Алгоритмы *

Сложность алгоритмов - это ключевой аспект при проектировании и создании веб-приложений, особенно при работе с большим объемом данных или выполнении вычислительно сложных операций. Понимание, как оценивать сложность алгоритмов, помогает принимать обоснованные решения в выборе алгоритмов и структур данных, а также оптимизировать производительность своих приложений.

Сейчас мы рассмотрим, почему знание сложности алгоритмов является важным навыком для разработчика, какие методы используются для оценки сложности, и какие практические применения можно найти для этого знания при создании веб-приложений. На тему сложности алгоритмов часто задаются вопросы на техническом собеседовании. Поэтому я настоятельно рекомендую не пропускать это видео.

Рассмотрим этапы расшифровки микрокода среднего микроуровня – М2 формата алфавитно-цифрового кодирования на том же самом историческом примере, что и М4, но в этот раз разделим сплошную фразу на четыре слова, получим: UNITED STATES OF AMERICA

Совсем недавно, буквально 2 месяца назад, Мосбиржа запустила Algopack и выложила на Гитхаб долгожданную многими библиотеку на python – moexAlgo, которая должна упростить работу с AlgoPack API.

Привет, Хабр! Меня зовут Егор, сейчас я учусь на четвёртом курсе кафедры математических методов прогнозирования (ММП) ВМК МГУ и изучаю машинное обучение, в том числе, обработку естественных языков (Natural Language Processing). Этим летом я стажировался в Лаборатории искусственного интеллекта, в центре Инструментов машинного обучения, где смог применить свои знания для решения практических задач. Об одной из них я и хочу рассказать.

И снова здравствуйте!

На днях угораздило меня писать про алгоритмы. И писал я про них всяко и всякое. И то, что вертел я их на местах причинных, и то, что без них жизни своей программистской не представляю в случаях критических, моментах важных, выборах трудных. Ну и раз взял на себя оный труд, то ничто так не мотивирует на его продолжение, как положительные отзывы.

По этому решил я эту тему продолжать. Хотя, правды ради и прохождения полиграфа для, я бы всё равно не выдержал и написал бы что-нибудь про это ещё.

Сего дня я решил, что напишу про алгоритмы структур данных. Про те, которые смогу вспомнить. И, как говорит наш дорогой шеф:

Встроенные в Micro QR Code технологии насыщенны мифами и нереальностями. Программисты моделисты часто добавляют артефакты и/или cookies в свои наработки, которые интересно находить при расшифровке кодов и алгоритмов. А затем и самому кодировать и декодировать практически любую информацию. Рассмотрим этапы расшифровки микрокодов самого старшего микроуровня – М4 формата буквенно-цифрового кодирования на историческом примере.

Первый и, наверное, самый важный на фоне остальных мифов вопрос: почему максимальное количество смешанных символов для кодирования в микрокодах ровно 21 (цифро-кода – 35 символов, но для алфавита это не актуально)?

Задача: необходимо прочитать Micro QR Code версии М1, содержащее кодовое слово, состоящее из цифр (на примерах – 7, 77, 777, 7777 и максимальное кодовое расстояние – 77777) на основе алгоритма, приведенного в ГОСТ Р ИСО/МЭК 18004-2015 (п. 7.4.3, пример 2). Данный режим невозможно прочитать стандартными ресурсами мобильных устройств, производимых GAFAM (как оказалось, свободно распространяемые библиотеки страшно глючат, поэтому Ассоциация отказалась от режима).

Примечание: здесь и далее будет использоваться информация ГОСТ Р ИСО/МЭК 18004-2015 или в оригинале ISO/IEC 18004:2015 (далее – ГОСТ).

Этап 0. Подготовка исходных данных

Рассмотрим М1 поближе. Имеем матрицу размерностью 11x11 бинарных символов (рис. 11 ГОСТ), один индикатор и два определителя (горизонтальный и вертикальный) (рис. 1).

Уважаемые участники сообщества Хабр, добрый день!

Представляем вам инструмент для тестирования торговых стратегий с приближением к реальности и пути улучшения финансовых результатов (это не машинное обучение, не нейросети, не гадание и не астрология).

В первую очередь эта статья будет полезна, тем кто пишет торговых роботов, или разрабатывает стратегию для сигнальных ботов, и даже тем, кто в поисках чего то интересного и нового.

Итак, начнем.

Подход, выбранный в публикуемой работе для исследования составного числа, основан на концепции закона распределения делителей (ЗРД) числа в натуральном ряде чисел (НРЧ). Приводятся общая и каноническая модель числа, сохраняющая основные свойства, присущие большинству реализаций, но имеющая стандартный (наиболее простой) вид. Возвращаясь к прошлым публикациям, перечитал комментарии и принял решение создать эту.

Разнообразие множества исследуемых и различающихся реализациями моделей чисел вынуждает исследователя вводить для них типизацию (не классификацию). Два близких по значению нечетных числа могут иметь разный тип. Дело в том, что разработанная списочная многострочная модель (СММ) составного числа выявляет весьма тонкие, но существенные различия даже в очень близких числах из одного класса.

При введении (загрузке) в модель исходного значения N эти различия при их учете влекут использование отличающихся алгоритмов обработки, которые приспособлены к конкретному типу чисел. В работе приводится пример двух близких  N1 = 1961 и N2 = 1963 чисел, тип которых не совпадает. Это, в свою очередь, приводит к выбору и исполнению соответствующих алгоритмов обработки этих чисел.

Цель публикации в первую очередь образовательная, познавательная, популяризация науки, а также стремление привлечь в ряды исследователей, в науку приток новых молодых умов, вызвать в таких умах стремление к поиску ответов на возникающие вопросы.  Масштабность темы требует ввести разумные ограничения на излагаемый материал после краткого панорамного её рассмотрения.

В первой части было рассказано об алгебре множеств, рассматриваемой в качестве оснований классической логики и показано, как можно обосновать без аксиом законы алгебры множеств, которые полностью соответствуют законам классической логики.

В Части 2 будут показаны недостатки и некорректности силлогистики, а также рассмотрена новая, основанная на законах алгебры множеств, математическая модель полисиллогистики, в которую добавлены новые методы логического анализа, включающие распознавание ошибок в рассуждении и методы получения абдуктивных заключений.

Сразу начну с гипотезы, положенной в основу данной статьи: вся классическая логика основана на множествах, точнее, на алгебре множеств. Должен сказать, что в современной логике и математике эта гипотеза считается ошибочной, так как еще на рубеже XIX и XX столетий сложилось убеждение (точнее, заблуждение), что понятие «множество» противоречиво. Мне представляется, что настала пора избавляться от этого и некоторых других заблуждений, связанных с логикой.

Алоха всем.

Ни для кого не секрет, что алгоритмические задачи уже стали/становятся обыденными на техническом интервью. Кто то может любить это, кто то ненавидеть, но факт остается фактом, что бы пройти собеседование нужно научится решать алгоритмы.

А как быть интервьюерам? Какую задачу дать кандидату? Как понять сигналы, что кандидат «шарит»?

Я наткнулся на интересную статью по интервью на Senior инженера C++. Там у парня спрашивают базовую задачу FizzBuzz.

В этой статье мы рассмотрим бенчмарки различных решений на Java, начиная от простых вариантов и заканчивая многопоточными реализациями. Давайте разбираться вместе!

Векторные представления (эмбеддинги, векторы) — это по‑настоящему приятный инструмент, но в любом рассказе о векторных представлениях эта техника скрыта за ворохом каких‑то страшных словес.

Если вам удастся продраться через эти словеса, то вы откроете для себя мощные и интересные приёмы, применимые для решения всевозможных интересных задач.

Я выступал с лекцией о векторных представлениях на конференции PyBay 2023. Эта статья — улучшенная версия той самой лекции, и она должна быть интересна сама по себе, даже если не смотреть видео.

Если вы пока не знакомы с эмбеддингами, то, полагаю, в этой статье вы найдёте всю необходимую информацию, которая позволит вам приступить к их использованию при решении реалистичных задач.

38-минутная видеоверсия

Вот видеоверсия той лекции, которую я прочитал на PyBay.

Статья поведёт нас через границу, где сходятся MIDI и метрическое время. В этом путешествии мы откроем брошюру по Международной системе единиц СИ, повстречаем файлы с более чем 6000 изменений темпа, столкнёмся с ошибками округления и напишем немного кода. Звучит заманчиво? Тогда добро пожаловать!

Кому нужны книжки без картинок … или хоть стишков, не понимаю! – думала Алиса

Кому нужны регламенты бизнес-процессов без схемок … или хоть скриптов, не понимаю! –осенило бизнес-аналитика Алису

Алгоритмы бизнес-процессов можно формализовать (построить модель процесса) по-разному: подробным текстовым регламентом (см. заставку), графически (схемами, диаграммами) в разнообразных нотациях, математически (булевой алгеброй), специальным скриптовым языком, программно. При этом важно не только обеспечить абсолютную (или требуемого уровня) однозначность и адекватность полученной модели моделируемому процессу (текстовый регламент если и воссоздаст такую абстракцию, то с трудом), но и его понятность другими заинтересованным в нем лицам.

Существует широкий спектр workflow нотаций (стандартов): от классических ГОСТ 19.701-90 (ИСО 5807-85, flowchart), IDEF3, UML2-AD и XML-сериализованных BPMN\YAWL\XPDL\EPML до специфических, например, Дракон.

Ведутся споры «насколько хороша» та или иная нотация: насколько интуитивно понятно передает она в графическом представлении модели (в картинке) суть процесса (упрощенная нотация, понятная рядовому бизнес-пользователю), но не встречал обсуждения их математических представлений и вообще workflow-модели с простой и прозрачной математической абстракцией: математической интерпретацией объектов модели и механики процесса (метамодели алгоритма).

Ниже предложен математический формализм workflow-сетей: Модель WF2M (From workflow to mathematic), WF2M-сеть, как механизм формализации алгоритмов бизнес-процессов в части потока работ (workflow) путем задания аналитическими выражениями функций переходов между дискретными состояниями, маркировки состояний моделируемого объекта. Механизм (механика интерпретации алгоритма бизнес-процесса) заимствует от сетей Петри терминологию (маркировка сети, активация перехода, реализация перехода и т.п.) и частично концептуализм и классификацию. Предложенная WF2M сеть имеет иной механизм формализации (абстракцию) по сравнению с WF-nets.

Это – вторая публикация в серии материалов, посвященных становлению движения шифропанков. Эти статьи призваны познакомить сообщество с технологиями, предшествующими киберкоммерции, которую мы сегодня наблюдаем. Понимание истории, осознание мотивов и методов достижения целей первопроходцами в области криптографии и информатики, поможет не только пролить свет на возможные варианты дальнейшего развития событий, но и выстроить более эффективные стратегии по защите собственных средств, приватной информации и личностного суверенитета.

Это – первая публикация в серии материалов, посвященных становлению движения шифропанков. Эти статьи призваны познакомить сообщество с технологиями, предшествующими киберкоммерции, которую мы сегодня наблюдаем. Понимание истории, осознание мотивов и методов достижения целей первопроходцами в области криптографии и информатики, поможет не только пролить свет на возможные варианты дальнейшего развития событий, но и выстроить более эффективные стратегии по защите собственных средств, приватной информации и личностного суверенитета.

Как устроен ISS MOEX (информационно-статистический сервер Московской Биржи) и как можно парсить с него биржевые данные. Разбор кода программы. Это первое знакомство с MOEX, дальше будем изучать куда как более актуальный для алготрейдинга продукт мосбиржи - ALGOPACK. Однако перед этим общее знакомство с архитектурой iss moex должно быть. Стратегическая задача - использовать данные для алготрейдинга (работы торгового робота) напрямую с московской биржи.

Когда я был маленький, то на меня снизошла милость божЫя и ниспослала мне две книжки. Одна книжка была про бейсик для студентов каких-то там ВУЗов, а вторая - «Паскаль в иллюстрациях». По одному из абзацев первой книжки я в принципе научился программировать в пятом классе - там был мозголомающий отрывок с программой, заставляющей нолик летать по экрану, отталкиваясь от стенок. Вторая книжка, отданная мне соседом-алкашом, познакомила с алгоритмами. На дворе стояли 90-е — начало компьютерной эры человечества. Компьютера у меня при этом не было — я видел его пару раз в неделю на компьютерном кружке, ведущей которого была вчерашняя или даже сегодняшняя студентка, отпирающая и запирающая дверь — большего от неё нам и не требовалось.