SQL HowTo: крупицы золота в реестре

В большинстве учетных систем, типа нашего СБИС, рано или поздно возникает проблема быстрого отображения реестра, в который по просьбам бизнес‑пользователей накручено несколько комбинируемых фильтров с очень редкой выборкой, ну никак не ложащихся в вашу красивую структуру базы данных и индексов базовой таблицы реестра — что‑нибудь типа "список продаж покупателям, чей день рождения выпадает на 29 февраля".

Универсального способа сделать «хорошо» тут нет, но я расскажу про модель запроса, которая позволит вам дать пользователю быстрый отклик, но при этом весьма эффективно с точки зрения PostgreSQL.

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/718092/

Алгоритмы и Структуры данных

Теория по графам для программистов

Для начала уточню: граф Монте‑Кристо и прочие персонажи тут ни при чём. Речь пойдёт о математических графах — структуре, которая помогает решать массу задач в программировании, математике и олимпиадной информатике.

Графы — это способ представить объекты и связи между ними. Они идеально подходят для поиска маршрутов, анализа сетей и моделирования любых систем, где важны отношения между элементами.

Впервые я встретил графы примерно в четвёртом классе, но начал активно использовать, только когда начал заниматься олимпиадным программированием.

https://habr.com/ru/articles/968846/

Алгоритмы и Структуры данных

Теория по графам для программистов

Для начала уточню: граф Монте‑Кристо и прочие персонажи тут ни при чём. Речь пойдёт о математических графах — структуре, которая помогает решать массу задач в программировании, математике и олимпиадной информатике.

Графы — это способ представить объекты и связи между ними. Они идеально подходят для поиска маршрутов, анализа сетей и моделирования любых систем, где важны отношения между элементами.

Впервые я встретил графы примерно в четвёртом классе, но начал активно использовать, только когда начал заниматься олимпиадным программированием.

https://habr.com/ru/articles/968846/

Алгоритмы и Структуры данных

Искусство выжить. Простое руководство для настоящих программистов

Задача Эдсгера Дейкстры о философах – великая задача великого программиста. Уж сколько лет, а она актуальна. Решая ее, прикасаешься к этому величию. И вот, перефразируя известное, «давно не было такого и вот опять», можно познакомиться с ее «новым прочтением» на Хабре[1].

Ну, как новое?… Но она стала тем триггером, который подвигнул меня к очередной попытке ее решения. Тем более, что с момента знакомства с философами пролетела уйма лет, а в багаже - опыт применения автоматной модели и значительно усовершенствованная среда их реализации.

Познакомился с проблемой обедающих философов – Dinning Philosopher Problem (DPP), я более двадцати лет тому назад (про DPP см. [2]). Результатом стала статья, в которой философы выполняли поставленную задачу, как минимум, не хуже, чем классические алгоритмы сортировок[3]. Позднее был сделан доклад на конференции по параллельным вычислениям в Саратове, где на суд научной общественности была предъявлена модель автоматных параллельных вычислений и пример ее приложения - задача Дейкстры[4].

https://habr.com/ru/articles/969036/

Алгоритмы и Структуры данных

Что происходит с удалёнными файлами: разбираем алгоритм TRIM и его нюансы

Сегодня SSD стоят почти в любом компьютере. По себе знаю, что люди часто видят диск как просто пространство для файлов и не думают о том, как он внутри работает. А о том, как он справляется с удалениями и записями, и подавно. Тем не менее, хотелось бы знать, что помогает SSD быть быстрее и служить дольше.

В этой статье я расскажу основные особенности очистки памяти и рассмотрю, как она взаимосвязана с командой TRIM. Детали под катом.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/968202/

Алгоритмы и Структуры данных

Дискретные дифференциальные операторы

Каждый раздел содержит по три подраздела: непрерывный случай, дискретный случай и кросс-корреляция.

https://habr.com/ru/articles/969266/

Алгоритмы и Структуры данных

10 удивительно зрелищных простейших клеточных автоматов

Клеточный автомат – модель, в которой состояние ячеек-клеток изменяется в зависимости от окружающих её клеток. Существует множество характеристик моделей, в каждой из которых ещё большее количество правил-конфигураций.

https://habr.com/ru/articles/718620/

Алгоритмы и Структуры данных

10 структур данных, которые вы должны знать (+видео и задания)

Структуры данных являются важной частью разработки программного обеспечения и одной из наиболее распространенных тем для вопросов на собеседованиях с разработчиками.
Хорошая новость в том, что они в основном являются просто специализированными форматами для организации и хранения данных.
Из этой статьи вы узнаете о 10 наиболее распространенных структурах данных. Также сюда добавлены видеоролики (на английском языке) по каждой из структур, и код их реализации на JS. А чтобы вы немного попрактиковались, я добавил сюда задачи из бесплатной учебной программы freeCodeCamp.

https://proglib.io/p/data-structures

Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритмы на графах

Автор исходит из того, что читатель уже знаком с базовой теорией графов и уверенно владеет C++.

В этой статье я кратко и понятно расскажу про основные и самые распространённые алгоритмы используемые при работе с графами:

https://habr.com/ru/articles/969450/

Алгоритмы и Структуры данных

Боты ищут путь: почему NPC за рулем машин в GTA такие неадекватные

Обожаю игры серии GTA (все, кроме четвертой части). Я бы даже сказал, что многое в них прекрасно: разнообразие сюжетных миссий, выбор транспорта, классные диалоги, тонкая ирония, саркастичный юмор, высмеивание проблем общества, свобода действий, возможность устроить локальный апокалипсис. Однако все это портит поведение ботов-водителей, которые словно намеренно бросаются наперерез игроку, чтобы усложнить ему жизнь. Но так ли это? Действительно ли поведение NPC на дорогах GTA заскриптовано так, чтобы мешать геймерам? Прошу под кат — в поисках правды будем подглядывать за ботами и залезать туда, куда Рокстары не хотят нас пускать.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/969586/

Алгоритмы и Структуры данных

Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания

Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта. Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования.

https://habr.com/ru/articles/969704/

Алгоритмы и Структуры данных

Ваш первый live‑coding

Cегодня поговорим, наверное, о самом серьезном этапе собеседования — live‑coding. На этом этапе вас просят писать код в реальном времени, под пристальным взглядом интервьюера.

На этом этапе выясняется, умеет ли кандидат решать задачи и писать код под реальными ограничениями времени и стресса.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/969646/

Алгоритмы и Структуры данных

Как виртуальная очередь заказов в Такси помогает уехать в пиковый спрос
Всем привет, меня зовут Алексей Чубуков. Я аналитик из команды поиска и назначений водителей в Яндекс Такси. В нашей команде мы оптимизируем алгоритмы, которые помогают находить водителей на заказы оптимальным способом, чтобы пользователи быстрее получали машины, а водители бóльшую долю времени проводили с пассажирами.

В статье я расскажу про виртуальную очередь заказов, которую мы сделали в приложении Яндекс Go. Напомню кратко, как устроен поиск водителей в Такси, поговорим про предпосылки внедрения очереди, посмотрим на то, как устроена очередь и, наконец, обсудим результаты.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/969750/

Алгоритмы и Структуры данных

Клеточный автомат Коллатца или экосистема лабиринта?

Изучая, получившийся клеточный автомат Коллатца (CCA), ранее описанный в статье. Я задумался о том, как лучше показать взаимодействие его клеток, чтобы это было доступно и наглядно. Простое описание опций, это теоретическая часть, но как известно, практика, помогает укрепить понимание протекающих процессов.

Конечно, визуализация клеток текущего и последующего шага поможет в понимании процессов в рассматриваемом автомате. Но я решил чуть разнообразить подход изучения CCA, добавив в него элементы игры. Ведь, если вашей задачей будет не просто понимание протекающих процессов в клеточном автомате, а выживание какого-то персонажа на этом поле, то у вас появляется дополнительный интерес и стимул в более подробном изучении происходящего.

https://habr.com/ru/articles/970208/

Алгоритмы и Структуры данных

Портируем ML на RISC-V: как не потерять производительность

Современные ML-системы опираются на CPU и ускорители — тензорные или графические. Но их производительность часто ограничена пропускной способностью шины между CPU и GPU: данные приходится постоянно перегонять туда-сюда, и выигрыш от ускорителя нередко тает.

Что если есть архитектура, где этого узкого места нет? RISC-V предоставляет гетерогенность принципиально нового уровня, объединяя ключевые компоненты устройства на одном кристалле, что снимает одно из главные ограничений производительности в ML. Но одних процессоров здесь мало — нужна еще экосистема библиотек.

В этой статье Ксения Зайцева, разработчик высокопроизводительных математических библиотек из YADRO, рассказывает, как удалось портировать на RISC-V ключевую для ML-фреймворков библиотеку линейной алгебры Eigen и «малой кровью» оптимизировать ее под векторное расширение RVV, добившись ускорения матричных операций и повышения эффективности обучения моделей.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/963216/

Алгоритмы и Структуры данных

Датасет VK-LSVD помогает тестировать алгоритмы рекомендаций: сейчас на его базе проходит VK RecSys Challenge

Сейчас в открытом доступе мало крупных датасетов сервисов коротких видео, но это уникальный формат для рекомендательных алгоритмов. В отличие от музыки или длинных видео они не могут потребляться в фоновом режиме, а каждый показанный ролик получает от пользователя реакцию. Даже если он не оставит лайк, досмотр видео до конца или пропуск уже считаются обратной связью. Именно поэтому мы выложили в открытый доступ датасет VK-LSVD. С его помощью инженеры и ученые смогут развивать и совершенствовать рекомендательные алгоритмы.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/970350/

Алгоритмы и Структуры данных

Поделюсь с вами всем, что успел изучить о градиентном шуме

Скорее всего, вам доводилось слышать о градиентном шуме, вернее, о той его версии, которая называется шум Перлина и описывает одну конкретную реализацию, сопряжённую с различными оптимизациями на уровне ЦП. Поскольку это невероятно мощный инструмент для творческой работы, он используется практически везде: при создании визуальных эффектов, видеоигр, процедурно-математического искусства и т.д. Да, как следует настроить его — порой тонкая работа, и неисправная реализация на первый взгляд всё равно может выглядеть хорошо или интересно. В конце концов, «смотрится неплохо, а я художник, я так вижу».

https://habr.com/ru/articles/970358/

Алгоритмы и Структуры данных

MAESTRO — новый фреймворк для построения мультиагентных систем и цифровых ассистентов на основе LLM

За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов.

Построением таких систем заняты многие команды по всему миру. Чтобы ускорить прогресс в этом направлении и помочь коллегам, мы в группе «Мультимодальные архитектуры ИИ» AIRI создали новый фреймворк под названием MAESTRO — Multi‑Agent Ecosystem of Task Reasoning and Orchestration. Мы представили его на конференции AI Journey 2025, которая прошла в Москве на прошлой неделе.

В этой статье нам бы хотелось поподробнее рассказать о нашей разработке, описать устройство фреймворка и дать примеры его использования.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/967612/

Алгоритмы и Структуры данных

Многие сложные задачи на LeetCode — это простые задачи на ограничения

Я реализовал простой жадный алгоритм и сразу попался в ловушку этого вопроса: жадный алгоритм работает только для «хорошо устроенных» наборов номиналов. Если номиналы равны [10, 9, 1], то для 37 центов жадный алгоритм возьмёт 10 монет, а оптимальное решение — 4 монеты (10+9+9+9). «Правильный» ответ — использовать алгоритм динамического программирования, которому я тогда был не обучен. Поэтому я провалил собеседование.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/970468/

Алгоритмы и Структуры данных