсах. Большинство из них не раскрывают принципы ранжирования — эту проблему нужно было решить с помощью анализа открытых данных. В этой статье расскажу, как мы прошли этот путь и проверили, что решение действительно работает.
Привет, уважаемые читатели Хабра!
Сегодня сетевые приложения чрезмерно сложны. В такой среде балансировка нагрузки становится неотъемлемой частью инфраструктуры, позволяя равномерно распределять запросы между серверами и обеспечивать отказоустойчивость. Без балансировки нагрузки, сетевые приложения столкнутся с недоступностью, ухудшением производительности и непредсказуемыми сбоями.
В этой статье мы проведем сравнительный анализ трех известных алгоритмов балансировки нагрузки: Round Robin, Least Connections и IP Hash. Мы рассмотрим их преимущества и недостатки, а также сценарии использования, в которых каждый из них сияет особенным образом.
Школа программистов hh.ru 2023 успешно стартовала, а значит пришло время традиционно показать вам задачки со вступительных испытаний. В этой статье мы разберемся, как устроен отборочный тур изнутри и разберем решения задач этого года. Мы так уже делали: последние материалы с разборами можно посмотреть здесь и здесь. Поехали!
Целостность можно достичь различными способами. Например, чек-суммами. Вот как раз была такая задача - обеспечить целостность с помощью чек-сумм.
На ум сразу пришел CRC. Ну тут просто - взял скопировал готовый код, бери не хочу, реализаций на разных языках куча.
Но это простой путь слишком просто - так не интересно (да и лишних часов на таску надо тоже поставить). Поэтому решил усложнить себе жизнь разобраться в работе CRC!
Привет, Хабр!
Когда речь идет о распределенных системах и сетевых приложениях, консенсусный алгоритм становится must have. Эти алгоритмы играют ключевую роль в обеспечении надежности, согласованности и целостности данных в условиях, когда у нас есть несколько участников (узлов), работающих в сети. Например, множество современных распределенных баз данных, файловых систем и кластеров используют консенсусные алгоритмы для координации операций между разными узлами.
В сценариях, где имеются несколько серверов, подразумевается, что они должны приходить к единому решению относительно каких-либо операций, таких как запись данных, выбор лидера или другие важные решения. Консенсусный алгоритм служит мостом между параллельным выполнением и сохранением согласованности.
К примеру, у вас есть распределенный кластер серверов, которые отвечают за хранение критически важных данных. Если один из серверов хранит информацию о балансе банковского счета пользователя и другой сервер отвечает за транзакции, нам нужно обеспечить согласованность данных между ними. Консенсусный алгоритм помогает решить вопросы вроде "Что произойдет, если сервер с балансом откажет?"
В этой статье, мы рассмотрим один из наиболее популярных консенсусных алгоритмов - Raft. Рассмотрим его ключевые компоненты, алгоритм выбора лидера, обеспечение целостности данных и оптимизации для улучшения производительности.
Всем привет! Сегодня хочу поделиться опытом написания консольного инженерного калькулятора, который может посчитать выражение вроде (log2(18)/3.14)*sqrt(0.1*10^(-3)/0.02)
В этой части мы рассмотрим создание простейшего парсера (токенизатора) на базе конечного автомата, который будет разделять исходное выражение на части: числовые литералы, операторы, функции и т.п.
В игровых мирах сражения, взаимодействия НПС и стратегические маневры приводят к необходимости поиска точек защиты или точек укрытия (cover). В этой статье я рассмотрю один из аспектов игровой механики – создание такой системы на основе анализа окружения, которая позволяет игрокам и AI эффективно и эффектно использовать геометрию в разных игровых сценариях, и делают игровой опыт более динамичным. Посмотрим на особенности, которые влияют на алгоритм генерации и реализацию в движке 4A Engine.
Привет, Хабр!
Меня зовут Илья, я frontend-разработчик SimbirSoft. Долгое время вопрос изучения алгоритмов был холиварным. Со я временем убедился, что ни одно современное собеседование в крупную компанию не обходится без вопросов про алгоритмы, и в последний год их всё больше.
Даже если ты frontend-разработчик и решаешь прикладные задачи, тебе в любом случае придётся знать алгоритмы хотя бы на базовом уровне. Но статей на русском с объяснением алгоритмов и тем, как их реализовать на JavaScript, крайне мало. Поэтому хочу поделиться некоторыми алгоритмами сортировки и поиска, и немного рассказать про структуры данных. Знание алгоритмов и структур данных поможет вам в оптимизации приложений.
Статья будет полезна разработчикам любых направлений, которые начали свой путь к крепкому уровню middle.
Одной из ключевых задач при работе с данными является уменьшение размерности данных, чтобы улучшить их интерпретируемость, ускорить алгоритмы обучения машин и, в конечном итоге, повысить качество решений. Сегодня мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis).
На сегодняшний день существуют сотни программ для оценки производительности вычислительных устройств, но абсолютным лидером среди них несомненно является PassMark - "Industry standard benchmarking since 1998", - как его позиционирует сам разработчик, и вдобавок предоставляющего обширную публичную базу оценок производительности разнообразных устройств по всему миру для возможности их сравнения между собой. Все это делает PassMark выбором №1 для всех, кто не только желает оценить производительность своего устройства, но и сравнить его с любым другим устройством в мире.
Но что находится под капотом у легендарной программы для бенчмаркинга? В этой статье мы изучим ее алгоритмы тестирования и воспроизведем их самостоятельно на других языках программирования, чтобы иметь независимую возможность получения оценки производительности.
В свободное время я восстанавливаю старенькую, но довольно известную игру Pharaoh. Это ситибилдер, выпущенный в прошлом веке и разработанный Impressions Games. Технология рендеринга в этой игре была значительным достижением для своего времени и способствовала созданию впечатляющей атмосферы Древнего Египта, которая погружает игрока в проработанное окружение, удивляет вниманием к мелким деталям и передает богатство и разнообразие древнеегипетских пейзажей. В этой статье я опишу алгоритм отрисовки города, зданий, объектов, анимации и формат карты оригинальной игры.
В прошлой части мы рассмотрели, как выглядят квантовые цепи с традиционными логическими операциями над данными. Сегодня мы рассмотрим два классических квантовых алгоритма, которые дают существенный выигрыш в производительности по сравнению с классическими алгоритмами решения этих задач.
В современном мире объем данных в интернете постоянно растет с огромной скоростью. Возникает логичный вопрос: как ориентироваться в этом информационном потоке?
Чтобы упростить себе задачу поиска и обобщения информации IT-энтузиасты применяют технологии генеративно обученных чат-ботов. Наиболее широкое распространение получил ChatGPT. Яндекс, в свою очередь, добавил в браузер YandexGPT, который позволяет тезисно ознакомиться с содержанием страницы. Всё чаще вакансия Prompt-инженера начинает встречаться на hh и Хабр Карьере. Специалисты и чат-боты помогают конечному пользователю экономить время для поиска необходимой информации.
Но что делать, если возможности обратиться за помощью к подобным технологиям нет? Указанные выше языковые модели нельзя интегрировать в собственные проекты, сценариев их использования много, но они всё равно ограничены.
В статье мы расскажем, как (не без нейронных сетей) можно создать простой алгоритм на Python, который поможет извлекать ключевые слова из любого текста, тем самым избавляться от ненужной информации и автоматизировать процесс анализа материалов. Мы будем работать с русским текстом, а именно — с новостными постами. Поэтому в частном случае используются пакеты для обработки, поддерживающие именно русский язык. В том числе используются модели, обученные на корпусах текстов с новостной семантикой.
