Алгоритмы *

Есть данные за 2 дня мая 2005 года 2 дня мая 2006 года. Цель найти в сумме 1440 сравнений[60*24] звездный год.

Хотя обсуждаемые темы имеют и академический интерес, в настоящем сообщении приводится информация только для операционной деятельности.

Существуют многочисленные экспериментальные подтверждения лавинообразного характера сигнала в биологической нейронной сети. В коллективном сигнале, который обрабатывает мозг, нейроны уже «обезличены» по отношению к органам чувств и индивидуальным модам. Представляется важным отметить следующий факт: мозг обучается не на совокупности отдельных нейронов, а на особом коллективном состоянии нейронов. С потерей лавинообразного характера сигнала в биологической нейронной сети, что, по сути, сейчас моделирует искусственная нейронная сеть, наступает состояние эпилепсии. Таким образом, задача в обработке данных именно лавинообразных сигналов приводит к искусственному интеллекту на новых физических принципах. Другими словами, обучение должно строиться не на исходных данных, а исключительно лишь на уникальной способности исходных данных к взаимной корреляции.

На сайте habr.com/ru уже были похожие публикации осенью 2021 года:

Как посчитать синус быстрее всех

Как посчитать синус быстро

Не на Habr Как сделать быструю функцию для вычисления синуса? топик начат в 2003 году последний отклик в 2020 году.

Целью данной публикации попытка предложить способ расчета синуса и косинуса достаточно быстро для тех платформ, где отсутствуют эти функции (микроконтроллеры) или там где скорость расчета важнее точности.

Разбираю разные подходы к созданию ботов и смотрю на их эффективность

Заработает ли бот достаточно денег?
Будет ли стабильный заработок?
Достигнет ли он когда-нибудь годового дохода в $100,000?

В этом посте я отвечу на эти вопросы и дам вам несколько советов, как двигаться дальше.

Поиск самого длинного палиндрома в строке за O(n).

Сегодня, в субботу 26 февраля, на Сколковской Школе Синтеза Цифровых Схем Михаил Коробков проводит занятие по технологиям функциональной верификации: constrain solvers, cover bins и concurrent assertions. Примеры, которые мы подготовили для школы, вращаются вокруг протокола AXI для систем на кристалле, вопросы про который спрашивают например на интервью в хардверное отделение компании Meta и другие.

На предыдущих занятиях школы мы изучали в основном аспект проектирования на языке описания аппаратуры Verilog. Но как участники уже успели заметить, Verilog — это не только язык для описания и синтеза схем, но и язык программирования для написания тестов. В некоторых компаниях на каждого инженера, который пишет код на верилоге на уровне регистровых передач, приходится два или три инженера, которые пишут код для верификации.

Суть деятельности Verification Engineer заключается в создание фреймворков, которые тестируют хардверные дизайны на прочность, посылая к ним псевдослучайные транзакции и учитывая покрытие интересных сценариев (functional coverage). Базовые элементы этих технологий должен знать и хороший RTL Design Engineer.

Приглашаем присоединяться к трансляции занятия на канале школы в YouTube, в субботу 26 февраля с 12.00 до 15.00:

Всем привет! Уже больше 30 лет я занимаюсь разработкой видеоигр и регулярно экспериментирую с различными игровыми механиками. В результате я пришел к идее создать игру по типу сапёра, но от третьего лица и на roguelike подобном уровне.

Исследуя большое пространство, нужно собирать сокровища, разбираться с обитателями и охранной системой. При этом важно избегать ловушек, которые можно вычислить по цифрам. Как в игре «Сапёр».

Игра получилась на удивление играбельной, извините за тавтологию. Интересное сочетание экшена/аркады и паззла/адвенчуры. Разрешите рассказать вам о паре алгоритмических задач, возникших при генерации уровней. Сами алгоритмы простые. Однако интересно именно то, что их можно использовать в игре.

По мере написания статьи я делал анимированные иллюстрации и тестовый уровень, который вставил в игру. Получилось, что в результат этой статьи можно поиграть. Буду рад, если вам будет интересно, весело и/или полезно.

Измерение линейной скорости транспортных средств, оторванных от опоры и движущихся вдали от навигационных систем, является непростой задачей. Было бы здорово иметь прибор для измерения скорости, который может работать максимально независимо от места расположения и достаточно надежно. Можно ли создать такой спидометр, для работы которого было бы достаточно только светоносной среды и энергии? Похоже, что да. Для реализации этой идеи можно использовать электромагнитные волны (свет), и тот факт, что свет может увлекаться движущейся прозрачной средой.

Как мы уже говорили в первой части, для демонстрации анализа алгоритма в более широком контексте примером послужит расстояние редактирования Левенштейна. Расстояние редактирования также иногда называют поиском похожих строк (или нечетким поиском). Это метрика редактирований (изменений символов), необходимых для преобразования одной строки в другую (целевую) строку. Из самых известных применений алгоритма можно выделить предоставление предложений по правильному написанию, нечеткий поиск по строке поискового запроса и сравнение последовательностей ДНК/РНК.

По сравнению с бинарным поиском, который построен вокруг одной операции поиска, классический алгоритм Левенштейна поддерживает три операции: вставить/insert, удалить/delete и заменить/substitute (символ в строке). Расстояние редактирования, которое он выдает, является минимальным количеством необходимых операций.

В один из вечеров у меня появились наукообразные вопросы. Можно ли «растворить» какой-либо видеофайл, разместив его в теле другого видеофайла так, чтобы при этом первый видеофайл можно было относительно легко и беспрепятственно достать обратно? Кроме того, чтобы не углубляться в математику проблемы, можно ли это желание реализовать своими силами за один вечер, предположим на языке Python без использования каких-либо сторонних стеганографических библиотек и иных специальных инструментов?

• Формулировать требования к покупке по мере сравнения вариантов.
  
  
  Пример с соковыжималкой

  Предположим, он ищет соковыжималку, но ещё не знает, какие они бывают. По мере изучения товаров он примерно начинает понимать, что хочет. На старте у него нет ни фиксированного бюджета, ни требований, только мечта. Дальше нужно сопоставить мечту с конкретной карточкой товара. С точки зрения метрики покупки, пользователь будет довольно долго бесцельно бродить в начале — но мы понимаем, что эта часть была очень важна, там он изучал предложение и понимал, как устроен мир.
• Приходить с примерным бюджетом и выбирать что-то под него, например, при поиске подарка. В этой ситуации у пользователя даже нет мечты, он ходит по категориям и ищет что-то, что его «зацепит».
• Более-менее точно понимать, что хочет купить (часто вплоть до модели товара), но искать лучшее предложение.
• Знать модель товара и проверять, насколько честна цена на неё, насколько хороши отзывы и так далее.

История Bash Today - сервиса бронирования площадок для мероприятий в Москве и Санкт-Петербурге , основанного в 2015 г.

Серьёзная проблема для сервиса бронирований — прямые платежи от клиентов площадкам по заявкам, пришедшим через маркетплейс. Из-за этого компания лишается своей комиссии. Стандартные инструменты выявления подобных схем, такие как опрос пользователей, сбор обратной связи после мероприятий и так далее, имеют ограниченную эффективность, так как осуществляются случайным образом. Поэтому нашей R&D-команде была поставлена задача повысить эффективность проверок с помощью алгоритмов AI.

В этой небольшой заметке я хочу показать, как с помощью алгебры можно решать классическую задачу о раскраске вершин графа. Об этом сюжете я узнал из книги W.W. Adams, P. Loustanau. An Introduction to Groebner Basis (параграф 2.7).

Silicon Forest в штате Орегон не так известен как Silicon Valley в Калифорнии, но он несомненно входит в топ-5 хайтек-мест в США. Просто факт из Википедии: хотя штаб-квартира Интела остается в Калифорнии, но еще в 1990-х компания начала переносить самую продвинутую разработку микроархитектуры в Орегон. Как очевидец, могу сообщить банальную причину: в начале интернет-бума цены на дома в Долине выросли вдвое, а потом втрое, и агломерация вокруг Портланда стала ближайшим местом бегства из Калифорнии для инженеров, которые хотели купить дом, но не хотели переучиваться на джаву и становиться дотком-миллионерами.

Но "Кремниевым Лесом" окресности Портленда назвали еще до описываемых событий. После второй мировой войны там выросла компания-производитель осциллографов Tektronix, а в начале 1980-х годов - производитель софтвера для проектировщиков микросхем Mentor Graphics (сейчас Siemens EDA). Чуть позже в Лесу возник производитель ПЛИС Lattice, а потом подтянулись японские компании: Fujitsu, Epson, NEC. Наконец, там сделали отделения IBM и HP, и "Кремниевый Лес" состоялся.

Жить в области Портленда хорошо. Полтора часа езды налево - океан. Полтора часа направо - горные лыжи. В самом Портленде - самый большой в мире книжный магазин, вокруг много лесных троп и рыбалки. Одна проблема для юного русского программиста: где искать девушек?

В начале декабря мы были организаторами хакатона WildHack – wild, потому что проводился он совместно с Кроноцким заповедником. Школьники, студенты и проскилованные специалисты три дня думали, как посчитать всех рыбов, сусликов и по-другому оцифровать работу природоохранных зон Камчатки. Все это время мы были в тесном контакте с ребятами и наблюдали за каждым их шагом – нашей команде понравились и задачи, и решения участников.

В посте покажем несколько кейсов команд – под наше увеличительное стекло попали два решения на основе нейронных сетей (одно отлавливает медведей на фотоловушках, а другое подсчитывает рыб) и таймлайн новостей Камчатки за последние 20 лет (расскажем, зачем вообще такое понадобилось). 

Детали и крутые фото из заповедников – под катом.

Привет, Хабр! Расскажу о решении нестандартной задачи: алгоритм определения силлабо-тонического стихотворного размера по строке на русском языке. Опишу все нюансы и неочевидные подводные камни, с которыми столкнулся.

В этой публикации я представляю поверхностный обзор статьи от исследователей LinkedIn «Representation Learning in Heterogeneous Professional Social Networks with Ambiguous Social Connections». В указанной статье частично представлена структура графа знаний LinkedIn’s Economic Graph и относительно подробно описан метод обучения эмбеддингов Star2Vec. Я попытаюсь объяснить основные этапы построения векторных представлений, что называется "на пальцах".

Т. к. это лишь поверхностный обзор, от читателя требуются следующие познания:

1. Skip-gram и его адаптация под графы (word2veс, LINE, DeepWalk);

2. общие понятия о графах знаний.

Всем привет! Расскажу про нашу разработку, которая изменит подход к обработке данных в корне.

Мы разработали новый математический алгоритм обработки данных и программный продукт на его базе (кодек), позволяющий работать со сжатием битовых потоков любого формата (статические/динамические) – то есть, кодек позволяет проводить более глубокое сжатие уже существующих файлов (видео, изображения, архивы и т.д.), так и осуществлять сжатие исходных «сырых» данных.

Заложенная в алгоритме обработка представляет собой механизм квантования с применением многоцентричной развертки и алфавита изображения. Такой подход кардинально отличается от всех существующих на сегодня вариантов сжатия данных, базирующихся на принципе энтропийного сжатия.

Сжатие данных без потерь с дополнительной компрессией до 50% (не предел), является важным преимуществом и обеспечивает потенциальную возможность интеграции продукта практически в любые существующие программные решения. Также разработан алгоритм управления качеством визуализации изображения в зависимости от степени сжатия и конкретных приложений.

В настоящее время существует огромное количество консенсус алгоритмов для блокчейн систем, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки присущие только ему, либо целому классу сходных алгоритмов. Так или иначе, в данное время лидирует две концепции консенсуса - основанные на майнинге (PoW) [1] и форжинге (PoS) [2], которые в свою очередь представляют конкурентную и последовательную модели генерации блоков непосредственно. Такое разделение либо предполагает крайне большое расходование материальных ресурсов, либо представляет собой необходимость комбинации с другими методами консенсуса [3], что приводит к сложности реализации, а следовательно и к проблеме доказуемой безопасности конечного решения [4, с.319]. Альтернативной моделью конкуренции и последовательности может являться алгоритм объединения узлов (PoU), решающий общую задачу сообща и главным преимуществом которого является простота реализации, сродни PoW и быстрота генерации блоков, эквивалентная PoS.