Дешевый как автобус, удобный как такси: перспективный вид общественного транспорта для больших и средних городов. Часть1

Если я только не допустил критической ошибки, то мне удалось обнаружить удивительную по своим характеристикам схему пассажирских перевозок. Представьте себе такую картину: вы находитесь в большом городе и вам нужно добраться из точки A в точку B. Все, что от вас требуется — это дойти до ближайшего перекрестка и на вашем смартфоне или установленном там специальном терминале указать точку назначения. Через несколько минут к вам подъедет небольшой, но просторный автобус. Автобус, в который можно войти, не пригибаясь, внести с собой детскую коляску, велосипед или даже виолончель, в котором всегда можно сесть и вытянуть ноги. Этот автобус довезет и высадит вас на ближайшем от точки B перекрестке. Вы доберетесь туда без каких-либо пересадок, а все путешествие, включая ожидание на остановке, займет всего на 25-50% времени больше, чем если бы совершили его на личном автомобиле. По моим оценкам в условиях современных мегаполисов такой вид транспорта будет достаточно массовым, чтобы цена одной поездки на нем была близка к стоимости билета на обычный городской автобус.

https://habr.com/ru/articles/713792/

Алгоритмы и Структуры данных

IT-Забавы. 1. Обход конем шахматной доски с получением Магического квадрата

Найти обход конем всей шахматной доски, так чтобы:

Ходы образовывали непрерывную цепочку

Были посещены все поля по 1 разу с номерами от 1 до 64

Суммы номеров клеток обхода в каждом столбце были равны

-//- в каждой строке давали сумму 260

(*) Маршрут был замкнут (с поля 64 был ход на поле 1)

(*) Маршрут был симметричен относительно центра

(*) на обеих диагоналях сумма 260
(*) - необязательное дополнительное требование

https://habr.com/ru/articles/726726/

Алгоритмы и Структуры данных

Азбука тензорных сетей, часть 1: кружочки и палочки

Меня зовут Алексей Капранов, я архитектор-исследователь в команде квантовых вычислений в Cloud.ru. Сегодня я расскажу про подход, который позволяет не только моделировать большие квантово-механические системы, но и полезен для целого ряда задач, включая машинное обучение и нейронные сети.

И физики, и математики страдают от так называемого проклятия размерности, которое заключается в экспоненциальном росте сложности вычислений и необходимой памяти при увеличении числа параметров. Методы тензорных сетей позволяют существенно сократить этот скейлинг и в ряде случаев даже получить линейную сложность по количеству параметров и размерности задачи.

В этой части мы вспомним основы тензорной алгебры и на простых примерах узнаем, что же такое тензорная сеть и как представлять операции с тензорами в виде комбинации палочек и кружочков.

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/976884/

Алгоритмы и Структуры данных

Как появился ИИ: три тысячи лет алгоритмических ритуалов

Считаете алгоритмы результатом современных технологий? Это не так. Узнайте историю возникновения ИИ из вычислений пространства.

https://proglib.io/p/ai-emergence

Алгоритмы и Структуры данных

Ищем по-соседски: методы приближённого поиска ближайших соседей для A/B-тестирования гипотез

В этой статье мы рассмотрим один из подходов к офлайновому A/B-тестированию, поговорим о сложностях, которые возникают при оценке результатов пилотного проекта (далее — пилота) и разберём реализацию в коде.

В Сбербанке постоянно проводится много пилотов, часть из которых реализуются в сети продаж Банка (отделения, банкоматы) и требуют нестандартного подхода к оценке результатов.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/726532/

Алгоритмы и Структуры данных

Токенизатор математических выражений на JavaScript

При решении ряда математических задач необходимо парсить исходное выражение. Для этого нужен токенизатор, созданием которого мы и займемся.

https://proglib.io/p/math-expression-tokenizer

Алгоритмы и Структуры данных

SQL HowTo: математика вдоль и поперек (Advent of Code 2025, Day 6: Trash Compactor)

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/977976/

Алгоритмы и Структуры данных

Я написал алгоритм вычисления дат, который на 30–40% быстрее остальных

В этой статье я представлю мой завершённый очень быстрый алгоритм преобразования дат. Он обеспечивает существенный прирост скорости, по величине сравнимый с приростом, достигнутым предыдущим самым быстрым алгоритмом (Neri-Schneider 2021) относительно его предшественника (C++ Boost). Полная реализация алгоритма на C++ выпущена как свободное и бесплатное ПО (лицензия BSL-1.0).

Алгоритм генерирует точные результаты за период ±1,89 триллиона лет, поэтому подходит для обработки полного 64-битного времени UNIX (в секундах).

Весь алгоритм был переписан сверху вниз с различными микрооптимизациями, но три его основные принципа сохранились:

https://habr.com/ru/articles/972226/

Алгоритмы и Структуры данных

Самокаты и их место в этом мире

Если кратко, то знать местоположение скутера для нас критически важно по трём причинам:

Чтобы юзер мог выбрать удобный скутер в приложении и, дойдя до него, обнаружить его именно там, где он обозначен на карте;

Чтобы чарджер, меняя батареи на разряженных скутерах, мог делать это максимально продуктивно, а не ходить вслепую по парковкам;

Чтобы контролировать, что кто-то из юзеров по ошибке (или целенаправленно) не оказался вместе со скутером за пределами зоны работы сервиса.

Помимо перечисленных пунктов есть и другие проблемы, которые возникают если теряются координаты скутера, но они как правило не так болезненно сказываются на работе сервиса.

Для начала, давайте разберёмся как в принципе работает спутниковая навигация, и что же можно сделать, когда она всё-таки не работает.

https://habr.com/ru/companies/whoosh/articles/978256/

Алгоритмы и Структуры данных

Стабильно зарабатываем на бирже: сеанс черной магии с последующим разоблачением

Операции на бирже почти всегда сопряжены с определенным риском — иногда он больше, иногда меньше, но всегда есть шанс получить «на выходе» денег меньше, чем внесли.

Причины могут быть различные: падение стоимости акций, дефолт эмитента облигаций, снижение синтетических индексов, ... - а итог один...

https://habr.com/ru/articles/978360/

Алгоритмы и Структуры данных

Вводный курс по алгоритмам: от сортировок до машины Тьюринга

Если вы плохо знакомы с теоретическими основами computer science, загляните сюда – мы нашли для вас хороший вводный курс по алгоритмам.

https://proglib.io/p/algorithms-course

Алгоритмы и Структуры данных

Ленивое программирование с помощью ChatGPT: время пришло?

Некоторое время назад я опубликовал статью в которой я показывал легкость программирования с помощью ChatGPT. Для получения кода достаточно всего лишь сформулировать запрос на человеческом языке, то есть то, что ты хочешь получить. В качестве прикладной области я выбрал машинное обучение. Мне это направление показалось достаточно сложным, и поэтому я захотел проверить как этот бот в нем ориентируется. Проверка показала что бот в машинном обучении ориентируется в общем-то неплохо. Хоть и не с первого раза, но он смог выдать работоспособный код. Очень даже неплохо. Но после этого возник другой вопрос: а насколько ChatGPT полезен при разработке больших проектов?

https://habr.com/ru/articles/727058/

Алгоритмы и Структуры данных

Частотный vs байесовский подходы: оцениваем True Positive Rate при неполной разметке данных

Привет, Хабр! Меня зовут Алан Савушкин (@naive_bayes), я — дата-сайентист в команде Data Science & Big Data «Лаборатории Касперского», и мы отвечаем в том числе за фильтрацию нерелевантных алертов при телеметрии киберугроз в проекте Kaspersky Managed Detection and Response (MDR).

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/726764/

Алгоритмы и Структуры данных

Измерение разных сложности моделей — Часть 2: Применяем теорию на практике

В предыдущей статье мы заложили фундамент для анализатора сложности, определив ключевые метрики для оценки сложности моделей процессов. Теперь разберем, как превратить эту теорию в реально работающий инструмент.

https://habr.com/ru/articles/973666/

Алгоритмы и Структуры данных

Удивительные клеточные автоматы: альтернативные окрестности и HROT

В прошлой статье о циклических КА мы мельком затронули тему альтернативных окрестностей, рассмотрев несколько примеров. Несмотря на то, что ранее мы использовали только окрестности Мура и фон Неймана, существует ещё множество прочих именованных окрестностей, а потенциал для создания новых ограничен лишь нашей фантазией.

Сегодняшний обзор мы совместим с ещё одним расширением: в статье об LtL было упомянуто, что параметры рождения и выживания клетки могут поддерживать множество значений и диапазонов в некоторых прочих конфигурациях. В первую очередь речь шла о HROT (Higher-Range Outer-Totalistic) – обобщении LtL конфигурации, на котором и будут наши сегодняшние примеры.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/725136/

Алгоритмы и Структуры данных

ML-подходы по поиску похожих изображений

В данном посте будет рассмотрена задача, называемая поиском похожих изображений, в которой нужно будет найти все похожие изображения из датасета на загруженную фотографию из того же датасета.

https://habr.com/ru/articles/726122/

Алгоритмы и Структуры данных

Причина агонии студентов во время интервью, или популярно о моделях интерфейсов шины

Сейчас я интервьирую кандидатов которые приходят на позиции в RTL design / проектировщики микросхем на уровне регистровых передач. Но 5 лет назад я интервьировал студентов и других инженеров на позиции в DV / Design Verification / верификаторы блоков микросхем.

Моим стандартным вопросом было написать маркером на доске псевдокод для упрощенного драйвера модели шины (Bus Functional Model - BFM) для протокола AXI. На этом вопросе у ~80% кандидатов наступала агония - они как ужи на сковородке пытались натянуть сову на глобус - приспособить решение для последовательной шины а-ля APB, которое они прочитали в каком-нибудь туториале - к шине AXI, которая во-первых конвейерная, а во-вторых, допускает внеочередные ответы на запросы чтения с разными идентификаторами.

https://habr.com/ru/articles/726022/

Алгоритмы и Структуры данных

Полностью автоматизируем трейдинг по аукционной теории — от базы до python робота

В классическом алготрейдинге рынок часто моделируется как временной ряд: индикаторы, скользящие средние, осцилляторы. Аукционная теория рассматривает рынок иначе — как процесс распределения объёма по ценовым уровням, где цена ищет баланс между спросом и предложением.

Ключевым элементом такого подхода является Volume Profile, а именно Point of Control (POC) — уровень цены, на котором за выбранный период был проторгован максимальный объём. В терминах аукционной теории POC соответствует зоне максимального согласия участников рынка.

https://habr.com/ru/articles/979098/

Алгоритмы и Структуры данных

Охота за недостающим типом данных: история о графах

(Ориентированный) граф — это набор узлов, соединённых стрелками (рёбрами). В узлах и рёбрах могут содержаться данные. Вот примеры графов:

https://habr.com/ru/articles/979220/

Алгоритмы и Структуры данных

Как я написал скрипт для 24-часового прогноза рынка: корреляции, волатильность и вероятностная модель

Финансовые рынки редко движутся изолированно. Криптовалюты реагируют на фондовые индексы, золото реагирует на макроэкономику, а внутри крипторынка движение биткоина задаёт направление для альткоинов.

https://habr.com/ru/articles/979274/

Алгоритмы и Структуры данных