Здесь показана реализация алгоритма Дейкстра для преобразования инфиксной записи в постфиксную, или обратную польскую запись, разбор и вычисление значения выражения в постфиксной нотации.
После 2-х лет разработчиком на С# в небольшой английской компании в сфере строительства, я решил выяснить свою стоимость как специалиста на рынке труда Великобритании. Несмотря на то, что большинство вакансий представляют собой примерно одно и то же: «Требуется человек-оркестр с 10+ лет опыта для очень интересной работы», — я специально выбирал позиции исключительно младшего разработчика не содержащих цифр 5+, 10+ и 15+ в описании. Как это было — читайте дальше.
В июле этого года AliExpress сообщил о новом инструменте, который с помощью машинного обучения автоматизирует и ускоряет загрузку товаров на платформу. Этот же способ подходит интернет-магазинам, чтобы выгрузить информацию о товарах из внутренних баз на сайты. Мы поделимся с вами инструментом, который в сотни раз ускоряет категоризацию и загрузку товаров. Расскажем и о том, как и для чего создавали модель категоризации, используя машинное обучение.
Цена трехмерных лидарных сканеров опустилась ниже ста долларов. Появились недорогие энергетически эффективные робоплатформы высокой мобильности, способные, например, пылесосить лестницы. Эта сумма технологий обещает революцию в области домашних роботов.
Лидары широким фронтом ворвались в робототехнику, автомобилестроение и дистанционное зондирование примерно два десятка лет назад. В 2000 году я впервые взял в руки картинку городского квартала, полученную при сканировании самолетным лидаром. В США с 2003 года ДАРПА (Defense Advanced Research Projects Agency) начало финансировать соревнования беспилотных автомобилей, которые, как правило, оснащались лидарами. Это привело к быстрой эволюции самоуправляемых автомобилей и роботов, которые со страниц научно-фантастических романов шагнули в обычную жизнь. Лидары дистанционного зондирования делают порядка сто тысяч выстрелов лазерным лучом в секунду и стоят около миллиона долларов, зато, установленные на небольших самолетах или вертолетах, дают четкую трехмерную картину местности с точностью по высоте в несколько сантиметров. Благодаря узкому пучку и высокой чувствительности приемника, которые могут улавливать считанные отраженные фотоны, лучи лидаров достигают поверхности земли даже в самом густом лесу. Поэтому лидарное сканирование полюбили археологи Центральной Америки, которые могут, после обработки лидарных данных, «убрать» джунгли и обнажить «голый рельеф», на котором появляются следы древних городов майя и других исчезнувших цивилизаций.
Как именно мы находим выход из лабиринта? Как быстрее всего проехать из точки А в ближайшую пиццерию? Можем ли мы провести игрового персонажа к выходу так, чтобы он не уперся в стену?
Поиск пути – типичная задача программирования, решаемая в самых разных ситуациях. Она известна в основном из навигационных задач и разработки игр. Но, изучив ключевые алгоритмы поиска пути, вы узнаете, что они применимы к более абстрактным задачам оптимизации и построения последовательностей.
В этом руководстве рассмотрен простейший алгоритм поиска пути, основанный на алгоритме Дейкстры. Этот алгоритм также известен под названием поиск по первому наилучшему совпадению, ключевая логика у него общая со многими другими алгоритмами, например, A*, заливка методом наводнения и диаграммы Вороного.
Здесь мы рассмотрим практическое применение этого алгоритма. Вам понадобятся базовые знания программирования и языка Python.
В этой статье мы расскажем о том, как вместе с «движковой» командой разработали наш внутренний редактор ICS и упростили процесс работы с проигрыванием кат-сцен.
Мы хотим познакомить вас с самым авторитетным на сегодняшний день «чемпионатом мира» по распознаванию лиц, NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT) — что он из себя представляет, для чего создан, как проходит соревнование и главное, насколько он действительно важен для разработчиков и бизнеса.
Привет всем хабровчанам и просто заглянувшим!
Поддавшись осенне-зимнему тренду на Хабре на (около)криптографические статьи, я решил поддержать оный, потому что чем больше годной информации на русском, тем лучше-ж, да..?
Итак, сегодня я хочу рассказать вам о Blue Midnight Wish (BMW, да-да, может кто-то еще не понял). Сразу хочу предупредить - это моя первая статья, поэтому будьте нежнее, по возможности...
Первая и вторая части перевода материала о трансформерах были посвящены теоретическим основам этого семейства нейросетевых архитектур, рассказу о способах их использования, демонстрации их реализации с применением PyTorch. Сегодня речь пойдёт об истории трансформеров, будет дан обзор современного состояния дел в этой сфере.
Почему алгоритм хеширования MD5 постепенно выходит из использования? Разберёмся в его работе и поймём, что же нужно солить.
В этом посте я расскажу историю появления Open Source библиотеки Albumentations как я ее запомнил. Я не буду углубляться в технические детали. Основная задача текста - логирование, то есть надо написать историю, которую мне будет интересно прочитать через 20 лет.
История будет затянутая, с лишними подробностями, более того - основная часть будет о том, как все начиналось, а уже процесс итеративных улучшений будет покрыт меньше.
В статье приводится продолжение перевода на русский язык стандарта IETF - RFC 5246, описывающего работу протокола безопасности транспортного уровня TLS версии 1.2. Данная часть перевода охватывает первую половину описания работы протокола рукопожатия TLS 1.2.
В этой статье мы рассмотрим итеративный алгоритм по генерации больших однозачно простых чисел больше заданного порядка, который использует критерий Поклингтона.
Алгоритм использует простое число меньшего порядка как минимум удваивая количество цифр для следующего шага.
О применение простых чисел в криптографии и не только можно прочитать здесь, а в данной статье сконцентрируемся на самом алгоритме.
Нейронные сети уже везде. И фильтры в фотошопе, и подделка лиц в видео. Но многое пока ещё невозможно. Магические слова "сделай мне видео по моей любимой книжке" пока не работают. Хоть потихоньку мы и движемся к этому. В этой статье я попробую рассказать что сейчас делается в этом направлении и где проходит современный технический прогресс.
В прошлой своей статье я рассказывал про современные генеративные сетки, в первую очередь про StyleGan. Эмбединги и GAN - это красивая математика. Но на практике применений у них пока мало.
Сегодня я немного расскажу о чуть более прикладных подходах и проектах, которые помогают генерировать видео. Тут GANы тоже встречаются, но зачастую как малая часть системы, и куда больше значит логика и схема работ.
CatBoost – библиотека, которая была разработана Яндексом в 2017 году, представляет разновидность семейства алгоритмов Boosting и является усовершенствованной реализацией Gradient Boosting Decision Trees (GBDT). CatBoost имеет поддержку категориальных переменных и обеспечивает высокую точность. Стоит сказать, что CatBoost решает проблему смещения градиента (Gradient Bias) и смещения предсказания (Prediction Shift), это позволяет уменьшить вероятность переобучения и повысить точность алгоритма.
