Бесконечность, графы и Wi-Fi: неожиданный мост между теорией множеств и информатикой
Специалисты по дескриптивной теории множеств изучают узкоспециализированные аспекты математики бесконечности. Теперь они показали, что их проблемы можно переформулировать на языке алгоритмов.
Вся современная математика построена на фундаменте теории множеств — науки об организации абстрактных совокупностей объектов. Но в целом большинству математиков не нужно об этом задумываться при решении своих задач. Они могут принять как должное, что множества ведут себя так, как они ожидают, и продолжать свою работу.
https://habr.com/ru/companies/first/articles/984714/
Алгоритмы и Структуры данных
Специалисты по дескриптивной теории множеств изучают узкоспециализированные аспекты математики бесконечности. Теперь они показали, что их проблемы можно переформулировать на языке алгоритмов.
Вся современная математика построена на фундаменте теории множеств — науки об организации абстрактных совокупностей объектов. Но в целом большинству математиков не нужно об этом задумываться при решении своих задач. Они могут принять как должное, что множества ведут себя так, как они ожидают, и продолжать свою работу.
https://habr.com/ru/companies/first/articles/984714/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Бесконечность, графы и Wi-Fi: неожиданный мост между теорией множеств и информатикой
Специалисты по дескриптивной теории множеств изучают узкоспециализированные аспекты математики бесконечности. Теперь они показали, что их проблемы можно переформулировать на языке алгоритмов. Вся...
std::move ничего никуда не двигает: подробный рассказ о категориях значений в C++
Начнём с ситуации, в которой могут спотыкаться даже опытные разработчики. Допустим, вы написали на C++ следующий код, который выглядит совершенно нормальным:
https://habr.com/ru/articles/985066/
Алгоритмы и Структуры данных
Начнём с ситуации, в которой могут спотыкаться даже опытные разработчики. Допустим, вы написали на C++ следующий код, который выглядит совершенно нормальным:
https://habr.com/ru/articles/985066/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
std::move ничего никуда не двигает: подробный рассказ о категориях значений в C++
Проблема: когда из-за «оптимизации» код замедляется Начнём с ситуации, в которой могут спотыкаться даже опытные разработчики. Допустим, вы написали на C++ следующий код, который выглядит совершенно...
Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов
Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала «развалить» всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое — с точки зрения математики выглядит, конечно, красиво, но с точки зрения простой логики идея спорная.
Это статья о том, что такое инженерное мышление и, как правильная формализация предметных знаний способствует реализации экспертных систем с применением простой логики.
Специализированные нейросети (заточенные на ситуационное распознавание), в силу своей эрудиции действительно эффективно помогают решать множество задач. Но концепция больших языковых моделей плохо сочетается с требованиями к точным и объяснимым решениям в прикладных задачах. Чтобы воспользоваться знаниями прикладных специалистов, необходим удобный и простой язык сохранения и накопления этих знаний. Такой язык взаимодействия должен быть с одной стороны удобен и понятен прикладным специалистам, а с другой позволять организовать поиск решений без необходимости традиционного программирования.
https://habr.com/ru/articles/985092/
Алгоритмы и Структуры данных
Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала «развалить» всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое — с точки зрения математики выглядит, конечно, красиво, но с точки зрения простой логики идея спорная.
Это статья о том, что такое инженерное мышление и, как правильная формализация предметных знаний способствует реализации экспертных систем с применением простой логики.
Специализированные нейросети (заточенные на ситуационное распознавание), в силу своей эрудиции действительно эффективно помогают решать множество задач. Но концепция больших языковых моделей плохо сочетается с требованиями к точным и объяснимым решениям в прикладных задачах. Чтобы воспользоваться знаниями прикладных специалистов, необходим удобный и простой язык сохранения и накопления этих знаний. Такой язык взаимодействия должен быть с одной стороны удобен и понятен прикладным специалистам, а с другой позволять организовать поиск решений без необходимости традиционного программирования.
https://habr.com/ru/articles/985092/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов
Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала «развалить» всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое — с точки зрения...
LLM — это афера на доверии, которая длится 400 лет
В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.
Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.
https://habr.com/ru/articles/985142/
Алгоритмы и Структуры данных
В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.
Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.
https://habr.com/ru/articles/985142/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
LLM — это афера на доверии, которая длится 400 лет
В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с...
Поиск решений управляемый данными. Информационный блок
В предыдущей статье "Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов" рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы это работало - требуется фрагментировать знания предметной области в виде функций с заданными областями допустимых значений входящих в них параметров.
В данной статье рассматривается вопрос о представлении предметных знаний в виде общедоступных документов, позволяющих интерпретировать их, как вышеозначенные функции и затем использовать в качестве компонентов базы знаний.
https://habr.com/ru/articles/985248/
Алгоритмы и Структуры данных
В предыдущей статье "Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов" рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы это работало - требуется фрагментировать знания предметной области в виде функций с заданными областями допустимых значений входящих в них параметров.
В данной статье рассматривается вопрос о представлении предметных знаний в виде общедоступных документов, позволяющих интерпретировать их, как вышеозначенные функции и затем использовать в качестве компонентов базы знаний.
https://habr.com/ru/articles/985248/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Поиск решений управляемый данными. Информационный блок
В предыдущей статье " Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов " рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Эта...
Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++
Pandas-бектесты завышают доходность на 30-70%. Это не баг, это by design. Попробовал разобрать на данных MOEX, сравнил с event-driven подходом и показал замеры latency для Tinkoff API. Плюс немного боли про то, когда Python уже не вывозит
https://habr.com/ru/articles/985076/
Алгоритмы и Структуры данных
Pandas-бектесты завышают доходность на 30-70%. Это не баг, это by design. Попробовал разобрать на данных MOEX, сравнил с event-driven подходом и показал замеры latency для Tinkoff API. Плюс немного боли про то, когда Python уже не вывозит
https://habr.com/ru/articles/985076/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++
Pandas-бектесты завышают доходность на 30-70%. Это не баг, это by design. Попробовал разобрать на данных MOEX, сравнил с event-driven подходом и показал замеры latency для Tinkoff API. Плюс немного...
Генерация 3D-мешей из текста
Недавно мне захотелось научиться преобразовывать текст в 3D-меши для последующего рендеринга, так, чтобы такими объектами можно было манипулировать в рамках моего проекта Geotoy и на языке Geoscript. Я занялся исследованием инструментов и библиотек, которые могли бы решать разные аспекты этой задачи, и потом собрал конвейер, реализующий всё вместе. Получились красивые 2-многообразные 3D-меши, поддерживающие произвольные шрифты, текстовые стили и многое другое.
В этом посте мы подробно разберём всю получившуюся конструкцию. Надеюсь, материал пригодится всем, кому интересно реализовать что-то подобное и самостоятельно пустить такой проект в работу.
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/985524/
Алгоритмы и Структуры данных
Недавно мне захотелось научиться преобразовывать текст в 3D-меши для последующего рендеринга, так, чтобы такими объектами можно было манипулировать в рамках моего проекта Geotoy и на языке Geoscript. Я занялся исследованием инструментов и библиотек, которые могли бы решать разные аспекты этой задачи, и потом собрал конвейер, реализующий всё вместе. Получились красивые 2-многообразные 3D-меши, поддерживающие произвольные шрифты, текстовые стили и многое другое.
В этом посте мы подробно разберём всю получившуюся конструкцию. Надеюсь, материал пригодится всем, кому интересно реализовать что-то подобное и самостоятельно пустить такой проект в работу.
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/985524/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Генерация 3D-мешей из текста
Привет, Хаброжители! Недавно мне захотелось научиться преобразовывать текст в 3D-меши для последующего рендеринга, так, чтобы такими объектами можно было манипулировать в рамках моего проекта Geotoy...
Хакатон Норникеля: как мы выжали максимум из YOLO и заняли 2 место
Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.
За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест. Один из кейсов оказался особенно интересным из-за условий, в которых его пришлось решать. Это хакатон от Норникеля под названием «Интеллектуальные горизонты»
https://habr.com/ru/articles/985728/
Алгоритмы и Структуры данных
Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.
За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест. Один из кейсов оказался особенно интересным из-за условий, в которых его пришлось решать. Это хакатон от Норникеля под названием «Интеллектуальные горизонты»
https://habr.com/ru/articles/985728/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Хакатон Норникеля: как мы выжали максимум из YOLO и заняли 2 место
Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались...
❤1
Налоговая следит за каждым переводом на карту? Объясняю, что происходит на самом деле
В этой статье я подробно разберу как в действительности осуществляется налоговый контроль за счетами физических лиц. Расскажу, как на самом деле работает система, какие данные видят инспекторы и почему начисление налогов за переводы — это бред.
https://habr.com/ru/articles/986266/
Алгоритмы и Структуры данных
В этой статье я подробно разберу как в действительности осуществляется налоговый контроль за счетами физических лиц. Расскажу, как на самом деле работает система, какие данные видят инспекторы и почему начисление налогов за переводы — это бред.
https://habr.com/ru/articles/986266/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Налоговая следит за каждым переводом на карту? Объясняю, что происходит на самом деле
Предисловие В начале года я увидел уже наверное с десяток кричащих заголовков о тотальном контроле ФНС за переводами на карту, в духе: «ФНС начала массово штрафовать за переводы на карту», «налоговая...
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бектеста до реального бота
Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, что многим это будет интересно.
Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).
Предупреждение: Сейчас система находится в тесте около 2 недель. На данный момент профит составляет 5% к капиталу бота, но потеря капитала также возможна. Это не финансовый совет — тестируйте на демо-счёте. Я также постоянно подгоняю параметры, чтобы бот был актуален и периодически заменяю монетки в боте.
https://habr.com/ru/articles/986298/
Алгоритмы и Структуры данных
Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, что многим это будет интересно.
Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).
Предупреждение: Сейчас система находится в тесте около 2 недель. На данный момент профит составляет 5% к капиталу бота, но потеря капитала также возможна. Это не финансовый совет — тестируйте на демо-счёте. Я также постоянно подгоняю параметры, чтобы бот был актуален и периодически заменяю монетки в боте.
https://habr.com/ru/articles/986298/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бектеста до реального бота
Привет, Хабр! Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и...
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бектеста до реального бота
Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, что многим это будет интересно.
Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).
https://habr.com/ru/articles/986298/
Алгоритмы и Структуры данных
Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, что многим это будет интересно.
Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).
https://habr.com/ru/articles/986298/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бектеста до реального бота
Привет, Хабр! Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и...
Как сравниваются изображения — от MSE до Dino
В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид с иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.
https://habr.com/ru/articles/986360/
Алгоритмы и Структуры данных
В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид с иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.
https://habr.com/ru/articles/986360/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как сравниваются изображения — от MSE до Dino
Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых...
Как сравниваются изображения — от MSE до Dino
Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых сокровищ на дискету напоминал ритуал. С тех пор куча скарба разрослась до масштабов домашнего дата‑центра: здесь доисторические смишные мемы, тонны диснеевского клипарта, сканы журналов, галереи фанарта от известных в узких кругах артоделов, масса неотсортированного фототреша из собственных поездок, картинки природы и красоток, порция клубнички, шедевры CGI, нейроарт и фотографии Элизабет Уинстед. Проблема в том, что весь этот терабайтный зоопарк из разных разрешений, битности и форматов — абсолютно неструктурированная свалка, и попытка найти нужное превращается в квест «убей свои выходные». По мере роста коллекции я пробовал подряд все костыли, которые лучшие умы изобретали для сравнения изображений. В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид с иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.
https://habr.com/ru/articles/986360/
Алгоритмы и Структуры данных
Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых сокровищ на дискету напоминал ритуал. С тех пор куча скарба разрослась до масштабов домашнего дата‑центра: здесь доисторические смишные мемы, тонны диснеевского клипарта, сканы журналов, галереи фанарта от известных в узких кругах артоделов, масса неотсортированного фототреша из собственных поездок, картинки природы и красоток, порция клубнички, шедевры CGI, нейроарт и фотографии Элизабет Уинстед. Проблема в том, что весь этот терабайтный зоопарк из разных разрешений, битности и форматов — абсолютно неструктурированная свалка, и попытка найти нужное превращается в квест «убей свои выходные». По мере роста коллекции я пробовал подряд все костыли, которые лучшие умы изобретали для сравнения изображений. В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид с иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.
https://habr.com/ru/articles/986360/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как сравниваются изображения — от MSE до Dino
Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых...
Планирование расписаний водителей: как математическая модель укрощает хаос перевозок
Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит грусть.
Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.
https://habr.com/ru/articles/985680/
Алгоритмы и Структуры данных
Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит грусть.
Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.
https://habr.com/ru/articles/985680/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Планирование расписаний водителей: как математическая модель укрощает хаос перевозок
Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без...
Планирование расписаний водителей: как математическая модель укрощает хаос перевозок
Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит грусть.
Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.
Работа будет полезна специалистам в области логистики, транспортного планирования и оптимизации, а также исследователям в сфере математического моделирования транспортных задач.
https://habr.com/ru/articles/985680/
Алгоритмы и Структуры данных
Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит грусть.
Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.
Работа будет полезна специалистам в области логистики, транспортного планирования и оптимизации, а также исследователям в сфере математического моделирования транспортных задач.
https://habr.com/ru/articles/985680/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Планирование расписаний водителей: как математическая модель укрощает хаос перевозок
Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без...
Поиск решений управляемый данными. Терминологический словарь
Ранее в статье «Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов» рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это механизм динамического связывания отдельных фрагментов решения в виде информационных блоков в последовательности для определения запрошенных параметров. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы общаться с системой на естественном языке необходим терминологический словарь предметной области.
https://habr.com/ru/articles/987218/
Алгоритмы и Структуры данных
Ранее в статье «Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов» рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это механизм динамического связывания отдельных фрагментов решения в виде информационных блоков в последовательности для определения запрошенных параметров. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы общаться с системой на естественном языке необходим терминологический словарь предметной области.
https://habr.com/ru/articles/987218/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Поиск решений управляемый данными. Терминологический словарь
Ранее в статье « Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов » рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это...
Python: ИИ для “Четыре в ряд” с алгоритмом AlphaZero
В этой статье мы рассмотрим применение алгоритма AlphaZero для создания ИИ игры "Четыре в ряд" с самообучением и Deep Learning.
https://proglib.io/p/connect4-alphazero
Алгоритмы и Структуры данных
В этой статье мы рассмотрим применение алгоритма AlphaZero для создания ИИ игры "Четыре в ряд" с самообучением и Deep Learning.
https://proglib.io/p/connect4-alphazero
Алгоритмы и Структуры данных
Топ 5 мифов о налоговом контроле: разбор от экс-налоговика
В последнее время в информационном поле мне всё чаще попадается информация о заблуждениях в сфере налогового контроля, и по большей части эти заблуждения исходят от людей, которые называют себя специалистами или экспертами. Таким образом формируется в корне неверное представление о том, чем на самом деле занимается служба и как она осуществляет свой контроль. Вы наверняка видели подобные заголовки: «эксперты предупреждают», «юристы советуют» - смотреть и читать это уже просто больно.
Поэтому на правах бывшего сотрудника ФНС, прошедшего три контрольных отдела - предпроверочный анализ, контрольно-аналитический отдел и отдел выездных проверок, я решил подготовить статью с разбором самых популярных мифов, которые встречались мне за последнее время.
Если в этой статье я разберу не все популярные мифы, и вы слышали что-то ещё, что на ваш взгляд не похоже на правду - пишите в комментариях, или в личные сообщения. Я добавлю это к разбору в следующей статье.
https://habr.com/ru/articles/987500/
Алгоритмы и Структуры данных
В последнее время в информационном поле мне всё чаще попадается информация о заблуждениях в сфере налогового контроля, и по большей части эти заблуждения исходят от людей, которые называют себя специалистами или экспертами. Таким образом формируется в корне неверное представление о том, чем на самом деле занимается служба и как она осуществляет свой контроль. Вы наверняка видели подобные заголовки: «эксперты предупреждают», «юристы советуют» - смотреть и читать это уже просто больно.
Поэтому на правах бывшего сотрудника ФНС, прошедшего три контрольных отдела - предпроверочный анализ, контрольно-аналитический отдел и отдел выездных проверок, я решил подготовить статью с разбором самых популярных мифов, которые встречались мне за последнее время.
Если в этой статье я разберу не все популярные мифы, и вы слышали что-то ещё, что на ваш взгляд не похоже на правду - пишите в комментариях, или в личные сообщения. Я добавлю это к разбору в следующей статье.
https://habr.com/ru/articles/987500/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Топ 5 мифов о налоговом контроле: разбор от экс-налоговика
Предисловие В последнее время в информационном поле мне всё чаще попадается информация о заблуждениях в сфере налогового контроля, и по большей части эти заблуждения исходят от людей, которые называют...
Как заставить LLM сортировать данные: от наивного подхода до TrueSkill
Если вы когда-нибудь грузили в LLM список и просили выбрать лучшее или отсортировать — вы, скорее всего, получали посредственный результат. Я проверил это на 164 постах своего телеграм-канала, сравнив пять разных методов сортировки. Оказалось, что разница между «дёшево и плохо» и «дёшево и хорошо» — в правильном алгоритме, а не в модели.
В этой статье разберём, почему наивные подходы не работают, как алгоритм из Xbox Live помогает ранжировать контент, и какой метод даёт лучшую корреляцию с реальными данными.
https://habr.com/ru/articles/987538/
Алгоритмы и Структуры данных
Если вы когда-нибудь грузили в LLM список и просили выбрать лучшее или отсортировать — вы, скорее всего, получали посредственный результат. Я проверил это на 164 постах своего телеграм-канала, сравнив пять разных методов сортировки. Оказалось, что разница между «дёшево и плохо» и «дёшево и хорошо» — в правильном алгоритме, а не в модели.
В этой статье разберём, почему наивные подходы не работают, как алгоритм из Xbox Live помогает ранжировать контент, и какой метод даёт лучшую корреляцию с реальными данными.
https://habr.com/ru/articles/987538/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Как заставить LLM сортировать данные: от наивного подхода до TrueSkill
Если вы когда-нибудь грузили в LLM список и просили выбрать лучшее или отсортировать — вы, скорее всего, получали посредственный результат. Я проверил это на 164 постах своего телеграм-канала, сравнив...
Алгоритмический тупик: почему платформы продвигают мусор, имея инструменты для его фильтрации
Мы живем в 2026 году, когда технологии позволяют оценить глубину и оригинальность текста, но крупные площадки по большей части все еще живут по старинке и судят о качестве по числу лайков и частоте публикаций. Отсюда мы наблюдаем фундаментальный системный сбой, который медленно убивает сложный технический контент.
https://habr.com/ru/articles/987794/
Алгоритмы и Структуры данных
Мы живем в 2026 году, когда технологии позволяют оценить глубину и оригинальность текста, но крупные площадки по большей части все еще живут по старинке и судят о качестве по числу лайков и частоте публикаций. Отсюда мы наблюдаем фундаментальный системный сбой, который медленно убивает сложный технический контент.
https://habr.com/ru/articles/987794/
Алгоритмы и Структуры данных
Хабр
Алгоритмический тупик: почему платформы продвигают мусор, имея инструменты для его фильтрации
Мы живем в 2026 году, когда технологии позволяют оценить глубину и оригинальность текста, но крупные площадки по большей части все еще живут по старинке и судят о качестве по числу лайков и частоте...