Как в Excel сгенерировать случайную величину произвольного распределения
Недавно меня попросили написать отзыв на автореферат кандидатской диссертации, в которой обсуждалось моделирование случайных величин с использованием Python и C++. Я разбираюсь в моделировании, но не в программировании. Обсуждая работу, я поинтересовался у соискателя, почему он выбрал эти инструменты и не рассматривал ли Excel. Он ответил, что в их среде Excel не используется. «А жаль», — подумал я. Особенно учитывая, что в работе выборки не превышали сотни элементов. Excel легко справляется даже с миллионом и имеет десятки встроенных функций для таких целей.
В этой статье в блоге ЛАНИТ я покажу, как с помощью Excel можно эффективно генерировать случайные величины различных распределений и почему этот инструмент не стоит недооценивать.
https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/879446/
Алгоритмы и Структуры данных
Недавно меня попросили написать отзыв на автореферат кандидатской диссертации, в которой обсуждалось моделирование случайных величин с использованием Python и C++. Я разбираюсь в моделировании, но не в программировании. Обсуждая работу, я поинтересовался у соискателя, почему он выбрал эти инструменты и не рассматривал ли Excel. Он ответил, что в их среде Excel не используется. «А жаль», — подумал я. Особенно учитывая, что в работе выборки не превышали сотни элементов. Excel легко справляется даже с миллионом и имеет десятки встроенных функций для таких целей.
В этой статье в блоге ЛАНИТ я покажу, как с помощью Excel можно эффективно генерировать случайные величины различных распределений и почему этот инструмент не стоит недооценивать.
https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/879446/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как в Excel сгенерировать случайную величину произвольного распределения
Недавно меня попросили написать отзыв на автореферат кандидатской диссертации, в которой обсуждалось моделирование случайных величин с использованием Python и C++. Я разбираюсь в моделировании, но не...
🔥1
JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 8
В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это восьмая часть серии.
Сегодня мы поговорим об алгоритмах сортировки.
Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории.
Интересно? Тогда прошу под кат.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/872326/
Алгоритмы и Структуры данных
В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это восьмая часть серии.
Сегодня мы поговорим об алгоритмах сортировки.
Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории.
Интересно? Тогда прошу под кат.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/872326/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 8
Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории . Это восьмая часть серии. Сегодня мы поговорим об алгоритмах сортировки....
Алгоритмы для веб-разработчиков простыми словами (часть 3)
Мы продолжаем разбирать максимально простым языком алгоритмы и структуры данных на JavaScript. Тема нашей сегодняшней статьи — рекурсия. Для многих разработчиков рекурсия кажется чем-то очень сложным и непонятным, но не переживайте, не так страшен черт, как его малюют.
И сегодня мы узнаем, как устроена рекурсия, а также разберем алгоритм сортировки массива под названием Quick Sort или, как еще его называют, быстрая сортировка Хоара. Как вы уже догадались, этот алгоритм рекурсивный.
Если вы еще не читали нашу первую статью (про алгоритмы поиска и Big O нотацию), то можете найти ее здесь.
Ссылку на вторую статью (про алгоритмы сортировки и оценку сложности алгоритмов по скорости и памяти) вы можете найти здесь.
А сейчас давайте перейдем к теме статьи.
https://habr.com/ru/companies/gnivc/articles/696054/
Алгоритмы и Структуры данных
Мы продолжаем разбирать максимально простым языком алгоритмы и структуры данных на JavaScript. Тема нашей сегодняшней статьи — рекурсия. Для многих разработчиков рекурсия кажется чем-то очень сложным и непонятным, но не переживайте, не так страшен черт, как его малюют.
И сегодня мы узнаем, как устроена рекурсия, а также разберем алгоритм сортировки массива под названием Quick Sort или, как еще его называют, быстрая сортировка Хоара. Как вы уже догадались, этот алгоритм рекурсивный.
Если вы еще не читали нашу первую статью (про алгоритмы поиска и Big O нотацию), то можете найти ее здесь.
Ссылку на вторую статью (про алгоритмы сортировки и оценку сложности алгоритмов по скорости и памяти) вы можете найти здесь.
А сейчас давайте перейдем к теме статьи.
https://habr.com/ru/companies/gnivc/articles/696054/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Алгоритмы для веб-разработчиков простыми словами
Здравствуйте, друзья! Данным постом мы открываем цикл статей об алгоритмах и структурах данных. В этой статье мы поговорим о том, зачем вообще их нужно знать веб-разработчикам, и затронем тему оценки...
Как стиральная машина управляет двигателем. Часть I — подключение двигателя и алгоритм стабилизации
Данная вступительная статья рассчитана на самый начальный уровень, “продвинутых” в области электроники читателей сможет заинтересовать следующая, где я доберусь до анализа схемотехники реальных машин
https://habr.com/ru/articles/694892/
Алгоритмы и Структуры данных
Данная вступительная статья рассчитана на самый начальный уровень, “продвинутых” в области электроники читателей сможет заинтересовать следующая, где я доберусь до анализа схемотехники реальных машин
https://habr.com/ru/articles/694892/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как стиральная машина управляет двигателем. Часть I — подключение двигателя и алгоритм стабилизации
Данная вступительная статья рассчитана на самый начальный уровень, “продвинутых” в области электроники читателей сможет заинтересовать следующая, где я доберусь до анализа схемотехники реальных машин...
👍1
Ни одна реализация элементарных функций не соответствует стандарту IEEE 754
Введённый в 1985 году стандарт IEEE-754 для чисел с плавающей запятой был предназначен для решения проблемы разнородности реализаций чисел с плавающей запятой, мешавших портируемости кода, а также для повышения стабильности между платформами.
Он получил широкое применение и многократно пересматривался в течение прошедших лет. Если вы когда-нибудь работали с любыми вещественными числами в своих приложениях, то они, вероятно, отвечали этому стандарту.
Моя работа в течение последнего года заключалась в анализе погрешности различных математических функций, накопления этой погрешности и способов её уменьшения при помощи различных программных паттернов. Одной из исследованных мной тем были базовые математические функции, используемые в функциях активации нейронных сетей, а также способы их аппроксимации для повышения производительности. В процессе работы нам пришлось столкнуться с противодействием со стороны людей, активно стремящихся к корректной реализации математических функций и к соответствию их стандартам, в частности, к соблюдению обеспечения корректности одной наименее значимой единицы измерения (unit in last place, ULP) для элементарных функций.
Я был заинтересован в дальнейшей работе по аппроксимации этих функций, поэтому приступил к исследованию того, каким образом они гарантируют корректность, и если они корректны только на 1 ULP, то где располагаются ошибки в области определения функции.
В процессе изучения я обнаружил, что ни одна из популярных математических библиотек, используемых во множестве сфер вычислений, на самом деле не выполняет корректное округление в соответствии с требованиями любой версии IEEE 754 после первой редакции 1985 года.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/881698/
Алгоритмы и Структуры данных
Введённый в 1985 году стандарт IEEE-754 для чисел с плавающей запятой был предназначен для решения проблемы разнородности реализаций чисел с плавающей запятой, мешавших портируемости кода, а также для повышения стабильности между платформами.
Он получил широкое применение и многократно пересматривался в течение прошедших лет. Если вы когда-нибудь работали с любыми вещественными числами в своих приложениях, то они, вероятно, отвечали этому стандарту.
Моя работа в течение последнего года заключалась в анализе погрешности различных математических функций, накопления этой погрешности и способов её уменьшения при помощи различных программных паттернов. Одной из исследованных мной тем были базовые математические функции, используемые в функциях активации нейронных сетей, а также способы их аппроксимации для повышения производительности. В процессе работы нам пришлось столкнуться с противодействием со стороны людей, активно стремящихся к корректной реализации математических функций и к соответствию их стандартам, в частности, к соблюдению обеспечения корректности одной наименее значимой единицы измерения (unit in last place, ULP) для элементарных функций.
Я был заинтересован в дальнейшей работе по аппроксимации этих функций, поэтому приступил к исследованию того, каким образом они гарантируют корректность, и если они корректны только на 1 ULP, то где располагаются ошибки в области определения функции.
В процессе изучения я обнаружил, что ни одна из популярных математических библиотек, используемых во множестве сфер вычислений, на самом деле не выполняет корректное округление в соответствии с требованиями любой версии IEEE 754 после первой редакции 1985 года.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/881698/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Ни одна реализация элементарных функций не соответствует стандарту IEEE 754
Введённый в 1985 году стандарт IEEE-754 для чисел с плавающей запятой был предназначен для решения проблемы разнородности реализаций чисел с плавающей запятой, мешавших портируемости кода, а также для...
Как MLOps помогает обеспечить гибкость машинного обучения и стимулирует инновации
Многие компании внедряли машинное обучение рывками, приобретая и разрабатывая модели, алгоритмы, инструменты и сервисы под конкретные задачи. Этот подход неизбежен на старте, когда бизнес только узнает о возможностях технологий. Но в результате получается сборная солянка из изолированных, запускаемых вручную, нестандартизированных процессов и компонентов. Как следствие, появляются неэффективные громоздкие сервисы, которые приносят меньше пользы, чем могли бы, или полностью блокируют дальнейшее развитие.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/713182/
Алгоритмы и Структуры данных
Многие компании внедряли машинное обучение рывками, приобретая и разрабатывая модели, алгоритмы, инструменты и сервисы под конкретные задачи. Этот подход неизбежен на старте, когда бизнес только узнает о возможностях технологий. Но в результате получается сборная солянка из изолированных, запускаемых вручную, нестандартизированных процессов и компонентов. Как следствие, появляются неэффективные громоздкие сервисы, которые приносят меньше пользы, чем могли бы, или полностью блокируют дальнейшее развитие.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/713182/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как MLOps помогает обеспечить гибкость машинного обучения и стимулирует инновации
Многие компании внедряли машинное обучение рывками, приобретая и разрабатывая модели, алгоритмы, инструменты и сервисы под конкретные задачи. Этот подход неизбежен на старте, когда бизнес только...
Создаём свою библиотеку виджетов на Javascript голыми руками. Часть 0: Классы и модули
На сегодняшний день существуют большое количество JS-фреймворков, библиотек и тому прочее. Казалось бы, выбираешь крупный и надёжный фреймворк, и пишешь свой интерфейс. Но, во-первых, у разных фреймворков различный подход к написанию кода. Каждый предлагает свой синтаксис и свои фичи, по решению различных частных задач, наподобие создания элементов по шаблону, внедрение хуков, ссылок, данных. Во-вторых, у каждого есть свои зависимости. И размер всех зависимостей порой доходит аж до гигабайтов. В итоге, появляется желание написать свой, очередной, лучший фреймворк.
В данной статье перечислены начальные шаги, и проблемы, с которыми Я столкнулся, когда решил написать для себя очередной, универсальный инструмент, для создания интерфейса веб-приложения.
https://habr.com/ru/articles/690852/
Алгоритмы и Структуры данных
На сегодняшний день существуют большое количество JS-фреймворков, библиотек и тому прочее. Казалось бы, выбираешь крупный и надёжный фреймворк, и пишешь свой интерфейс. Но, во-первых, у разных фреймворков различный подход к написанию кода. Каждый предлагает свой синтаксис и свои фичи, по решению различных частных задач, наподобие создания элементов по шаблону, внедрение хуков, ссылок, данных. Во-вторых, у каждого есть свои зависимости. И размер всех зависимостей порой доходит аж до гигабайтов. В итоге, появляется желание написать свой, очередной, лучший фреймворк.
В данной статье перечислены начальные шаги, и проблемы, с которыми Я столкнулся, когда решил написать для себя очередной, универсальный инструмент, для создания интерфейса веб-приложения.
https://habr.com/ru/articles/690852/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Создаём свою библиотеку виджетов на Javascript голыми руками. Часть 0: Классы и модули
Вступление На сегодняшний день существуют большое количество JS-фреймворков, библиотек и тому прочее. Казалось бы, выбираешь крупный и надёжный фреймворк, и пишешь свой интерфейс. Но, во-первых, у...
SQL HowTo: укрощаем рекурсию в лабиринте (Advent of Code 2024, Day 16: Reindeer Maze)
В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.
Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.
Сегодняшняя задача заставила попотеть и разработать различные способы оптимизации рекурсивного запроса как по количеству итераций, так и по объему используемой памяти.
https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/882034/
Алгоритмы и Структуры данных
В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.
Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.
Сегодняшняя задача заставила попотеть и разработать различные способы оптимизации рекурсивного запроса как по количеству итераций, так и по объему используемой памяти.
https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/882034/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
SQL HowTo: укрощаем рекурсию в лабиринте (Advent of Code 2024, Day 16: Reindeer Maze)
В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024 . Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим...
Несудьба, интегрально-ролевая система
Правила универсальной нарративно-вычислительной ролевой системы, предназначенной как для соло игр, так и вождения партии. Использует калькулятор, теги с идентификаторами и строится на интерпретации ассоциаций.
https://habr.com/ru/articles/882258/
Алгоритмы и Структуры данных
Правила универсальной нарративно-вычислительной ролевой системы, предназначенной как для соло игр, так и вождения партии. Использует калькулятор, теги с идентификаторами и строится на интерпретации ассоциаций.
https://habr.com/ru/articles/882258/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Несудьба, интегрально-ролевая система
Правила универсальной нарративно-вычислительной ролевой системы, предназначенной как для соло игр, так и вождения партии. Использует калькулятор, теги с идентификаторами и строится на интерпретации...
Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере
Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.
https://habr.com/ru/articles/882000/
Алгоритмы и Структуры данных
Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.
https://habr.com/ru/articles/882000/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере
Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне...
5 способов нарисовать обводку
Рендеринг обводки (контуров) — это техника, часто используемая в играх или из эстетических, или из геймплейных соображений. Например, в игре Sable контуры применяются для создания стиля, напоминающего комиксы, а Last of Us контуры используются для выделения врагов, когда игрок переходит в режим скрытности.
https://habr.com/ru/articles/879788/
Алгоритмы и Структуры данных
Рендеринг обводки (контуров) — это техника, часто используемая в играх или из эстетических, или из геймплейных соображений. Например, в игре Sable контуры применяются для создания стиля, напоминающего комиксы, а Last of Us контуры используются для выделения врагов, когда игрок переходит в режим скрытности.
https://habr.com/ru/articles/879788/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
5 способов нарисовать обводку
Введение Рендеринг обводки (контуров) — это техника, часто используемая в играх или из эстетических, или из геймплейных соображений. Например, в игре Sable контуры применяются для создания стиля,...
Обзор постквантовых криптостандартов США со схемами и комментариями
Поскольку принятие стандартов на постквантовые криптоалгоритмы можно считать весьма значительным событием в сфере асимметричной криптографии, а также принимая во внимание предполагаемый переход с традиционных на вышеупомянутые стандарты на горизонте в несколько лет (причем не только в США, но и в той значительной части мира, которая ориентируется на стандарты США), предлагаю вашему вниманию в данной статье описание (помимо описаний, я попытался схематично изобразить основные преобразования – под катом много схем с пояснениями) алгоритмов, на которых основаны постквантовые криптостандарты США, а также краткое обсуждение ближайших перспектив выхода новых стандартов на постквантовые криптоалгоритмы и рекомендаций по переходу с традиционных криптографических алгоритмов на постквантовые. Перечень текущих стандартов и рекомендаций NIST в части асимметричной криптографии со ссылками на их официальные публикации приведен в списке литературы к данной статье.
https://habr.com/ru/companies/aktiv-company/articles/882490/
Алгоритмы и Структуры данных
Поскольку принятие стандартов на постквантовые криптоалгоритмы можно считать весьма значительным событием в сфере асимметричной криптографии, а также принимая во внимание предполагаемый переход с традиционных на вышеупомянутые стандарты на горизонте в несколько лет (причем не только в США, но и в той значительной части мира, которая ориентируется на стандарты США), предлагаю вашему вниманию в данной статье описание (помимо описаний, я попытался схематично изобразить основные преобразования – под катом много схем с пояснениями) алгоритмов, на которых основаны постквантовые криптостандарты США, а также краткое обсуждение ближайших перспектив выхода новых стандартов на постквантовые криптоалгоритмы и рекомендаций по переходу с традиционных криптографических алгоритмов на постквантовые. Перечень текущих стандартов и рекомендаций NIST в части асимметричной криптографии со ссылками на их официальные публикации приведен в списке литературы к данной статье.
https://habr.com/ru/companies/aktiv-company/articles/882490/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Обзор постквантовых криптостандартов США со схемами и комментариями
Приветствую, Хабр! В своей предыдущей статье (посвященной оценке необходимости срочного перехода на постквантовые криптоалгоритмы) я упомянул о принятых в США стандартах на постквантовые алгоритмы...
Открытые книги по ML и работе с данными
Мы регулярно публикуем подборки литературы для специалистов: делали дайджест книг для желающих поближе познакомиться с Postgres и Kubernetes. Сегодня на очереди справочники и пособия по машинному обучению, которые можно найти в открытом доступе. Эти материалы помогут погрузиться в ML, разобраться в базовых математических концепциях, понять тренды опенсорсных технологий для систем ИИ и перейти к работе с ML-платформой.
https://habr.com/ru/companies/mws/articles/872230/
Алгоритмы и Структуры данных
Мы регулярно публикуем подборки литературы для специалистов: делали дайджест книг для желающих поближе познакомиться с Postgres и Kubernetes. Сегодня на очереди справочники и пособия по машинному обучению, которые можно найти в открытом доступе. Эти материалы помогут погрузиться в ML, разобраться в базовых математических концепциях, понять тренды опенсорсных технологий для систем ИИ и перейти к работе с ML-платформой.
https://habr.com/ru/companies/mws/articles/872230/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Открытые книги по ML и работе с данными
Мы регулярно публикуем подборки литературы для специалистов: делали дайджест книг для желающих поближе познакомиться с Postgres и Kubernetes . Сегодня на очереди справочники и пособия по машинному...
Боль ML-проектов: как перестать ее чувствовать и начать доходить до прода
Меня зовут Илья Туксов, я проджект-менеджер проектов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Работаю в команде персонализации и параллельно учусь сам разрабатывать модели. Сегодня я расскажу об устройстве ML-проектов с точки зрения менеджмента. Мы разберем ключевые этапы проекта, поговорим об их специфике, поищем подводные камни и способы их избежать.
Это будет интересно в первую очередь техлидам команд, где есть машинное обучение, а также менеджерам продуктов и проектов. Еще текст будет полезен разработчикам моделей, желающим перейти на следующий уровень, и бизнес-заказчикам, которые хотят внедрить машинное обучение в процессы, но пока не знают, как это сделать.
https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/713210/
Алгоритмы и Структуры данных
Меня зовут Илья Туксов, я проджект-менеджер проектов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Работаю в команде персонализации и параллельно учусь сам разрабатывать модели. Сегодня я расскажу об устройстве ML-проектов с точки зрения менеджмента. Мы разберем ключевые этапы проекта, поговорим об их специфике, поищем подводные камни и способы их избежать.
Это будет интересно в первую очередь техлидам команд, где есть машинное обучение, а также менеджерам продуктов и проектов. Еще текст будет полезен разработчикам моделей, желающим перейти на следующий уровень, и бизнес-заказчикам, которые хотят внедрить машинное обучение в процессы, но пока не знают, как это сделать.
https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/713210/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Боль ML-проектов: как перестать ее чувствовать и начать доходить до прода
Привет! Меня зовут Илья Туксов, я проджект-менеджер проектов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Работаю в команде персонализации и параллельно учусь сам разрабатывать модели....
Когда и как следует инвалидировать кэш
В этой статье я опишу один способ, помогающий определить, когда инвалидировать записи кэша. В качестве примера я приведу специфическую конфигурацию, которая, тем не менее, должна получиться достаточно универсальной, а в заключении поста расскажу, как обобщить ее еще сильнее.
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/690764/
Алгоритмы и Структуры данных
В этой статье я опишу один способ, помогающий определить, когда инвалидировать записи кэша. В качестве примера я приведу специфическую конфигурацию, которая, тем не менее, должна получиться достаточно универсальной, а в заключении поста расскажу, как обобщить ее еще сильнее.
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/690764/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Когда и как следует инвалидировать кэш
В этой статье я опишу один способ, помогающий определить, когда инвалидировать записи кэша. В качестве примера я приведу специфическую конфигурацию, которая, тем не менее, должна получиться достаточно...
Выразить иерархически: вопрос как увидеть хамелеона
Проблема нейросетей - невозможность обучаться на единичных примерах. Справиться может табличное RL, но обучаться на данных большой размерности - иная неразрешимая сторона этой парадигмы https://habr.com/ru/post/437020/. Решение только в одном: видеть мир иерархически, где каждая его подчасть также может быть выражена иерархически.
https://habr.com/ru/articles/690518/
Алгоритмы и Структуры данных
Проблема нейросетей - невозможность обучаться на единичных примерах. Справиться может табличное RL, но обучаться на данных большой размерности - иная неразрешимая сторона этой парадигмы https://habr.com/ru/post/437020/. Решение только в одном: видеть мир иерархически, где каждая его подчасть также может быть выражена иерархически.
https://habr.com/ru/articles/690518/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)?
Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы...
Алгоритмы сортировки и их производительность
Здравствуйте, давно читаю Хабр и все хотел написать какую-нибудь статью, но не знал с чего начать и о чем писать. Однако решил, что тянуть кота за причинное место. Надо просто взять и написать обзор о чем то, что я знаю и что будет просто для начала. Поэтому решил описать алгоритмы сортировки в размере 37 штук. Я понимаю, что на Хабре есть подобные статьи, однако постараюсь их добавить количеством алгоритмов и приведением небольшого числа графиков.
https://habr.com/ru/articles/689738/
Алгоритмы и Структуры данных
Здравствуйте, давно читаю Хабр и все хотел написать какую-нибудь статью, но не знал с чего начать и о чем писать. Однако решил, что тянуть кота за причинное место. Надо просто взять и написать обзор о чем то, что я знаю и что будет просто для начала. Поэтому решил описать алгоритмы сортировки в размере 37 штук. Я понимаю, что на Хабре есть подобные статьи, однако постараюсь их добавить количеством алгоритмов и приведением небольшого числа графиков.
https://habr.com/ru/articles/689738/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Алгоритмы сортировки и их производительность
Вступление Здравствуйте, давно читаю Хабр и все хотел написать какую-нибудь статью, но не знал с чего начать и о чем писать. Однако решил, что тянуть кота за причинное место. Надо просто взять и...
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Год назад мне пришлось взять на себя курс лекций по теории компиляторов. Вы встречались некомпетентными преподавателями? Это я, здравствуйте! Прежде чем учить других, я всё-таки решил заглянуть в учебник сам, и это вылилось в серию статей "компилятор за выходные" (да, я помню, что за мной должок с описанием лексера/парсера). В итоге я уложил компилятор со мной придуманного си-подобного языка на GNU ассемблер в шестьсот строк кода, причём без внешних зависимостей, включая парсинг.
Всё бы хорошо, вроде работает, но кажется, самое веселье осталось за бортом. Мой компилятор, по факту, это простой pretty print вокруг синтаксического дерева, подумаешь. А как работают оптимизирующие компиляторы? И поставил я себе задачу попробовать уложить игрушечный, но всё же рабочий оптимизирующий компилятор в тысячу строк кода. Как думаете, получится?
Итак, тема сегодняшнего разговора - вынос переменных из памяти в регистры, оно же оптимизационный проход mem2reg, см. кпдв.
https://habr.com/ru/articles/881192/
Алгоритмы и Структуры данных
Год назад мне пришлось взять на себя курс лекций по теории компиляторов. Вы встречались некомпетентными преподавателями? Это я, здравствуйте! Прежде чем учить других, я всё-таки решил заглянуть в учебник сам, и это вылилось в серию статей "компилятор за выходные" (да, я помню, что за мной должок с описанием лексера/парсера). В итоге я уложил компилятор со мной придуманного си-подобного языка на GNU ассемблер в шестьсот строк кода, причём без внешних зависимостей, включая парсинг.
Всё бы хорошо, вроде работает, но кажется, самое веселье осталось за бортом. Мой компилятор, по факту, это простой pretty print вокруг синтаксического дерева, подумаешь. А как работают оптимизирующие компиляторы? И поставил я себе задачу попробовать уложить игрушечный, но всё же рабочий оптимизирующий компилятор в тысячу строк кода. Как думаете, получится?
Итак, тема сегодняшнего разговора - вынос переменных из памяти в регистры, оно же оптимизационный проход mem2reg, см. кпдв.
https://habr.com/ru/articles/881192/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Год назад мне пришлось взять на себя курс лекций по теории компиляторов. Вы встречались некомпетентными преподавателями? Это я, здравствуйте! Прежде чем учить других, я всё-таки решил заглянуть в...
Как полюбить задачи регрессии
У задач классификации, в отличие от задач регрессии, есть одно очень приятное свойство:
большинство ML алгоритмов решения задач классификации выдают не просто ответ, а некоторую оценку уверенности модели в ответе. То есть помимо метрик самой модели мы обладаем оценкой вероятности для конкретного ответа на конкретном примере. Это здорово помогает в принятии решений.
Неправда ли хотелось бы иметь что-то такое и для задач регрессии?
https://habr.com/ru/articles/689338/
Алгоритмы и Структуры данных
У задач классификации, в отличие от задач регрессии, есть одно очень приятное свойство:
большинство ML алгоритмов решения задач классификации выдают не просто ответ, а некоторую оценку уверенности модели в ответе. То есть помимо метрик самой модели мы обладаем оценкой вероятности для конкретного ответа на конкретном примере. Это здорово помогает в принятии решений.
Неправда ли хотелось бы иметь что-то такое и для задач регрессии?
https://habr.com/ru/articles/689338/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как полюбить задачи регрессии
У задач классификации, в отличие от задач регрессии, есть одно очень приятное свойство: большинство ML алгоритмов решения задач классификации выдают не просто ответ, а некоторую оценку уверенности...
AStar Pathfinding для агентов различного размера с использованием пространственного хэширования
Наверное, большинству людей, связанных с программированием игр, известен алгоритм AStar.
В интернете можно найти много примеров объяснения того, как он работает, и реализации для различных языков, когда размер (далее радиус) агента, которого необходимо перемещать по импровизированной карте, известен заранее и не меняется.
Но когда речь заходит о поддержке агентов, обладающих разным радиусом, увы, информации не так много.
Данный пробел я постараюсь восполнить в рамках этой статьи.
https://habr.com/ru/articles/883210/
Алгоритмы и Структуры данных
Наверное, большинству людей, связанных с программированием игр, известен алгоритм AStar.
В интернете можно найти много примеров объяснения того, как он работает, и реализации для различных языков, когда размер (далее радиус) агента, которого необходимо перемещать по импровизированной карте, известен заранее и не меняется.
Но когда речь заходит о поддержке агентов, обладающих разным радиусом, увы, информации не так много.
Данный пробел я постараюсь восполнить в рамках этой статьи.
https://habr.com/ru/articles/883210/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
AStar Pathfinding для агентов различного размера с использованием пространственного хэширования
Наверное, большинству людей, связанных с программированием игр, известен алгоритм AStar . В интернете можно найти много примеров объяснения того, как он работает, и реализации для различных языков,...