⬆️ Правильный ответ ⬆️
Нет. Для того чтобы оценить действия, человеку помимо мыслительного процесса требуются моральные установки, эмоции и культурные нормы, которые меняются с течением времени. Технологиям это (по крайней мере, пока что) недоступно.
Нет. Для того чтобы оценить действия, человеку помимо мыслительного процесса требуются моральные установки, эмоции и культурные нормы, которые меняются с течением времени. Технологиям это (по крайней мере, пока что) недоступно.
Какие алгоритмы нужно знать, чтобы стать хорошим программистом?
Данная статья содержит не только самые распространенные алгоритмы и структуры данных, но и более сложные вещи, о которых вы могли не знать. Читаем и узнаем!
Я предполагаю, что вы знаете как минимум один язык программирования и такие понятия, как объект и указатель. Алгоритмы и структуры данных будут перечисляться по степени их сложности.
Для начала давайте начнем с линейных структур данных и алгоритмов
Массивы
Связный список
Стек
Очереди
Перейдем к базовым алгоритмам
Сортировка - Сортировка слиянием, Сортировка вставками, Быстрая сортировка, Несколько взаимных перестановок.
Умножение матриц (Не обязательно реализовывать, главное - знать алгоритм)
Основные алгоритмы просеивания
Беззнаковая математика, включая умножение и деление
Алгоритм Евклида для нахождения НОД (наибольший общий делитель), Модульная инверсия, Быстрое возведение в степень
Числа Фибоначчи с матричным умножением
Нормальное распределение и математическое ожидание
Статистика – среднее вероятностное значение случайной величины, медиана, дисперсия, теорема Байеса
Также можно изучить популярные алгоритмические методы:
Алгоритмы декомпозиции – Бинарный поиск, Нахождение подмассива с наибольшей суммой элементов
Жадные алгоритмы – Выбор задач, кодирование по алгоритму Хаффмана
Динамичное программирование – Цепное матричное умножение, Алгоритм решения задачи по укладке ранца
Линейное программирование – Максимизация параметра, Линейное время сортировки
Криптографические алгоритмы – Алгоритм Манакера по нахождению длиннейшей подстроки-палиндрома, алгоритм нахождения наибольшей общей подпоследовательности (LSC), расстояние Левенштейна
Теперь перейдем к типичным нелинейным структурам данных
Деревья – Бинарное дерево, Дерево общего вида, Наименьший общий предок
Бинарное дерево поиска – Симметричный обход, Обход по уровням, Нахождение k’ого наибольшего элемента, Диаметр, Глубина, Количество узлов и т.д.
Динамическая память – Динамический массив, Двоичная куча, Пирамидальная сортировка
Алгоритм объединения-поиска
Хеш-таблица – Метод нахождения коллизий (Linear Probing), Открытая адресация, Предотвращение коллизий
Рассмотрим графы
Список смежных вершин графа, Матрица смежности графа, Взвешенные рёбра графа
Основные алгоритмы обхода – Поиск в ширину, Поиск в глубину и т.д.
Алгоритмы нахождения кратчайшего пути - Алгоритм Дейкстры, Алгоритм Флойда-Уоршелла, Алгоритм Беллмана-Форда
Минимальное остовное дерево - Алгоритм Крускала, Алгоритм Прима
К данному моменту вы должны быть хорошо знакомы с программированием, так как для дальнейшего прочтения и углубления в данную тему вы должны знать больше, чем студент.
Усложнённые деревья и графы
Сбалансированные деревья – AVL-дерево, Красно-черное дерево
Heavy-light декомпозиция, Б-деревья, Дерево квадрантов
Усложнённый граф – Минимальный разрез, Максимальный поток
Максимальное покрытие – Теорема о свадьбах
Гамильтонов цикл
Рёберный граф/ Линейный граф
Сильно связные компоненты
Главный подграф, Покрытие вершин, Задача коммивояжёра – Алгоритм аппроксимации
Продвинутые криптографические алгоритмы:
Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта
Алгоритм Рабина-Карпа
Префиксные и суффиксные деревья
Автоматизация суффиксов – Алгоритм Укконена
Высшая математика
Быстрое преобразование Фурье
Проверка простоты
Вычислительная геометрия – Задача поиска ближайшей пары, Диаграмма Вороного, Выпуклая оболочка множества точек
Общие продвинутые темы:
Выполнение обхода всех комбинаций/перестановок
Поразрядная обработка
Ссылка на оригинальную статью
Данная статья содержит не только самые распространенные алгоритмы и структуры данных, но и более сложные вещи, о которых вы могли не знать. Читаем и узнаем!
Я предполагаю, что вы знаете как минимум один язык программирования и такие понятия, как объект и указатель. Алгоритмы и структуры данных будут перечисляться по степени их сложности.
Для начала давайте начнем с линейных структур данных и алгоритмов
Массивы
Связный список
Стек
Очереди
Перейдем к базовым алгоритмам
Сортировка - Сортировка слиянием, Сортировка вставками, Быстрая сортировка, Несколько взаимных перестановок.
Умножение матриц (Не обязательно реализовывать, главное - знать алгоритм)
Основные алгоритмы просеивания
Беззнаковая математика, включая умножение и деление
Алгоритм Евклида для нахождения НОД (наибольший общий делитель), Модульная инверсия, Быстрое возведение в степень
Числа Фибоначчи с матричным умножением
Нормальное распределение и математическое ожидание
Статистика – среднее вероятностное значение случайной величины, медиана, дисперсия, теорема Байеса
Также можно изучить популярные алгоритмические методы:
Алгоритмы декомпозиции – Бинарный поиск, Нахождение подмассива с наибольшей суммой элементов
Жадные алгоритмы – Выбор задач, кодирование по алгоритму Хаффмана
Динамичное программирование – Цепное матричное умножение, Алгоритм решения задачи по укладке ранца
Линейное программирование – Максимизация параметра, Линейное время сортировки
Криптографические алгоритмы – Алгоритм Манакера по нахождению длиннейшей подстроки-палиндрома, алгоритм нахождения наибольшей общей подпоследовательности (LSC), расстояние Левенштейна
Теперь перейдем к типичным нелинейным структурам данных
Деревья – Бинарное дерево, Дерево общего вида, Наименьший общий предок
Бинарное дерево поиска – Симметричный обход, Обход по уровням, Нахождение k’ого наибольшего элемента, Диаметр, Глубина, Количество узлов и т.д.
Динамическая память – Динамический массив, Двоичная куча, Пирамидальная сортировка
Алгоритм объединения-поиска
Хеш-таблица – Метод нахождения коллизий (Linear Probing), Открытая адресация, Предотвращение коллизий
Рассмотрим графы
Список смежных вершин графа, Матрица смежности графа, Взвешенные рёбра графа
Основные алгоритмы обхода – Поиск в ширину, Поиск в глубину и т.д.
Алгоритмы нахождения кратчайшего пути - Алгоритм Дейкстры, Алгоритм Флойда-Уоршелла, Алгоритм Беллмана-Форда
Минимальное остовное дерево - Алгоритм Крускала, Алгоритм Прима
К данному моменту вы должны быть хорошо знакомы с программированием, так как для дальнейшего прочтения и углубления в данную тему вы должны знать больше, чем студент.
Усложнённые деревья и графы
Сбалансированные деревья – AVL-дерево, Красно-черное дерево
Heavy-light декомпозиция, Б-деревья, Дерево квадрантов
Усложнённый граф – Минимальный разрез, Максимальный поток
Максимальное покрытие – Теорема о свадьбах
Гамильтонов цикл
Рёберный граф/ Линейный граф
Сильно связные компоненты
Главный подграф, Покрытие вершин, Задача коммивояжёра – Алгоритм аппроксимации
Продвинутые криптографические алгоритмы:
Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта
Алгоритм Рабина-Карпа
Префиксные и суффиксные деревья
Автоматизация суффиксов – Алгоритм Укконена
Высшая математика
Быстрое преобразование Фурье
Проверка простоты
Вычислительная геометрия – Задача поиска ближайшей пары, Диаграмма Вороного, Выпуклая оболочка множества точек
Общие продвинутые темы:
Выполнение обхода всех комбинаций/перестановок
Поразрядная обработка
Ссылка на оригинальную статью
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Изучаем алгоритмы: полезные веб-сайты.
Веб-сайты, которые вам стоит использовать, чтоб выучить классические алгоритмы:
A Visual Guide to Graph Traversal Algorithms — Интерактивная визуализация показывает, как работает алгоритм поиска в глубину графа.
Algomation — Поучительное и анимированное описание алгоритмов.
Algorithm Visualizer — Тонны анимированых алгоритмов (с кодом, конечно же), можно также создавать свои алгоритмы.
Algorithms Visualization — Коротенькая статья, посвящённая визуализации алгоритмов.
Big-O Cheat Sheet — Сложности повседневных алгоритмов, используемых в анализе данных.
Data Structure Visualizations — Визуализируйте поведение структур данных и делайте операции с ними.
Geeks for Geeks — Много-много хорошо объяснённых и реализованных алгоритмов.
Rosetta Code — Хрестоматия по программированию, цель которой — показать использование множества алгоритмов и структур данных в разных языках программирования.
Веб-сайты, которые вам стоит использовать, чтоб выучить классические алгоритмы:
A Visual Guide to Graph Traversal Algorithms — Интерактивная визуализация показывает, как работает алгоритм поиска в глубину графа.
Algomation — Поучительное и анимированное описание алгоритмов.
Algorithm Visualizer — Тонны анимированых алгоритмов (с кодом, конечно же), можно также создавать свои алгоритмы.
Algorithms Visualization — Коротенькая статья, посвящённая визуализации алгоритмов.
Big-O Cheat Sheet — Сложности повседневных алгоритмов, используемых в анализе данных.
Data Structure Visualizations — Визуализируйте поведение структур данных и делайте операции с ними.
Geeks for Geeks — Много-много хорошо объяснённых и реализованных алгоритмов.
Rosetta Code — Хрестоматия по программированию, цель которой — показать использование множества алгоритмов и структур данных в разных языках программирования.
Изучаем алгоритмы: онлайн-курсы.
Бесплатные и качественные курсы онлайн:
Algorithms: Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms - Основные темы: асимптотика ("Большое О(х)"), сортировка и поиск, разделяй и властвуй, а также другие разные алгоритмы.
Algorithms: Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures - Основные темы: структуры данных, графы и их применения.
Algorithms: Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming - Основные темы: жадные алгоритмы и динамическое программирование.
Algorithms: Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them - Основные темы: кратчайший путь, NP-полные задачи и что это все значит для разработчика.
Algorithms, Part 1 — Этот курс затрагивает необходимую информацию об алгоритмах и структурах данных, в которой нуждается каждый программист, который серьезно относится к своему делу. Курс рассказывает о структурах данных, сортировке и алгоритмах поиска.
Algorithms, Part 2 — Вторая часть курса, которая сфокусирована на жадном алгоритме и динамических парадигмах, а также на NP-полных задачах.
Khan Academy Algorithms — курс по алгоритмам, созданный Томасом Корменом и Девином Балккомом.
MIT-6-006 — Хорошо описанные алгоритмы.
MIT-6-046j — Такой же курс, как и предыдущий, только с другими алгоритмами.
MIT-6-00sc — Простое и понятное введение в алгоритмы.
Udacity Intro to Algorithms — Курс по алгоритмам на Python.
Бесплатные и качественные курсы онлайн:
Algorithms: Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms - Основные темы: асимптотика ("Большое О(х)"), сортировка и поиск, разделяй и властвуй, а также другие разные алгоритмы.
Algorithms: Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures - Основные темы: структуры данных, графы и их применения.
Algorithms: Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming - Основные темы: жадные алгоритмы и динамическое программирование.
Algorithms: Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them - Основные темы: кратчайший путь, NP-полные задачи и что это все значит для разработчика.
Algorithms, Part 1 — Этот курс затрагивает необходимую информацию об алгоритмах и структурах данных, в которой нуждается каждый программист, который серьезно относится к своему делу. Курс рассказывает о структурах данных, сортировке и алгоритмах поиска.
Algorithms, Part 2 — Вторая часть курса, которая сфокусирована на жадном алгоритме и динамических парадигмах, а также на NP-полных задачах.
Khan Academy Algorithms — курс по алгоритмам, созданный Томасом Корменом и Девином Балккомом.
MIT-6-006 — Хорошо описанные алгоритмы.
MIT-6-046j — Такой же курс, как и предыдущий, только с другими алгоритмами.
MIT-6-00sc — Простое и понятное введение в алгоритмы.
Udacity Intro to Algorithms — Курс по алгоритмам на Python.
Разработчики выпустили восьмую версию языка программирования PHP
Группа энтузиастов во главе с датским программистом Лердорформ Расмусом выпустили восьмую версию скриптового языка программирования PHP. Релиз состоялся 26 ноября 2020 года, почти на год раньше, чем планировалось. По сравнению с предыдущей версией PHP 8 получил несколько серьезных улучшений, включая применение JIT-компилятора и существенную доработку «синтаксического сахара», позволяющую уменьшить объем шаблонного кода.
Разработка языка программирования PHP ведется с 1995 года. Основной сферой его применения является разработка динамических веб-сайтов с исполнением кода на серверной стороне. При этом доступна и компиляция программ, написанных на PHP, для исполнения на UNIX-операционных системах и в среде Windows. Существенное влияние на синтаксис PHP оказали несколько языков программирования, включая C++ и Java.
Наиболее существенным изменением в версии PHP 8 стало использование JIT-компилятора. Он позволяет переводить код программы в машинный код в режиме реального времени непосредственно во время исполнения программы. Таким образом для некоторых случаев удается повысить скорость исполнения приложений. В случае с PHP 8 наибольший прирост скорости с помощью JIT-компилятора достигается при выполнении математических операций.
Еще одним практичным улучшением в PHP 8 стало добавление выражения match. В целом оно работает аналогично традиционному switch, однако, в отличие от последнего, использует строгое сравнение значений. При этом результат работы match может быть сохранен в переменную и использован в дальнейшем или возвращен, например, с помощью функции echo. В отличие от switch, выражение match работает с однострочными выражениями, не требующими конструкции break.
В PHP 8 также появились именованные аргументы для использования в библиотеках или ассоциативных массивах. Это нововведение, в отличие от PHP 7, использует самодокументируемые аргументы, что позволяет использовать их в любом порядке, пропуская необязательные параметры. Это положительно сказывается на читаемости кода и его объеме, особенно если речь идет об использовании библиотек, работающих с булевыми параметрами.
Еще в PHP 8 появилась возможность использовать структурные метаданные с нативным синтаксисом PHP вместо аннотаций PHPDoc. Благодаря этому, например, при написании метаданных можно будет использовать подсказки среды разработки. Кроме того, в PHP 8 стали возможными одновременное объявление и инициализация свойств в конструкторе класса. В некоторые случаях это позволяет сократить объем кода втрое.
Наконец, еще одним существенным изменением в PHP 8 стало использование нового оператора Nullsafe, который записывается занком ? после обрабатываемого элемента. Это избавляет, например, от необходимости прописывать проверку на null для каждой переменной, используя вместо этого последовательность вызовов с оператором Nullsafe. В этом случае, если хотя бы один элемент возвращает значение null, вся последовательность вернет null.
С более полным списком нововведений в PHP 8 и документацией по ним можно ознакомится в сообщении о релизе.
Группа энтузиастов во главе с датским программистом Лердорформ Расмусом выпустили восьмую версию скриптового языка программирования PHP. Релиз состоялся 26 ноября 2020 года, почти на год раньше, чем планировалось. По сравнению с предыдущей версией PHP 8 получил несколько серьезных улучшений, включая применение JIT-компилятора и существенную доработку «синтаксического сахара», позволяющую уменьшить объем шаблонного кода.
Разработка языка программирования PHP ведется с 1995 года. Основной сферой его применения является разработка динамических веб-сайтов с исполнением кода на серверной стороне. При этом доступна и компиляция программ, написанных на PHP, для исполнения на UNIX-операционных системах и в среде Windows. Существенное влияние на синтаксис PHP оказали несколько языков программирования, включая C++ и Java.
Наиболее существенным изменением в версии PHP 8 стало использование JIT-компилятора. Он позволяет переводить код программы в машинный код в режиме реального времени непосредственно во время исполнения программы. Таким образом для некоторых случаев удается повысить скорость исполнения приложений. В случае с PHP 8 наибольший прирост скорости с помощью JIT-компилятора достигается при выполнении математических операций.
Еще одним практичным улучшением в PHP 8 стало добавление выражения match. В целом оно работает аналогично традиционному switch, однако, в отличие от последнего, использует строгое сравнение значений. При этом результат работы match может быть сохранен в переменную и использован в дальнейшем или возвращен, например, с помощью функции echo. В отличие от switch, выражение match работает с однострочными выражениями, не требующими конструкции break.
В PHP 8 также появились именованные аргументы для использования в библиотеках или ассоциативных массивах. Это нововведение, в отличие от PHP 7, использует самодокументируемые аргументы, что позволяет использовать их в любом порядке, пропуская необязательные параметры. Это положительно сказывается на читаемости кода и его объеме, особенно если речь идет об использовании библиотек, работающих с булевыми параметрами.
Еще в PHP 8 появилась возможность использовать структурные метаданные с нативным синтаксисом PHP вместо аннотаций PHPDoc. Благодаря этому, например, при написании метаданных можно будет использовать подсказки среды разработки. Кроме того, в PHP 8 стали возможными одновременное объявление и инициализация свойств в конструкторе класса. В некоторые случаях это позволяет сократить объем кода втрое.
Наконец, еще одним существенным изменением в PHP 8 стало использование нового оператора Nullsafe, который записывается занком ? после обрабатываемого элемента. Это избавляет, например, от необходимости прописывать проверку на null для каждой переменной, используя вместо этого последовательность вызовов с оператором Nullsafe. В этом случае, если хотя бы один элемент возвращает значение null, вся последовательность вернет null.
С более полным списком нововведений в PHP 8 и документацией по ним можно ознакомится в сообщении о релизе.
Алгоритмы и структуры данных.
Извлечение информации на языке Java
Аллен Б.Доуни
Изучите, как следует реализовывать эффективные алгоритмы на основе важнейших структур данных на языке Java, а также как измерять производительность этих алгоритмов. Каждая глава сопровождается упражнениями, помогающими закрепить материал.
Научитесь работать со структурами данных, например, со списками и словарями, разберитесь, как они работают.
Напишите приложение, которое читает страницы Википедии, выполняет синтаксический разбор и обеспечивает навигацию по полученному дереву данных.
Анализируйте код и учитесь прогнозировать, как быстро он будет работать и сколько памяти при этом потреблять.
Пишите классы, реализующие интерфейс Map, пользуйтесь при этом хеш-таблицей и двоичным деревом поиска.
Создайте простой веб-поисковик с собственным поисковым роботом: он будет индексировать веб-страницы, сохранять их содержимое и возвращать нужные результаты.
Извлечение информации на языке Java
Аллен Б.Доуни
Изучите, как следует реализовывать эффективные алгоритмы на основе важнейших структур данных на языке Java, а также как измерять производительность этих алгоритмов. Каждая глава сопровождается упражнениями, помогающими закрепить материал.
Научитесь работать со структурами данных, например, со списками и словарями, разберитесь, как они работают.
Напишите приложение, которое читает страницы Википедии, выполняет синтаксический разбор и обеспечивает навигацию по полученному дереву данных.
Анализируйте код и учитесь прогнозировать, как быстро он будет работать и сколько памяти при этом потреблять.
Пишите классы, реализующие интерфейс Map, пользуйтесь при этом хеш-таблицей и двоичным деревом поиска.
Создайте простой веб-поисковик с собственным поисковым роботом: он будет индексировать веб-страницы, сохранять их содержимое и возвращать нужные результаты.
Вспомним математику!
При составление формул используется такой знак ∑.
Давайте вспомним, сумму чего именно так можно обозначить.
Это сумма всех цифр от 1 до 100. - 137
👍👍👍👍👍👍👍👍 97%
Это сумма двух цифр: 1 и 100. - 4
👍 3%
👥 141 человек уже проголосовал.
При составление формул используется такой знак ∑.
Давайте вспомним, сумму чего именно так можно обозначить.
Это сумма всех цифр от 1 до 100. - 137
👍👍👍👍👍👍👍👍 97%
Это сумма двух цифр: 1 и 100. - 4
👍 3%
👥 141 человек уже проголосовал.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Это сумма всех чисел в заданном диапазоне, от 1 до 100
Это сумма всех чисел в заданном диапазоне, от 1 до 100
Изучаем алгоритмы: полезные книги
Самые популярные книги для изучения алгоритмов:
Англоязычные:
Algorithm Design — Раскрывает суть решения задач, встречающихся в жизни.
Algorithms — Решения задач на Java, описание хороших практик ООП и бесплатные онлайн-курсы.
Data Structures Using C — Примеры использования структур данных.
Elementary Algorithms — Потрясающая книга об алгоритмах и структурах данных.
Grokking Algorithms — Книга об алгоритмах и их практических применениях с множеством иллюстраций.
Самые популярные книги для изучения алгоритмов:
Англоязычные:
Algorithm Design — Раскрывает суть решения задач, встречающихся в жизни.
Algorithms — Решения задач на Java, описание хороших практик ООП и бесплатные онлайн-курсы.
Data Structures Using C — Примеры использования структур данных.
Elementary Algorithms — Потрясающая книга об алгоритмах и структурах данных.
Grokking Algorithms — Книга об алгоритмах и их практических применениях с множеством иллюстраций.
Java. Объектно-ориентированное программирование
Учебное пособие предназначено для изучающих объектно-ориентированное программирование в вузе, а также для всех желающих самостоятельно изучить язык программирования Java. Книга охватывает все базовые темы, необходимые для эффективного составления программ на Java, в том числе базовые типы данных, управляющие инструкции, особенности описания классов и объектов в Java, создание пакетов и интерфейсов, перегрузку методов и наследование. Особое внимание уделяется созданию приложений с графическим интерфейсом.
Учебное пособие предназначено для изучающих объектно-ориентированное программирование в вузе, а также для всех желающих самостоятельно изучить язык программирования Java. Книга охватывает все базовые темы, необходимые для эффективного составления программ на Java, в том числе базовые типы данных, управляющие инструкции, особенности описания классов и объектов в Java, создание пакетов и интерфейсов, перегрузку методов и наследование. Особое внимание уделяется созданию приложений с графическим интерфейсом.
Векторное представление слов (Word Embeddings)
Как нетрудно догадаться, этот метод используется для работы с текстом в NLP-системах (Natural Language Processing). Компьютеры не понимают человеческий язык, хотя в последнее время им и удается более-менее успешно производить обратное впечатление. Это становится возможным благодаря техникам «цифровизации» слов, которые переводят их семантическое значение в векторы.
Для этого используются самые разные атрибуты — количество букв в слове, теги обозначения частей речи и грамматических отношений между ними, векторные нотации и многое другое. Эти данные помещаются в n-мерное пространство, где аналитическая модель определяет между ними взаимосвязи, выстраивает контекстные цепочки и так далее.
Таким образом нейросеть может переварить некий языковой корпус и строить на его основе предложения. Собственных мыслей у компьютера нет, так что от своего лица он может только нести грамматически верную чушь. А понимать поступающие реплики и формировать ответы на них таким образом получается очень хорошо.
Как нетрудно догадаться, этот метод используется для работы с текстом в NLP-системах (Natural Language Processing). Компьютеры не понимают человеческий язык, хотя в последнее время им и удается более-менее успешно производить обратное впечатление. Это становится возможным благодаря техникам «цифровизации» слов, которые переводят их семантическое значение в векторы.
Для этого используются самые разные атрибуты — количество букв в слове, теги обозначения частей речи и грамматических отношений между ними, векторные нотации и многое другое. Эти данные помещаются в n-мерное пространство, где аналитическая модель определяет между ними взаимосвязи, выстраивает контекстные цепочки и так далее.
Таким образом нейросеть может переварить некий языковой корпус и строить на его основе предложения. Собственных мыслей у компьютера нет, так что от своего лица он может только нести грамматически верную чушь. А понимать поступающие реплики и формировать ответы на них таким образом получается очень хорошо.
Машинное обучение — это просто?
Математика, физика и даже информатика, чаще всего преподаются с использованием восходящего подхода: темы логично следуют одна за другой, постепенно усложняясь и расширяясь. Но для успешного освоения того или иного навыка нужны ещё и мотивация, азарт и возможность видеть результат.
Повседневные навыки, такие как чтение, вождение и готовка, мы получили прямо противоположным путём — используя нисходящий подход. Он делает изучение технических навыков не только быстрее и продуктивнее, но и интереснее.
В этой статье речь пойдёт о принципиальной разнице между этими подходами и о том, какой подход лучше использовать для изучения машинного обучения.
Математика, физика и даже информатика, чаще всего преподаются с использованием восходящего подхода: темы логично следуют одна за другой, постепенно усложняясь и расширяясь. Но для успешного освоения того или иного навыка нужны ещё и мотивация, азарт и возможность видеть результат.
Повседневные навыки, такие как чтение, вождение и готовка, мы получили прямо противоположным путём — используя нисходящий подход. Он делает изучение технических навыков не только быстрее и продуктивнее, но и интереснее.
В этой статье речь пойдёт о принципиальной разнице между этими подходами и о том, какой подход лучше использовать для изучения машинного обучения.
Классификация языков программирования
Классификация и виды языков программирования – это очень сложный, многообразный вопрос, который постоянно вызывает споры, требует регулярной переоценки и умения находить в различных языках объединяющие их характеристики и особенности. Сейчас существует огромное количество самых разных языков программирования. По некоторым подсчетам, всего их более чем 120. Некоторые из них очень распространены и популярны (C++, Java, Python), некоторые известны только узкому кругу специалистов и любителей экзотики (Groovy, Clojure, Boo)
Классификация и виды языков программирования – это очень сложный, многообразный вопрос, который постоянно вызывает споры, требует регулярной переоценки и умения находить в различных языках объединяющие их характеристики и особенности. Сейчас существует огромное количество самых разных языков программирования. По некоторым подсчетам, всего их более чем 120. Некоторые из них очень распространены и популярны (C++, Java, Python), некоторые известны только узкому кругу специалистов и любителей экзотики (Groovy, Clojure, Boo)
Хочешь освоить востребованную профессию? Data Scientist — одна из самых перспективных и высокооплачиваемых специальностей в IT-сфере!
Попробуй свои силы на бесплатном интенсиве Skillbox.
Регистрируйся по ссылке: 👉 https://clc.to/VQGf1Q.
Тебя ждут:
✔️ основы анализа данных и машинного обучения;
✔️ программирование на Python;
✔️ работа с библиотеками Matplotlib и scikit-learn;
✔️ выгрузка и визуализация данных;
✔️ оценка качества моделей.
💼 В результате ты создашь проект, который станет частью твоего портфолио — программу, предсказывающую курс доллара.
📌 У тебя будет шанс получить грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
Попробуй свои силы на бесплатном интенсиве Skillbox.
Регистрируйся по ссылке: 👉 https://clc.to/VQGf1Q.
Тебя ждут:
✔️ основы анализа данных и машинного обучения;
✔️ программирование на Python;
✔️ работа с библиотеками Matplotlib и scikit-learn;
✔️ выгрузка и визуализация данных;
✔️ оценка качества моделей.
💼 В результате ты создашь проект, который станет частью твоего портфолио — программу, предсказывающую курс доллара.
📌 У тебя будет шанс получить грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
3 причины, почему Tensorflow - самый популярный фреймворк машинного обучения
TensorFlow за короткий промежуток времени стал самым популярным инструментом и фреймворком для машинного обучения. Он пользуется огромной популярностью среди инженеров и разработчиков машинного обучения.
Вот три причины популярности TensorFlow:
1. Самая распространенная платформа ИИ, доступная для разработчиков.
TensorFlow - единственная доступная среда для запуска моделей машинного обучения от облака до мельчайших микроконтроллеров.
2. TensorFlow - это часть основной управляемой публичным облаком ML PaaS.
TensorFlow является неотъемлемой частью общедоступных облачных платформ. Он поддерживает API-интерфейсы для компьютерного зрения, обработки естественного языка, персонализации и рекомендаций.
3. Обширная поддержка инструментов и интеграции.
TensorFlow - это больше, чем просто фреймворк для машинного обучения или инструментарий. По сути, это платформа для управления всем жизненным циклом приложений ИИ.
TensorFlow за короткий промежуток времени стал самым популярным инструментом и фреймворком для машинного обучения. Он пользуется огромной популярностью среди инженеров и разработчиков машинного обучения.
Вот три причины популярности TensorFlow:
1. Самая распространенная платформа ИИ, доступная для разработчиков.
TensorFlow - единственная доступная среда для запуска моделей машинного обучения от облака до мельчайших микроконтроллеров.
2. TensorFlow - это часть основной управляемой публичным облаком ML PaaS.
TensorFlow является неотъемлемой частью общедоступных облачных платформ. Он поддерживает API-интерфейсы для компьютерного зрения, обработки естественного языка, персонализации и рекомендаций.
3. Обширная поддержка инструментов и интеграции.
TensorFlow - это больше, чем просто фреймворк для машинного обучения или инструментарий. По сути, это платформа для управления всем жизненным циклом приложений ИИ.
❤1
Главная платформа на рынке краудсорсинга в России, Яндекс.Толока, проведеут воркшоп на конференции NeurIPS 2020 - мероприятии мирового масштаба в области искусственного интеллекта.
Обсуждение будет крутиться вокруг актуальных на сегодня тем в индустрии краудсорсинга:
📍Удалённая работа. Насколько эффективна может быть удалённая работа на краудсорсинговых платформах.
📍 Справедливость. Как краудсорсинговая платформа может обеспечивать исполнителям гибкость в выборе задач и рабочих часов.
📍 Механизмы. Двусторонние механизмы, которые не только обеспечивают гибкость исполнителям, но и гарантируют качество результата и эффективность процесса заказчикам.
Подробнее о воркшопе по ссылке.
Обсуждение будет крутиться вокруг актуальных на сегодня тем в индустрии краудсорсинга:
📍Удалённая работа. Насколько эффективна может быть удалённая работа на краудсорсинговых платформах.
📍 Справедливость. Как краудсорсинговая платформа может обеспечивать исполнителям гибкость в выборе задач и рабочих часов.
📍 Механизмы. Двусторонние механизмы, которые не только обеспечивают гибкость исполнителям, но и гарантируют качество результата и эффективность процесса заказчикам.
Подробнее о воркшопе по ссылке.
Toloka: Data solutions to drive AI
Crowd Science Workshop at NeurIPS 2020
Remoteness, fairness, and mechanisms as challenges of data supply by humans for automation.
Нейросети учатся определять, когда они недостаточно компетентны.
Такое качество необходимо искусственному интеллекту, который принимает решения в областях, влияющих на жизнь людей.
Помимо трех законов робототехники искусственному интеллекту понадобится еще обязательное понимание пределов своих возможностей, заявили ученые. Нейронные сети с глубоким обучением предназначены для имитации человеческого мозга, взвешивая множество факторов и выявляя закономерности в массивах данных, которые люди не в состоянии проанализировать. Однако такая система должна осознавать случаи, когда она ненадежна, рассказывает Science Alert.
«Нам нужна способность не только иметь высокопроизводительные модели, но и понимать, когда мы не можем доверять этим моделям», — сказал автор новой разработки, программист Александр Амини из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) в США.
Такое качество необходимо искусственному интеллекту, который принимает решения в областях, влияющих на жизнь людей.
Помимо трех законов робототехники искусственному интеллекту понадобится еще обязательное понимание пределов своих возможностей, заявили ученые. Нейронные сети с глубоким обучением предназначены для имитации человеческого мозга, взвешивая множество факторов и выявляя закономерности в массивах данных, которые люди не в состоянии проанализировать. Однако такая система должна осознавать случаи, когда она ненадежна, рассказывает Science Alert.
«Нам нужна способность не только иметь высокопроизводительные модели, но и понимать, когда мы не можем доверять этим моделям», — сказал автор новой разработки, программист Александр Амини из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) в США.
Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих | Бхаргава Адитья
Алгоритмы - это всего лишь последовательность решения задач, и большинство таких задач уже были кем-то решены, протестированы и проверены. Можно, конечно, погрузиться в глубокую философию гениального Кнута, изучить многостраничные фолианты с доказательствами и обоснованиями, но хотите ли вы тратить на это свое время? Откройте великолепно иллюстрированную книгу и вы сразу поймете, что алгоритмы - это просто. А грокать алгоритмы - это веселое и увлекательное занятие.
Алгоритмы - это всего лишь последовательность решения задач, и большинство таких задач уже были кем-то решены, протестированы и проверены. Можно, конечно, погрузиться в глубокую философию гениального Кнута, изучить многостраничные фолианты с доказательствами и обоснованиями, но хотите ли вы тратить на это свое время? Откройте великолепно иллюстрированную книгу и вы сразу поймете, что алгоритмы - это просто. А грокать алгоритмы - это веселое и увлекательное занятие.
Как называется свойство алгоритма, означающее, что данный алгоритм применим к решению целого класса задач?
Понятность - 4
👍 3%
Определённость - 4
👍 3%
Результативность - 5
👍 4%
Массовость - 115
👍👍👍👍👍👍👍👍 90%
👥 128 человек уже проголосовало.
Понятность - 4
👍 3%
Определённость - 4
👍 3%
Результативность - 5
👍 4%
Массовость - 115
👍👍👍👍👍👍👍👍 90%
👥 128 человек уже проголосовало.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Массовость - свойство, когда по данному алгоритму должна решаться не одна, а целый класс подобных задач.
Массовость - свойство, когда по данному алгоритму должна решаться не одна, а целый класс подобных задач.
Изучаем алгоритмы.
Онлайн-практика для того, чтоб оттачивать свои навыки:
ACM-ICPC Live Archive — Сотни задач с предыдущих региональных состязаний ACM-ICPC и мировых состязаний World Finals.
AIZU ONLINE JUDGE — Японская онлайн практика.
CodeChef — Больше задач и ежемесячные состязания.
Codeforces — Единственный сайт, где можно посостязаться в знаниях платформы Web 2.0.
CodeWars — Веб-сайт, который предлагает задачи по алгоритмам на многих языках и для многих уровней сложности.
CoderByte — Скромный веб-сайт с задачами на оттачивание алгоритмов для начального и продвинутого уровней. Поддерживает множество популярных языков программирования, таких как С++, Python, JavaScript, Ruby и так далее.
HackerEarth — Решайте задачи, используя алгоритмы и принимайте участие в решении задач, которые задают при приёме на работу.
HackerRank — Онлайн практика по известным алгоритмам и функциональном программировании.
Infoarena — Румынская онлайн-практика. 1500+ задач по алгоритмам.
LavidaOnlineJudge — Корейская онлайн-практика(около половины на английском) 1300+ задач.
Learneroo Algorithms Tutorials — Учитесь и практикуйтесь в написании алгоритмов, решая задачи онлайн.
LeetCode — Выучите алгоритмы и подготовьтесь к интервью.
PKU JudgeOnline — Китайская онлайн-практика.
ProjectEuler — Математические задачи, которые могут быть решены с использованием алгоритмов (или даже с помощью карандаша, зависит от того, сколько вы уже знаете).
Rosalind — Платформа для изучения биоинформатики и программирования, решая задачи.
ShareCode — Онлайн практика и состязания с множеством задач по алгоритмам.
Snakify — Вводный курс по Python с 100+ задачами по алгоритмам и отладке (российский).
SPOJ — Еще больше задач.
TopCoder — Множество задач по графическому дизайну, анализу данных и разработки в целом.
URI — Бразильская онлайн-практика. Не так много задач по сравнению с конкурентами, но их база растет, а также у них есть онлайн-состязания.
UVA — Ещё много задач с предыдущих региональных состязаний ACM-ICPC и мировых состязаний World Finals.
Онлайн-практика для того, чтоб оттачивать свои навыки:
ACM-ICPC Live Archive — Сотни задач с предыдущих региональных состязаний ACM-ICPC и мировых состязаний World Finals.
AIZU ONLINE JUDGE — Японская онлайн практика.
CodeChef — Больше задач и ежемесячные состязания.
Codeforces — Единственный сайт, где можно посостязаться в знаниях платформы Web 2.0.
CodeWars — Веб-сайт, который предлагает задачи по алгоритмам на многих языках и для многих уровней сложности.
CoderByte — Скромный веб-сайт с задачами на оттачивание алгоритмов для начального и продвинутого уровней. Поддерживает множество популярных языков программирования, таких как С++, Python, JavaScript, Ruby и так далее.
HackerEarth — Решайте задачи, используя алгоритмы и принимайте участие в решении задач, которые задают при приёме на работу.
HackerRank — Онлайн практика по известным алгоритмам и функциональном программировании.
Infoarena — Румынская онлайн-практика. 1500+ задач по алгоритмам.
LavidaOnlineJudge — Корейская онлайн-практика(около половины на английском) 1300+ задач.
Learneroo Algorithms Tutorials — Учитесь и практикуйтесь в написании алгоритмов, решая задачи онлайн.
LeetCode — Выучите алгоритмы и подготовьтесь к интервью.
PKU JudgeOnline — Китайская онлайн-практика.
ProjectEuler — Математические задачи, которые могут быть решены с использованием алгоритмов (или даже с помощью карандаша, зависит от того, сколько вы уже знаете).
Rosalind — Платформа для изучения биоинформатики и программирования, решая задачи.
ShareCode — Онлайн практика и состязания с множеством задач по алгоритмам.
Snakify — Вводный курс по Python с 100+ задачами по алгоритмам и отладке (российский).
SPOJ — Еще больше задач.
TopCoder — Множество задач по графическому дизайну, анализу данных и разработки в целом.
URI — Бразильская онлайн-практика. Не так много задач по сравнению с конкурентами, но их база растет, а также у них есть онлайн-состязания.
UVA — Ещё много задач с предыдущих региональных состязаний ACM-ICPC и мировых состязаний World Finals.