Алгоритмы *

Конкурентность сложно как следует наладить, как минимум, тем из нас, кому не повезло писать на языках, непосредственно открывающих нутро конкурентного аппаратного обеспечения: речь о потоках и разделяемой памяти. Не менее сложно организовать конкурентность так, чтобы она работала и правильно, и быстро. Все, что вы знаете об оптимизации однопоточного кода, зачастую вам не поможет. На микроуровне (отдельные инструкции) просто невозможно применить обычные правила, актуальные для μ-операций, цепочек зависимостей, пределов пропускной способности и т.д. При конкурентности правила другие.

Если этот первый абзац вселил в вас надежду, то второй ее обломает: в этой статье я не собираюсь углубленно анализировать самые низкоуровневые аспекты конкурентной производительности. Мы попросту очень многого не знаем о том, как выполняются атомарные инструкции и барьеры памяти, и эту тему мы пока отложим.

Вместо этого я собираюсь дать сравнительно высокоуровневую классификацию, которой пользуюсь для рассуждений о производительности конкурентных операций. Мы сгруппируем вопросы производительности конкурентных операций, выделив шесть обширных уровней, от быстрого к медленному, причем, каждый уровень примерно на порядок отличается по производительности от соседствующих с ним.

Часто ловлю себя на мысли, что рассуждаю именно в таких категориях, когда мне нужна высокопроизводительная конкурентность: каков наилучший уровень, который я реально могу достичь при решении конкретной задачи? Держать в уме эти уровни полезно и на этапе первичного проектирования (иногда небольшое изменение требований или высокоуровневого дизайна позволяют вам выйти на более выгодный уровень), а также при оценке уже существующих систем (для еще более точного понимания имеющейся производительности и выстраивания пути наименьшего сопротивления, ведущего к улучшениям).

Книга "Совершенный алгоритм. Основы" Тима Рафгардена первая в серии из четырёх книг примерно одинакового размера. В сумме они примерно соответствуют часто цитируемой классике "Алгоритмы. Построение и анализ".

Привет, я Артём, ML-инженер. 26 мая 2ГИС зарелизил навигатор для велосипедов и самокатов, одна из его фич — график высот для построенного маршрута. Эта статья о том, как мы получаем этот график.

Книга Анджела Леонарда позиционируется как каталог типовых решений для Java разработчиков младшего и среднего уровней. Заявляется, что представленные решения производительны, корректны и поддерживаемы.

В книге все разбито на "задачи". Они тут нескольких типов:

Вскоре после того как я, в сентябре 2013, начал вести блог (мне, студенту, тогда больше нечем было заняться), я поставил перед собой цель — писать по статье в неделю. В результате — со дня рождения моего блога и до того момента, когда я начал работать в Wave (тогда мне уже было чем заняться, в результате посты я выкладывал гораздо реже), я опубликовал примерно 150 материалов.

Результаты публикации этих 150 статей оказались очень и очень разными:

— Два поста оказались крайне успешными, добрались до главной страницы Hacker News (первый — о том, что произошло со всеми непрограммистами, второй — о читабельности, хакабельности и абстрагировании кода).

— Дэн Луу, после того, как увидел второй из вышеупомянутых постов, подписался на мой блог и начал слать на Hacker News многие мои материалы. В результате ещё штук 5 статей стали довольно-таки популярными. Это привело к приходу в мой блог первой волны подписчиков, с которыми я не знаком лично. Плюс — это дало мне серьёзную мотивацию писать дальше. Я и Дэн, в итоге, стали хорошими друзьями.

— Примерно 95% оставшихся постов получились совершенно непримечательными.

Это — очень типичный разброс результатов публикаций, на который могут рассчитывать блогеры: несколько «хитов» и куча «хлама». Через восемь лет я развил достаточно хорошее чутьё на то, какой пост найдёт отклик у читателей. В результате я смог почти полностью уйти от написания совершенного «хлама». Но, даже учитывая это, несколько моих лучших недавних постов (этот и этот) оказались гораздо успешнее других. Речь идёт о том, что многие делились с другими ссылками на них, и о комментариях к ним, вроде «то, что я узнал, сильно на меня повлияло».

Эволюция мозга (базовые предпосылки).

Существует тест Роршаха — надо назвать, что ты видишь в кляксе, в которой в принципе и увидеть ничего реального нельзя. Но то, что человек видит определяется необъяснимыми внутренними процессами в его мозге. Интерпретации ответов подобраны опытным путем и никак, и нигде не объяснены.

Из описания вариантов ответа к одной из картинок теста Роршаха для англоязычного пациента: «Медведь может символизировать агрессию, конкуренцию, независимость, восстановление, а также — чувство уязвимости, незащищенность или открытость и честность (игра слов по-английски: bear — медведь, bare — обнажать, обнаруживать, разоблачать).» Здесь прямым текстом сказано, что в мозге слова содержатся в виде текста, почему так вышло, будет объяснено в описании эволюции мозга. Мы можем запоминать и понимать текст без картинки (правила, определения, анекдоты — мы их не представляем, но понимаем).

Из комментария к другой картинке «если пациент видит на ней гусениц, это говорит о перспективах его роста и понимании, что люди постоянно меняются и развиваются.» Здесь сказано, что существует некая связь между существительным гусеница и глаголом меняться (развиваться). То есть в определении слова гусеница в мозге используется этот глагол, ведь все гусеницы изменяются в бабочку.

Так же с помощью фМРТ исследований была создана семантическая карта головного мозга, из которой выходит, что крупные семантические группы слов (например, слова, связанные с едой, с действиями, с объектами, с домом), имеют в мозгу вполне конкретное представительство ссылка на статью. Кстати, в другой моей статье, ссылка на нее будет позже, как раз с этой точки зрения рассмотрены все слова.

Дисклеймер: это моя первая статья на Хабре и я не программист.

Всем привет! Под катом небольшая история о том, как я делал свой первый, большой, самостоятельный (если его так можно назвать) "проект" – курсовую работу на тему "Игра в поддавки с компьютером". Если вам интересны алгоритмы для антагонистичесих игр, С# и особенности студенческой жизни – welcome!

Материалом с подробностями о реализации средства проверки и исправления орфографии кхмерского языка, основного в Камбодже, делимся к старту флагманского курса по Data Science.

В статье рассказывается о решении задачки с собеса в одну российскую IT-контору.

В первые месяцы ковидной эры так случилось, что на моей текущей на тот момент работе всем уполовинили зарплату и я, недолго думая, пошёл на рынок труда. На собесе в одну известную российскую IT-компанию я получил эту задачу. Задачку нужно было просто решить: решить корректно, не "убив" при этом скорость "так, чтобы совсем ужас был".

Уже за рамками "вступительного испытания" ради спортивного интереса можно было посоревноваться с авторским решением в скорости. Спустя примерно год после упомянутых событий у меня появилось свободное время, пришли новые идеи и я попытался найти предельно быстрое решение, о чём и пойдёт речь в статье.

Илон Маск заявил, что намерен открыть алгоритмы Twitter и превратить соц. сеть в модель с открытым исходным кодом. Если это произойдет, любой желающий сможет их изучать или использовать в своих целях. Мы (дата-сайнтисты из центра машинного обучения «Инфосистемы Джет») решили пофантазировать, какие возможности дает открытие алгоритмов. А у вас есть мнение на этот счет? Давайте попробуем предсказывать будущее! Присоединяйтесь к обсуждению в комментариях.

В первой, теоретической, части статьи мы разобрали зачем нужны Workflow, где они применяются и какие способы их реализации существуют. Наша компания занимается разработкой энтерпрайз-софта — для нас это больная тема. Поэтому мы давно искали инструмент, который позволит легко вписывать новые шаги в любую схему, не ломая существующую бизнес-логику. Нашли и на его основе сделали свою новую разработку. Теперь давайте перейдём к более практической части и разберем, на что способен Temporal PHP SDK.

Меня зовут Антон Титов. Я более 15 лет занимаюсь коммерческой разработкой. Являюсь соавтором Spiral Framework, RoadRunner и Cycle ORM. Основной стек: PHP и Golang.

Обучение с подкреплением (Reinforcement learning, RL) сыграло ключевую роль в стремительном развитии технологий искусственного интеллекта, которое можно было наблюдать в последнее десятилетие. В этом материале мы простыми словами расскажем о том, что такое обучение с подкреплением, поговорим о том, почему оно важно не только как объект исследований, но и как инструмент, который находит множество самых разных вариантов практического применения.

Предлагаемый материал является приложением в книге [1].

Современная цивилизация оказалась на перекрестке, на котором нужно выбрать смысл жизни. Из-за развития технологий большинство населения планеты может оказаться «лишним» - не востребованным в производстве ценностей. Есть и  другой вариант, когда каждый человек является высшей ценностью, абсолютной индивидуальностью и может быть незаменимо полезен в технологиях коллективного разума.

В восьмидесятых годах прошлого века задача создания научного направления «коллективный разум» была поставлена. Коллективный разум определяется ...

В России 30 мая 2019 года на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии по искусственному интеллекту. В её рамках разрабатывается федеральная программа с выделением 90 млрд рублей. В октябре 2021 года в РФ подписан Кодекс этики искусственного интеллекта, разработанный с учетом требований Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.

Статья является рефератом Книги [1], основанной на представленных ранее публикациях [2], [3], [4] и [5].

Привет, Хабр!

Сегодня я хотел бы рассказать о генерации идеального лабиринта - алгоритмом Эллера. Статья подойдёт всем любителям алгоритмов.

Возможно, вы помните, что о появлении GPT-3 объявили в мае 2020 года. Его запустили через год после GPT-2, который также появился спустя год после первой версии GPT. Если бы эта тенденция сохранялась, то GPT-4 уже был бы доступен. Увы, четвёртой версии мы пока не дождались. Но генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно заявил, что GPT-4 на подходе. Некоторые эксперты полагают, что релиз состоится где-то в июле-августе 2022 года.

Удивительно то, что информации о GPT-4 очень мало. На что он будет похож, какие у этой модели особенности и возможности. Точно известно, что у GPT-4 не будет 100 триллионов параметров (т.е. в 500 раз больше, чем заложено в GPT-3). Для создания такой большой модели нужно больше времени.

Давайте попробуем разобраться, что ещё известно о четвёртом поколении алгоритма обработки естественного языка от OpenAI.