Предисловие

Кушать подано! Садитесь жрать, пожалуйста!
Джентльмены удачи

Привет, Друзья!

Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.

Пример использования на огромном графе:

Поиграться с демо можно здесь

В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.

Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

При создании продуктов на основе машинного обучения возникают ситуации, которых хотелось бы избежать. В этом тексте я разбираю восемь проблем, с которыми сталкивался в своей работе.

Мой опыт связан с моделями кредитного скоринга и предсказательными системами для промышленных компаний. Текст поможет разработчиками и дата-сайнтистам строить полезные модели, а менеджерам не допускать грубых ошибок в проекте.

Этот текст не призван прорекламировать какую-нибудь компанию. Он основан на практике анализа данных в компании ООО "Ромашка", которая никогда не существовала и не будет существовать. Под "мы" я подразумеваю команду из себя и моих воображаемых друзей. Все сервисы, которые мы создавали, делались для конкретного клиента и не могут быть проданы или переданы иным лицам.

Какие модели и для чего?

Пусть предсказательная модель — это алгоритм, который строит прогнозы и позволяет автоматически принимать полезное для бизнеса решение на основе исторических данных.

С появлением Java 8 Stream API позволило программистам писать существенно короче то, что раньше занимало много строк кода. Однако оказалось, что многие даже с использованием Stream API пишут длиннее, чем надо. Причём это не только делает код длиннее и усложняет его понимание, но иногда приводит к существенному провалу производительности. Не всегда понятно, почему люди так пишут. Возможно, они прочитали только небольшой кусок документации, а про другие возможности не слышали. Или вообще документацию не читали, просто видели где-то пример и решили сделать похоже. Иногда это напоминает анекдот про «задача сведена к предыдущей».

В этой статье я собрал те примеры, с которыми столкнулся в практике. Надеюсь, после такого ликбеза код программистов станет чуточку красивее и быстрее. Большинство этих штук хорошая IDE поможет вам исправить, но IDE всё-таки не всесильна и голову не заменяет.

Здравствуйте, коллеги. В конце 1960-ых годов прошлого века Ричард Фейнман прочитал в Калтехе курс лекций по общей физике. Фейнман согласился прочитать свой курс ровно один раз. Университет понимал, что лекции станут историческим событием, взялся записывать все лекции и фотографировать все рисунки, которые Фейнман делал на доске. Может быть, именно после этого у университета осталась привычка фотографировать все доски, к которым прикасалась его рука. Фотография справа сделана в год смерти Фейнмана. В верхнем левом углу написано: "What I cannot create, I do not understand". Это говорили себе не только физики, но и биологи. В 2011 году, Крейгом Вентером был создан первый в мире синтетический живой организм, т.е. ДНК этого организма создана человеком. Организм не очень большой, всего из одной клетки. Помимо всего того, что необходимо для воспроизводства программы жизнедеятельности, в ДНК были закодированы имена создателей, их электропочты, и цитата Ричарда Фейнмана (пусть и с ошибкой, ее кстати позже исправили). Хотите узнать, к чему эта прохладная тут? Приглашаю под кат, коллеги.

Хорошо зафиксированный пациент в анестезии не нуждается

По многочисленным просьбам трудящихся сегодня мы будем заниматься очень важными вопросами:

• Как правильно мазать зубы пальцем?
• Хорошо ли растворяются пломбы в кислоте?
• Почему больно, когда сверлят зубы дрелью без анестезии?
• Зачем мазать зубы зеленкой?
• Лечение кариеса на дому
• Глубокое микрофторирование эмали

Немного пробежимся по скучной теме строения зуба и сразу погрузимся в волнующий мир бесчисленных тварей, которые жрут вас заживо, и разнообразных полезных стоматологических пузырьков и тюбиков.

Задача этого туториала

Работу каждой программы можно ускорить минимум в десять раз

Рабочая установка разработчиков Smart Engines

Мы расскажем о нескольких приемах ускорения распознавания с помощью OCR Tesseract. Всё рассказанное было использовано в реализации проекта, смысл которого состоял в классификации большого числа образов страниц деловых документов (таких документов как паспорт, договор, контракт, доверенность, свидетельство о регистрации и т.п.) и сохранении результатов в электронном архиве. Часть алгоритмов классификации была основана на анализе собственно образов страниц, а часть – на анализе извлечённых из образа текстов. Для извлечения текстов было необходимо распознавание с помощью OCR.