Алгоритмы. Представление графов и обход в ширину (BFS)
Новая неделя и новый раздел в изучении алгоритмов. Мы плавно переходим к теме алгоритмов на графах и сегодня поговорим о BFS.
Для того чтобы начать изучение алгоритмов на графах, прежде всего следует понять, что такое граф. Визуально граф можно представить как схему городов, соединённых дорогами. В этой структуре города называются вершинами или узлами, а дороги между ними — рёбрами. Например, простейший граф из четырёх вершин может быть изображён так:
Здесь буквы A, B, C и D обозначают вершины, а линии между ними — рёбра, то есть связи.
Для работы с графами в программировании их необходимо каким-либо образом представить в коде. Наиболее распространённым и удобным способом является список смежности. По сути, это словарь, где каждый ключ соответствует определённой вершине, а его значение представляет собой список всех вершин, непосредственно с ней связанных. Возьмём для примера граф, изображённый выше:
Такой формат хранения делает работу с графом интуитивно понятной и эффективной для многих алгоритмов, одним из которых является обход в ширину. Алгоритм обхода в ширину, или BFS, служит для систематического посещения всех вершин графа, начиная с заданной. Его можно сравнить с волнами, расходящимися от брошенного в воду камня: сначала рассматривается начальная вершина, затем все её непосредственные соседи, потом соседи соседей и так далее, слой за слоем. Это гарантирует, что все вершины на расстоянии одного ребра будут посещены раньше, чем вершины, находящиеся на расстоянии двух рёбер.
Для реализации BFS потребуется несколько инструментов: очередь для хранения вершин, которые ожидают обработки, множество для отметки уже посещённых вершин во избежание циклов и повторного посещения, а также список, фиксирующий порядок обхода. Очередь работает по принципу «первым пришёл — первым вышел», что и обеспечивает поэтапное, послойное исследование графа.
Реализация алгоритма на языке Python выглядит следующим образом:
Рассмотрим работу алгоритма на конкретном графе:
Визуально этот граф можно представить так:
Пошаговое выполнение BFS, стартующего от вершины A, будет происходить в таком порядке:
Новая неделя и новый раздел в изучении алгоритмов. Мы плавно переходим к теме алгоритмов на графах и сегодня поговорим о BFS.
Для того чтобы начать изучение алгоритмов на графах, прежде всего следует понять, что такое граф. Визуально граф можно представить как схему городов, соединённых дорогами. В этой структуре города называются вершинами или узлами, а дороги между ними — рёбрами. Например, простейший граф из четырёх вершин может быть изображён так:
A --- B
| |
C --- D
Здесь буквы A, B, C и D обозначают вершины, а линии между ними — рёбра, то есть связи.
Для работы с графами в программировании их необходимо каким-либо образом представить в коде. Наиболее распространённым и удобным способом является список смежности. По сути, это словарь, где каждый ключ соответствует определённой вершине, а его значение представляет собой список всех вершин, непосредственно с ней связанных. Возьмём для примера граф, изображённый выше:
# Граф из примера выше
graph = {
"A": ["B", "C"], # из A можно попасть в B и C
"B": ["A", "D"], # из B можно попасть в A и D
"C": ["A", "D"], # из C можно попасть в A и D
"D": ["B", "C"] # из D можно попасть в B и C
}
Такой формат хранения делает работу с графом интуитивно понятной и эффективной для многих алгоритмов, одним из которых является обход в ширину. Алгоритм обхода в ширину, или BFS, служит для систематического посещения всех вершин графа, начиная с заданной. Его можно сравнить с волнами, расходящимися от брошенного в воду камня: сначала рассматривается начальная вершина, затем все её непосредственные соседи, потом соседи соседей и так далее, слой за слоем. Это гарантирует, что все вершины на расстоянии одного ребра будут посещены раньше, чем вершины, находящиеся на расстоянии двух рёбер.
Для реализации BFS потребуется несколько инструментов: очередь для хранения вершин, которые ожидают обработки, множество для отметки уже посещённых вершин во избежание циклов и повторного посещения, а также список, фиксирующий порядок обхода. Очередь работает по принципу «первым пришёл — первым вышел», что и обеспечивает поэтапное, послойное исследование графа.
Реализация алгоритма на языке Python выглядит следующим образом:
from collections import deque
def bfs(graph, start_node):
# 1. Создаём множество для отслеживания посещённых вершин
visited = set()
# 2. Создаём очередь и добавляем стартовую вершину
queue = deque([start_node])
# 3. Помечаем стартовую вершину как посещённую
visited.add(start_node)
# 4. Список для сохранения порядка обхода
result = []
# 5. Пока в очереди есть вершины
while queue:
# Достаём первую вершину из очереди
node = queue.popleft()
result.append(node)
# Смотрим на всех соседей этой вершины
for neighbor in graph.get(node, []):
# Если соседа ещё не посещали
if neighbor not in visited:
# Помечаем как посещённого
visited.add(neighbor)
# Добавляем в очередь для будущего посещения
queue.append(neighbor)
return result
Рассмотрим работу алгоритма на конкретном графе:
graph = {
"A": ["B", "C"],
"B": ["A", "D", "E"],
"C": ["A", "F"],
"D": ["B"],
"E": ["B", "F"],
"F": ["C", "E"]
}Визуально этот граф можно представить так:
A
/ \
B C
/| |
D E F
\ /
Пошаговое выполнение BFS, стартующего от вершины A, будет происходить в таком порядке:
Шаг 0:
Очередь: [A]
Посещённые: {A}
Результат: []
Шаг 1: Обрабатываем A
Очередь: [B, C]
Посещённые: {A, B, C}
Результат: [A]
Шаг 2: Обрабатываем B
Соседи B: A (уже посещён), D, E
Очередь: [C, D, E]
Посещённые: {A, B, C, D, E}
Результат: [A, B]
Шаг 3: Обрабатываем C
Соседи C: A (уже посещён), F
Очередь: [D, E, F]
Посещённые: {A, B, C, D, E, F}
Результат: [A, B, C]
Шаг 4: Обрабатываем D
Соседи D: B (уже посещён)
Очередь: [E, F]
Посещённые: {A, B, C, D, E, F}
Результат: [A, B, C, D]
Шаг 5: Обрабатываем E
Соседи E: B (уже посещён), F (уже посещён)
Очередь: [F]
Посещённые: {A, B, C, D, E, F}
Результат: [A, B, C, D, E]
Шаг 6: Обрабатываем F
Соседи F: C (уже посещён), E (уже посещён)
Очередь: []
Посещённые: {A, B, C, D, E, F}
Результат: [A, B, C, D, E, F]
Именно использование очереди, которая следует принципу FIFO, и обеспечивает этот порядок обработки вершин слой за слоем.
Ключевым практическим применением BFS является поиск кратчайшего пути в невзвешенном графе. Так как алгоритм исследует вершины по уровням, первый найденный путь до целевой вершины гарантированно будет иметь минимальную длину в терминах количества рёбер. Для этого можно слегка модифицировать базовый алгоритм, храня в очереди не просто вершины, а целые пути:
def bfs_shortest_path(graph, start, end):
visited = set()
queue = deque([[start]]) # Храним путь, а не только вершину
visited.add(start)
while queue:
path = queue.popleft()
node = path[-1] # Последняя вершина в текущем пути
if node == end:
return path # Нашли кратчайший путь!
for neighbor in graph.get(node, []):
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
new_path = path + [neighbor]
queue.append(new_path)
return None # Пути нет
Например, для графа ниже:
graph = {
"A": ["B", "C"],
"B": ["A", "D"],
"C": ["A", "E"],
"D": ["B", "E"],
"E": ["C", "D", "F"],
"F": ["E"]
}
print(bfs_shortest_path(graph, "A", "F"))
# Результат: ['A', 'C', 'E', 'F']Алгоритм вернёт один из кратчайших путей.
Другим полезным применением BFS является определение расстояния от начальной вершины до всех остальных, то есть их уровня. Для этого в очередь вместе с вершиной помещается и информация о её текущем уровне:
def bfs_levels(graph, start):
visited = set()
queue = deque([(start, 0)]) # (вершина, уровень)
visited.add(start)
levels = {}
while queue:
node, level = queue.popleft()
levels[node] = level
for neighbor in graph.get(node, []):
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, level + 1))
return levels
Это может быть полезно, например, для анализа социальных сетей, где вершины — это люди, а рёбра — дружеские связи. Запустив BFS от своего профиля, можно найти всех своих друзей и друзей друзей.
Часто возникает вопрос о различии между BFS и обходом в глубину. Основное отличие заключается в стратегии исследования. BFS исследует граф послойно, используя очередь, и потому находит кратчайший путь. DFS же, используя стек или рекурсию, идёт по одному пути до конца, прежде чем вернуться и исследовать другие ветви. Визуально это можно представить так: для дерева с корнем A, детьми B и C, и внуками D, E у B и F у C, BFS даст порядок A, B, C, D, E, F, а DFS может дать порядок A, B, D, E, C, F.
Сложность алгоритма BFS составляет O(V + E), где V — число вершин, а E — число рёбер, так как каждая вершина и каждое ребро обрабатываются один раз. Пространственная сложность оценивается как O(V), поскольку в худшем случае необходимо хранить все вершины в очереди и множестве посещённых.
В заключение можно сказать, что BFS является мощным и фундаментальным алгоритмом для работы с графами. Он эффективно решает задачи поиска кратчайшего пути, проверки связности графа и анализа его структуры по уровням. Важно всегда использовать множество посещённых вершин, чтобы избежать зацикливания и гарантировать корректность работы алгоритма.
#algorithm
#algorithm
👍4
Еще немного наблюдений о вайбкодинге
Буду разбавлять посты про алгоритмы более простыми "насущными" темами.
Буквально вчера до меня начала доходить мысль, что существует два вида вайбкодинга: над одним постоянно смеются, а другой используется в компаниях. И это два кардинально противоположных метода с одним названием.
Сравните два запроса:
"Создай страницу Корзина, где пользователи могут оплачивать товары."
и
"Изучи эти два файла и этот сниппет. В одном файле ты найдешь модели таблиц в базе данных и примеры запросов / ендпонитов. В другом требования к написанию кода. Требуется сделать функционал для покупки выбранных товаров на странице checkout. Твоя задача: 1/2/3/4/5. Перед выполнением задачи составь план и дождись моего подтверждения."
И там, и там по запросу нужен практически идентичный функционал, только во втором случае даны конкретные требования к самому коду, примеры и доступы. В первом случае, запрос писал пользователь без знаний языков программирования, во втором - как минимум понимающий что-то о своем коде.
Это именно то, что и отличают оба вида вайбкодинга - инструкции с примерами. Нейросеть делает не то, что вы хотите, а что вы ей говорите сделать. Она не делает различий между "говнокодом" и "сеньором". При открытой задача (как в первом варианте), она просто берет свои случайные знания из памяти и соединяет их.
Так в одном проекте у вас может быть и код на Python, Ruby, JS и вообще смесь всего. Это вполне может работать. Вопрос в том, как...
Для другого пользователя, который знает и понимает код, разбирается в структуре своего проекта и умеет давать четкие инструкции к нейросети - результаты получаются гораздо лучше.
Задумайтесь также и о том, что даже сеньор может давать четкие указания по редактированию своего кода и нейронка прекрасно справится с задачей, использую декораторы и стиль самого сеньора. Какой код получится в этом случае?
В свое время, да и порой сейчас, многие смеются над PHP языком и у разработчиков была такая шутка: "PHP, как самокат. Из-за того, что любой дурак может сесть на него и поехать, репутация у этой штуки так себе". Вот примерно тоже самое и с вайбкодингом.
Запрос написанный сеньором - приведет к коду уровня сеньор, запрос от школьника - приведет к соответствующему результату.
Поэтому в следующий раз, когда увидите плохой код или ужасную архитектуру, то спросите прежде, кто и как писал это код, а не вините нейронку.
#vibecoding
Буду разбавлять посты про алгоритмы более простыми "насущными" темами.
Буквально вчера до меня начала доходить мысль, что существует два вида вайбкодинга: над одним постоянно смеются, а другой используется в компаниях. И это два кардинально противоположных метода с одним названием.
Сравните два запроса:
"Создай страницу Корзина, где пользователи могут оплачивать товары."
и
"Изучи эти два файла и этот сниппет. В одном файле ты найдешь модели таблиц в базе данных и примеры запросов / ендпонитов. В другом требования к написанию кода. Требуется сделать функционал для покупки выбранных товаров на странице checkout. Твоя задача: 1/2/3/4/5. Перед выполнением задачи составь план и дождись моего подтверждения."
И там, и там по запросу нужен практически идентичный функционал, только во втором случае даны конкретные требования к самому коду, примеры и доступы. В первом случае, запрос писал пользователь без знаний языков программирования, во втором - как минимум понимающий что-то о своем коде.
Это именно то, что и отличают оба вида вайбкодинга - инструкции с примерами. Нейросеть делает не то, что вы хотите, а что вы ей говорите сделать. Она не делает различий между "говнокодом" и "сеньором". При открытой задача (как в первом варианте), она просто берет свои случайные знания из памяти и соединяет их.
Так в одном проекте у вас может быть и код на Python, Ruby, JS и вообще смесь всего. Это вполне может работать. Вопрос в том, как...
Для другого пользователя, который знает и понимает код, разбирается в структуре своего проекта и умеет давать четкие инструкции к нейросети - результаты получаются гораздо лучше.
Задумайтесь также и о том, что даже сеньор может давать четкие указания по редактированию своего кода и нейронка прекрасно справится с задачей, использую декораторы и стиль самого сеньора. Какой код получится в этом случае?
В свое время, да и порой сейчас, многие смеются над PHP языком и у разработчиков была такая шутка: "PHP, как самокат. Из-за того, что любой дурак может сесть на него и поехать, репутация у этой штуки так себе". Вот примерно тоже самое и с вайбкодингом.
Запрос написанный сеньором - приведет к коду уровня сеньор, запрос от школьника - приведет к соответствующему результату.
Поэтому в следующий раз, когда увидите плохой код или ужасную архитектуру, то спросите прежде, кто и как писал это код, а не вините нейронку.
#vibecoding
👍11
Анонс платформы самоучителя по Solidity
Я планировал потрать еще некоторое время, чтобы полностью доработать платформу, где будут выложены все модули курса по Solidity + модуль по Foundry + модуль с практикой аудита кода, но текущие веяния в области ограничений Телеграмма, заставляют выпускать все раньше.
Сама платформа готова на 98% - 99%, я все еще просматривая материал на предмет каких-либо недочетов, некорректного отображения, мелких багов и т.д. И, в целом, все готово к открытию.
Вчера я открыл доступ к платформе для учеников Летнего модуля 3 потока. Собираю пока обратную связь. Кстати, если вы проходили Летний и 3 модуль 2 потока, то для вас доступ будет бесплатный, как я и обещал ранее. У вас будет доступ не только к материалам на каналах Телеграм, но и на одном ресурсе все вместе, в удобном формате.
Для всех желающих до конца февраля будет специальная цена на весь курс - 5000 рублей. Позже цена будет выше, и можно будет купить модули по отдельности.
Отличия самоучителя от курса в Телеграм то, что не будет проверок домашних заданий. В любом случае вы все равно сможете задавать вопросы в чате канала и получать ответ не только от меня, но и от других опытных участников.
Если после первых тестов на платформе все будет хорошо, то общий доступ открою уже в следующую среду - 18 февраля.
Всем хорошего дня и продуктивной работы!
#solidity
Я планировал потрать еще некоторое время, чтобы полностью доработать платформу, где будут выложены все модули курса по Solidity + модуль по Foundry + модуль с практикой аудита кода, но текущие веяния в области ограничений Телеграмма, заставляют выпускать все раньше.
Сама платформа готова на 98% - 99%, я все еще просматривая материал на предмет каких-либо недочетов, некорректного отображения, мелких багов и т.д. И, в целом, все готово к открытию.
Вчера я открыл доступ к платформе для учеников Летнего модуля 3 потока. Собираю пока обратную связь. Кстати, если вы проходили Летний и 3 модуль 2 потока, то для вас доступ будет бесплатный, как я и обещал ранее. У вас будет доступ не только к материалам на каналах Телеграм, но и на одном ресурсе все вместе, в удобном формате.
Для всех желающих до конца февраля будет специальная цена на весь курс - 5000 рублей. Позже цена будет выше, и можно будет купить модули по отдельности.
Отличия самоучителя от курса в Телеграм то, что не будет проверок домашних заданий. В любом случае вы все равно сможете задавать вопросы в чате канала и получать ответ не только от меня, но и от других опытных участников.
Если после первых тестов на платформе все будет хорошо, то общий доступ открою уже в следующую среду - 18 февраля.
Всем хорошего дня и продуктивной работы!
#solidity
1🎉17❤4🔥3
Что будет с Solidity и блокчейном?
На выходных в компании друзей подняли эту тему и пришли к выводу, что будет застой до одного переломного момента...
Драйвером роста в начале 2020 годов послужило то, что это были "новые деньги", где можно было быстро заработать. Появилось множество обменников и первые DeFi приложения, которые поняли смысл торговых операций и быстро вошли в топ на фоне, того, что остальные клепали свои токены.
Затем маркетинг и NFT подлили масла в огонь, и тогда "вход" в крипту через картинки стал проще. Знаменитости и артисты продавали NFT своим подписчикам и это считалось писком моды.
Затем были мемкоины... Даже простой обыватель мог один раз кликнуть на кнопку на сайте и запустить свой мем.
И все сошло на нет на 80% - 90%. Про NFT все забыли, мемкоины остались спекулянтам, а web3 захватили институционалы и правительство разных стран.
Solidity и блокчейн никуда не денется, туда вложено слишком много денег. Но и однотипные "Uniswap" / "Aave" / "GMX" уже всем приелись: инвесторы не дают деньги на их развитие командам, а без хорошего маркетинга ни один проект не взлетит.
Так что же за переломный момент, к которому мы пришли в компании?
На зарубежных сайтах я все чаще вижу возможность оплатить криптой за какой-либо сервис или товар. Представьте на секунду, что будет если такие платежи адаптирует Steam, Amazon, Spotify и другой популярный маркетплейс! А это уже потихоньку на подходе.
И это первая часть такого момента. Дальше будет внедрение крипты в мелкие магазинчики, чтобы можно было банально "купить хлеб за биткоин". И это уже тоже есть и развивается!
Конечно, многим странам до такой адаптации еще очень долго, но кто нам запретит, скажем, покупать на Amazon товары и доставлять их к себе?
Это даст очень большой буст всей сфере. Будут появляться уже не финансовые проекты в web3, а много SaaS, агентов и т.д., которые начнут упрощать жизнь и продавцам и покупателям.
Когда это будет? Думаю, когда все успокоятся с ИИ и агентами. А там, кто его знает. Но тенденции идут.
А как вы думаете?
#web3
На выходных в компании друзей подняли эту тему и пришли к выводу, что будет застой до одного переломного момента...
Драйвером роста в начале 2020 годов послужило то, что это были "новые деньги", где можно было быстро заработать. Появилось множество обменников и первые DeFi приложения, которые поняли смысл торговых операций и быстро вошли в топ на фоне, того, что остальные клепали свои токены.
Затем маркетинг и NFT подлили масла в огонь, и тогда "вход" в крипту через картинки стал проще. Знаменитости и артисты продавали NFT своим подписчикам и это считалось писком моды.
Затем были мемкоины... Даже простой обыватель мог один раз кликнуть на кнопку на сайте и запустить свой мем.
И все сошло на нет на 80% - 90%. Про NFT все забыли, мемкоины остались спекулянтам, а web3 захватили институционалы и правительство разных стран.
Solidity и блокчейн никуда не денется, туда вложено слишком много денег. Но и однотипные "Uniswap" / "Aave" / "GMX" уже всем приелись: инвесторы не дают деньги на их развитие командам, а без хорошего маркетинга ни один проект не взлетит.
Так что же за переломный момент, к которому мы пришли в компании?
На зарубежных сайтах я все чаще вижу возможность оплатить криптой за какой-либо сервис или товар. Представьте на секунду, что будет если такие платежи адаптирует Steam, Amazon, Spotify и другой популярный маркетплейс! А это уже потихоньку на подходе.
И это первая часть такого момента. Дальше будет внедрение крипты в мелкие магазинчики, чтобы можно было банально "купить хлеб за биткоин". И это уже тоже есть и развивается!
Конечно, многим странам до такой адаптации еще очень долго, но кто нам запретит, скажем, покупать на Amazon товары и доставлять их к себе?
Это даст очень большой буст всей сфере. Будут появляться уже не финансовые проекты в web3, а много SaaS, агентов и т.д., которые начнут упрощать жизнь и продавцам и покупателям.
Когда это будет? Думаю, когда все успокоятся с ИИ и агентами. А там, кто его знает. Но тенденции идут.
А как вы думаете?
#web3
👍14🤔3
🎉🎉🎉 Запуск платформы SoliditySet 🎉🎉🎉
Как и обещал, сегодня запускаю платформу самоучителя по Solidity с нуля для всех!
Для меня эта платформа очень ценна, так как это результат моей работы последних трех лет в обучении других языку Solidity. Каждый урок я писал сам, перерабатывая знания и стараясь сделать информацию максимально понятной и простой для новичков (и это заметили первые ученики на модулях!).
В итоге на платформе собрано:
1. 100+ уроков для тех, кто никогда ранее не программировал;
2. 20+ уроков по тестированию смарт контрактов в среде Foundry;
3. 70+ заданий для практики аудита кода;
4. 80+ практических заданий;
5. 50+ продвинутых челленджей для практики;
6. 150+ вопросов для самопроверки и подготовки к собеседованию;
7. 5 практикумов для проверки навыков после каждого модуля;
8. 10+ возможных проектов для портфолио;
Это, вероятно, самый большой и полный самоучитель по Solidity в ру сегменте!
И все это на удобной платформе, где вы можете отслеживать прогресс и проходить каждый урок в своем темпе!
P.S. Важно сказать, что там нет видео уроков! Я никогда не записывал видео и вся информация там в текстовом формате!
Задавать вопросы вы можете в чате нашего канала, я, либо другие участники, всегда ответим на ваши вопросы.
Кроме того, нужно сказать, что это ранняя версия платформы, и она будет обновляться в течение некоторого времени. В планах добавить еще несколько уроков в каждый модуль, а также создать отдельный раздел, куда войдут переводы со многих ресурсов (RareSkills, Cyfrin, и т.д.) для общего развития.
Стоимость доступа будет повышаться со временем.
До конца февраля она составляет 5000 рублей (65 USDT), с марта будет повышение на 1000.
На данном этапе я еще не добавил опцию покупки на сайте. Поэтому после регистрации на платформе, вам нужно написать мне (@zaevlad). Я пришлю актуальные реквизиты для оплаты и открою доступ.
Сайт самоучителя - SoliditySet
Там открыты первые три урока для общего доступа, чтобы вы могли оценить, подходит ли вам этот формат или нет перед покупкой.
Всем легкого обучения!
#solidityset
Как и обещал, сегодня запускаю платформу самоучителя по Solidity с нуля для всех!
Для меня эта платформа очень ценна, так как это результат моей работы последних трех лет в обучении других языку Solidity. Каждый урок я писал сам, перерабатывая знания и стараясь сделать информацию максимально понятной и простой для новичков (и это заметили первые ученики на модулях!).
В итоге на платформе собрано:
1. 100+ уроков для тех, кто никогда ранее не программировал;
2. 20+ уроков по тестированию смарт контрактов в среде Foundry;
3. 70+ заданий для практики аудита кода;
4. 80+ практических заданий;
5. 50+ продвинутых челленджей для практики;
6. 150+ вопросов для самопроверки и подготовки к собеседованию;
7. 5 практикумов для проверки навыков после каждого модуля;
8. 10+ возможных проектов для портфолио;
Это, вероятно, самый большой и полный самоучитель по Solidity в ру сегменте!
И все это на удобной платформе, где вы можете отслеживать прогресс и проходить каждый урок в своем темпе!
P.S. Важно сказать, что там нет видео уроков! Я никогда не записывал видео и вся информация там в текстовом формате!
Задавать вопросы вы можете в чате нашего канала, я, либо другие участники, всегда ответим на ваши вопросы.
Кроме того, нужно сказать, что это ранняя версия платформы, и она будет обновляться в течение некоторого времени. В планах добавить еще несколько уроков в каждый модуль, а также создать отдельный раздел, куда войдут переводы со многих ресурсов (RareSkills, Cyfrin, и т.д.) для общего развития.
Стоимость доступа будет повышаться со временем.
До конца февраля она составляет 5000 рублей (65 USDT), с марта будет повышение на 1000.
На данном этапе я еще не добавил опцию покупки на сайте. Поэтому после регистрации на платформе, вам нужно написать мне (@zaevlad). Я пришлю актуальные реквизиты для оплаты и открою доступ.
Сайт самоучителя - SoliditySet
Там открыты первые три урока для общего доступа, чтобы вы могли оценить, подходит ли вам этот формат или нет перед покупкой.
Всем легкого обучения!
#solidityset
1❤13🎉11🔥10
Ошибка в Solidity и новый бенчмарк
Недавно произошло сразу два события, которые хорошо показывают, как меняется ландшафт безопасности смарт-контрактов: с одной стороны, нас подстерегают старые добрые ошибки в компиляторе, а с другой — на горизонте уже маячит искусственный интеллект, который учится взламывать и чинить код быстрее человека.
Команда Solidity раскрыла детали критической ошибки, которая пряталась в версиях компилятора с 0.8.28 по 0.8.33. Проблема проявлялась только при использовании IR-конвейера и была связана с коллизией имён вспомогательных функций. Если в коде одновременно использовалась очистка переменной временного хранилища и постоянного хранилища одного типа, компилятор путал инструкции. Вместо очистки временной ячейки он мог обнулить слот в постоянной памяти, что потенциально способно «сбросить» владельца контракта или нарушить логику блокировок. Ошибка уже исправлена в версии 0.8.34. Хотя в мейннете нашлось всего три уязвимых контракта, инцидент напоминает о том, как важно следить за обновлениями инструментов, особенно при использовании новых фич вроде transient storage.
Параллельно с этим исследователи безопасности представили бенчмарк EVMbench, созданный для тестирования ИИ-агентов. Учитывая, что под управлением смарт-контрактов находятся активы на сотни миллиардов долларов, важно понимать, насколько искусственный интеллект способен находить уязвимости или проводить атаки. В основе бенчмарка — 120 реальных багов из аудитов и соревнований. Тестирование показало, что современные модели уже более чем вдвое лучше справляются с задачей взлома контрактов по сравнению с версиями полугодовой давности. Однако задачи комплексного обнаружения всех проблем и аккуратного исправления кода без поломки функциональности пока даются ИИ сложнее. Разработчики выложили бенчмарк в открытый доступ и выделяют гранты на исследования в этой области, подчёркивая, что гонка вооружений между атакующими и защищающимися ИИ-агентами только начинается.
#news
Недавно произошло сразу два события, которые хорошо показывают, как меняется ландшафт безопасности смарт-контрактов: с одной стороны, нас подстерегают старые добрые ошибки в компиляторе, а с другой — на горизонте уже маячит искусственный интеллект, который учится взламывать и чинить код быстрее человека.
Команда Solidity раскрыла детали критической ошибки, которая пряталась в версиях компилятора с 0.8.28 по 0.8.33. Проблема проявлялась только при использовании IR-конвейера и была связана с коллизией имён вспомогательных функций. Если в коде одновременно использовалась очистка переменной временного хранилища и постоянного хранилища одного типа, компилятор путал инструкции. Вместо очистки временной ячейки он мог обнулить слот в постоянной памяти, что потенциально способно «сбросить» владельца контракта или нарушить логику блокировок. Ошибка уже исправлена в версии 0.8.34. Хотя в мейннете нашлось всего три уязвимых контракта, инцидент напоминает о том, как важно следить за обновлениями инструментов, особенно при использовании новых фич вроде transient storage.
Параллельно с этим исследователи безопасности представили бенчмарк EVMbench, созданный для тестирования ИИ-агентов. Учитывая, что под управлением смарт-контрактов находятся активы на сотни миллиардов долларов, важно понимать, насколько искусственный интеллект способен находить уязвимости или проводить атаки. В основе бенчмарка — 120 реальных багов из аудитов и соревнований. Тестирование показало, что современные модели уже более чем вдвое лучше справляются с задачей взлома контрактов по сравнению с версиями полугодовой давности. Однако задачи комплексного обнаружения всех проблем и аккуратного исправления кода без поломки функциональности пока даются ИИ сложнее. Разработчики выложили бенчмарк в открытый доступ и выделяют гранты на исследования в этой области, подчёркивая, что гонка вооружений между атакующими и защищающимися ИИ-агентами только начинается.
#news
👍6❤1
Что почитать?
Проснулся сегодня с явным нежеланием работать. На улице хоть и -2, но солнце светит уже по весеннему, и хочется просто отдыхать, а не фиксить баги и учить MatPlotLib...
Поэтому сегодня, в качестве оффтопа, решил поделиться с вами рекомендациями книг, которые читал или буду читать в ближайшее время.
1. System Design. Подготовка к сложному интервью. Алекс Сюй.
Первая книга, которую должны прочитать все вайбкодеры, да и просто начинающие разработчики. Здесь в понятной манере и простым языком объясняются базовые принципы архитектур компьютерных систем: какую базу данных выбрать, как работает кеш, что такое CDN, распределение трафика, нагрузка и организация серверной части. Очень достойная книга, чтобы начать разбираться в этих понятиях!
2. System Design. Машинное обучение. Али Аминиан, Алекс Сюй.
Еще одна книга от того же автора, но уже в соавторстве с Али Аминианом. Купил ее только потому что понравилась первая часть. Здесь также в простом формате раскрываются вопросы про машинное обучение, которые могут задавать на собеседовании: как выбирать модель, как обучать ее, рекомендация событий и данных для пользователей, организация поиска и т.д. В общем, я ожидаю, что она дополнит мои знания про ML. Еще не читал.
3. Прикладное машинное обучении и искусственный интеллект для инженеров. Джеф Просиз.
Вот это отличная книга для тех, кто уже познакомился с нейронками и хочет копнуть глубже с тем, как работают сети в своей основе. Тут раскрываются темы регрессионного анализа, классификационных моделей, опорные векторы, обучение с помощью keras/tensorflow, обнаружение лиц и распознавание изображений и т.д. Много примеров с кодом. Единственное что, может быть сложной в языке: если вы никогда ранее не сталкивались с определениями в машинном обучении, то придется много гуглить.
4. Байесовская статистика. Star Wars, резиновые уточки и многое другое.
Книга за которой долго гонялся. Не мог найти в РФ и ждал ее несколько недель из Китая. Еще не успел прочитать ее, только просмотрел несколько глав. Прекрасное, легкое и очень простое объяснение предсказательной статистики и вероятностных моделей. Как вы можете знать, что современные нейронные сети "под капотом" используют предсказательные алгоритмы для генерации токенов. Эта книга может помочь вам понять на простых примерах, как это все работает в сетях.
5. Алгоритмы искусственного интеллекта. Ришал Харбанс.
С использованием этой книги я позже буду делать посты про алгоритмы в нейронных сетях, когда мы закончим цикл про основные алгоритмы в программировании на канале. Еще не открывал ее даже, хочу погрузиться в нее чуть позже.
6. Высоконагруженные приложения. Мартин Клепман.
Еще одна книга, до которой не дошел, но очень жду. Очень много рекомендаций ее изучить видел в Твиттере. Тут рассказывается о подходе к работе над информационными системами, моделях данных и языках запросов, системах хранения данных, репликации, секционировании, проблемах и т.д.
Полагаю, что читать ее лучше после первой книги Алекса Сюя, чтобы складывалось общее понимание работы систем.
7. Поиск на основе искусственного интеллекта. Трей Грейнджер, Дуг Тернбул, Макс Ирвин.
Вот это отличная книга о том, как работает поиск. Читаю ее сейчас. Если вы когда-нибудь задумывались, почему поиск на сайте работает так "криво", или почему он выдает массу результатов подобных моим прошлым запросов - эта книга для вас. Детально разбираются системы алгоритмов поиска и рекомендаций, а также использование нейронных сетей для выдачи релевантных результатов. Книга огонь!
8. Конструкции. Джейсм Гордон. Это книгу давно забросил в корзину и все никак не мог купить ее. Пришлось просить в подарок на Новый Год. Единственное, о чем пожалел: почему я не купил ее раньше!
Проснулся сегодня с явным нежеланием работать. На улице хоть и -2, но солнце светит уже по весеннему, и хочется просто отдыхать, а не фиксить баги и учить MatPlotLib...
Поэтому сегодня, в качестве оффтопа, решил поделиться с вами рекомендациями книг, которые читал или буду читать в ближайшее время.
1. System Design. Подготовка к сложному интервью. Алекс Сюй.
Первая книга, которую должны прочитать все вайбкодеры, да и просто начинающие разработчики. Здесь в понятной манере и простым языком объясняются базовые принципы архитектур компьютерных систем: какую базу данных выбрать, как работает кеш, что такое CDN, распределение трафика, нагрузка и организация серверной части. Очень достойная книга, чтобы начать разбираться в этих понятиях!
2. System Design. Машинное обучение. Али Аминиан, Алекс Сюй.
Еще одна книга от того же автора, но уже в соавторстве с Али Аминианом. Купил ее только потому что понравилась первая часть. Здесь также в простом формате раскрываются вопросы про машинное обучение, которые могут задавать на собеседовании: как выбирать модель, как обучать ее, рекомендация событий и данных для пользователей, организация поиска и т.д. В общем, я ожидаю, что она дополнит мои знания про ML. Еще не читал.
3. Прикладное машинное обучении и искусственный интеллект для инженеров. Джеф Просиз.
Вот это отличная книга для тех, кто уже познакомился с нейронками и хочет копнуть глубже с тем, как работают сети в своей основе. Тут раскрываются темы регрессионного анализа, классификационных моделей, опорные векторы, обучение с помощью keras/tensorflow, обнаружение лиц и распознавание изображений и т.д. Много примеров с кодом. Единственное что, может быть сложной в языке: если вы никогда ранее не сталкивались с определениями в машинном обучении, то придется много гуглить.
4. Байесовская статистика. Star Wars, резиновые уточки и многое другое.
Книга за которой долго гонялся. Не мог найти в РФ и ждал ее несколько недель из Китая. Еще не успел прочитать ее, только просмотрел несколько глав. Прекрасное, легкое и очень простое объяснение предсказательной статистики и вероятностных моделей. Как вы можете знать, что современные нейронные сети "под капотом" используют предсказательные алгоритмы для генерации токенов. Эта книга может помочь вам понять на простых примерах, как это все работает в сетях.
5. Алгоритмы искусственного интеллекта. Ришал Харбанс.
С использованием этой книги я позже буду делать посты про алгоритмы в нейронных сетях, когда мы закончим цикл про основные алгоритмы в программировании на канале. Еще не открывал ее даже, хочу погрузиться в нее чуть позже.
6. Высоконагруженные приложения. Мартин Клепман.
Еще одна книга, до которой не дошел, но очень жду. Очень много рекомендаций ее изучить видел в Твиттере. Тут рассказывается о подходе к работе над информационными системами, моделях данных и языках запросов, системах хранения данных, репликации, секционировании, проблемах и т.д.
Полагаю, что читать ее лучше после первой книги Алекса Сюя, чтобы складывалось общее понимание работы систем.
7. Поиск на основе искусственного интеллекта. Трей Грейнджер, Дуг Тернбул, Макс Ирвин.
Вот это отличная книга о том, как работает поиск. Читаю ее сейчас. Если вы когда-нибудь задумывались, почему поиск на сайте работает так "криво", или почему он выдает массу результатов подобных моим прошлым запросов - эта книга для вас. Детально разбираются системы алгоритмов поиска и рекомендаций, а также использование нейронных сетей для выдачи релевантных результатов. Книга огонь!
8. Конструкции. Джейсм Гордон. Это книгу давно забросил в корзину и все никак не мог купить ее. Пришлось просить в подарок на Новый Год. Единственное, о чем пожалел: почему я не купил ее раньше!
❤5👍2
Эта книга не про IT, это больше популярное чтиво о том, как работает физика в конструкциях. Язык и объяснения невероятно простые. Если бы так физику преподавали в школе, я бы точно получал одни пятерки! Потрясающие графики и фотографии, рисунки и силуэты, описания базовых принципов растяжения и деформации и много другое! Просто зачитываюсь в свободное время и наслаждаюсь, как можно просто писать о таких сложных вещах!
Есть еще несколько других интересных книг, но расскажу о них позже, если вам зайдет такой формат в постах.
Так же буду рад получить от вас другие рекомендации, что еще моно почитать!
#books
Есть еще несколько других интересных книг, но расскажу о них позже, если вам зайдет такой формат в постах.
Так же буду рад получить от вас другие рекомендации, что еще моно почитать!
#books
👍7🔥1