Алгоритмы *

Любому очевидно, что ниже показаны три совершенно разные картинки: птица, собака и лошадь. Но с точки зрения алгоритма машинного обучения, все три могут восприниматься как одинаковые: ведь на каждом из них есть белый квадратик в черной рамке.

Этот пример ярко иллюстрирует одно из опасных свойств, присущих моделям машинного обучения и позволяющее эксплуатировать такие модели для заведомо неверной классификации данных. (На самом деле, квадратик может быть и гораздо меньше; здесь я увеличил его для наглядности.)

Самые популярные функции высшего порядка - это map, filter и reduce. Мы все используем их, так как думаем, что синтаксис намного лучше, и писать их даже быстрее, чем старый способ for-in loop. Но так ли это на самом деле? Задумывались ли вы когда-нибудь о производительности этих встроенных функций? Они встроенные, поэтому, естественно, они должны быть лучше, не правда ли? Давайте погрузимся в эти функции вместе, чтобы выяснить, так ли это на самом деле.

В прошлый раз мы с вами разобрали Алгоритм Кнута — Морриса — Пратта, сегодня мы разберем не менее интересный, а на мой личный взгляд, даже наиболее любопытный и изящный алгоритм поиска подстрок в тексте, который подкупает своей гениальной простотой.

В данной статье мы рассказываем о том, как беспроводные сети могут помочь беспилотным машинам справляться с некоторыми “edge case” ситуациями и описываем подход для упрощения операции поиска объектов, влияющие на свойства беспроводных каналов. 

Итак, начнем!

• если вы раньше изучали алгоритмы и структуры данных, вы сможете применить их на практике;
• если вы только планируете их изучать, то курс поможет вам сориентироваться и уделять время только тому, что пригодится на собеседованиях.

В этом туториале описан алгоритм поиска в глубину (depth first search, DFS) с псевдокодом и примерами. Кроме того, расписаны способы реализации поиска в глубину в C, Java, Python и C++.

“Поиск в глубину” или “обход в глубину” — это рекурсивный алгоритм по поиску всех вершин графа или дерева. Обход подразумевает под собой посещение всех вершин графа.

Как я изобрёл весьма быстрый велосипед и узнал, что на нём уже кто-то ездит.

Так случается, что ограничения не позволяют нам хранить матрицу смежности графа размером n^2. В данной статье я описал, как уменьшить этот размер в 8 раз для ориентированного графа и в 2 раза для неориентированного. Битовая и треугольная матрицы смежности - вот что такое эффективное хранение.

Привет, меня зовут Костя Плешаков, я Архитектор в Quadcode. В статье расскажу, как мы организовали конкурс, который помог решить проблему исключения некоторых данных (в нашем API) в процессе отправки на фронт. В результате мы получили высокопроизводительный алгоритм фильтрации JSON с использованием векторных инструкций Intel® AVX2.

Одним прекрасным вечером коллега попросил подумать над алгоритмом поворота серийных номеров на металлических брусках. Но глобально задача предполагала именно распознавание номеров. Казалось бы, современные коробочные решения должны легко решить нашу задачу. О том, что было на самом деле, и пойдет речь в этой статье.

Меня зовут Александр Терехов, я работаю инженером группы классификации и диагностики (КиД) в самарском филиале «Инфосистемы Джет». Несколько лет назад я помогал девушке с дипломной работой, и мы создали чат-бота с психологическим уклоном — он тестировал типы личности и темпераменты. Тогда я настолько проникся этим опытом, что, когда начал создавать чат-бота для нужд технической поддержки, решил добавить в него немного психологии. Так появилась Луна — чат-бот, который помогает в работе инженерам «Инфосистемы Джет» и реагирует на эмоции.

Решаем задачу о ранце. Муравьиный алгоритм или генетический лучше? Давайте разбираться.

Возможны ли иные операции на графах кроме тех, что уже используются? Возможны.

В статье алгоритмическая оптимизация функции sin() для бюджетных микроконтроллеров stm32, повышающая производительность в 10 и более раз.

Тригонометрические функции, характеризующиеся высоким потреблением процессорного времени, могут негативно влиять на выбор бюджетных микроконтроллеров ( без модуля FPU ) для задач, где важна скорость счёта, например, контроль пространственного положения.

Начал я на днях читать книгу про обработку строк и буквально с первых страниц, прихлебывая чаечек я начал поражаться тому, что за пять лет работы программистом я смотрел на строки только как на последовательность букв и ничего большее. Про то, что строки можно анализировать, чтобы как-то с ними продуктивно работать я вообще не задумывался.

Ну и я решил проверить на практике, так ли эти алгоритмы быстры и хороши как в книге описывается. Не то чтобы я имею повод сомневаться в авторе, но ведь всегда лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать в книге.

«За всю историю человечества было выдано 50 млн. патентов.
Задача — сделать 1 млрд. новых изобретений». @MagisterLudi

Каждый землянин, даже совсем не научно-технический революционер или патентный военный, прочитавший эту информацию о прибыльной методике изобретательства, сможет при желании написать рационализаторское предложение или патент, за которые ему заплатят на работе или в своём бизнесе. И, самое удивительное, что категорически только тот, кто именно практически ежедневно занимается какой-то достаточно узкой областью ИТ, может улучшить и изобрести новое, а не «аналитик» вообще, доцент или чиновник. Мир меняется, и то, что раньше изобреталось и патентовалось, как просто научное, теперь должно быть максимально практичным, как конкретное «техническое решение».

Приложения для игрового вычисления сюжетов и историй.

Привет, меня зовут Валерий Антонов, я руковожу направлением Java в Уральском банке реконструкции и развития (УБРиР). Сегодня расскажу, как я смог переложить систему алгоритмов на, казалось бы никак с этим не связанное хобби, - рыбалку.