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

Матрицы и векторы: решение систем линейных алгебраических уравнений

Подавляющая часть прикладных задач математической физики решается численными методами, неотъемлемой частью которых является решение системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) A\cdot x = b, где A - матрица коэффициентов системы, b - вектор правой части, x - вектор решений.

Поэтому, для получения наиболее точного решения прикладной задачи необходимо научиться наиболее точно решать СЛАУ. В данной статье будет рассмотрено решение СЛАУ несколькими методами:

https://habr.com/ru/articles/979542/

Алгоритмы и Структуры данных

Азбука тензорных сетей, часть 2: тензорный поезд из кружочков и палочек

Привет, Хабр! На связи вновь Алексей Капранов, архитектор-исследователь в команде квантовых вычислений Cloud.ru. В первой части мы узнали, что такое тензорные сети, познакомились с графическим представлением, вспомнили основные операции и подумали над алгоритмической сложностью.

Прошлая статья была подготовительной и немного философской преамбулой. Сегодня мы продолжим знакомиться с тензорными сетями и наконец-то доберемся до представления тензорного поезда, которое получим при помощи сингулярного разложения.

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/977806/

Алгоритмы и Структуры данных

Теория групп для всех: пульт для управления реальностью прямо из палаты

Почему теория групп порой кажется сложной и непонятной
Представьте себе, что вы открываете учебник по математике. На первой же странице видите:

«Гру́ппа — множество, на котором определена ассоциативная бинарная операция, причём »

В этот момент у вас сразу же появляются вопросы:

https://habr.com/ru/articles/979748/

Алгоритмы и Структуры данных

Ловушка профилирования

Началось всё с того, что я смотрел ролик про оптимизацию и увидел знакомый по книжкам пример кода, который демонстрирует важность успеха предсказателя ветвлений (branch predictor).

Код функции выглядел примерно так:

https://habr.com/ru/articles/979778/

Алгоритмы и Структуры данных

Применение вариационного исчисления к задаче выделения границ: вывод уравнения Эйлера-Лагранжа

Представьте, что вам нужно обвести объект на картинке — не просто тыкая в пиксели, а проведя одну идеальную, плавную и уверенную линию. Та самая, которую набросал бы на бумаге художник. Как объяснить компьютеру, что значит «идеальная граница»? Как заставить его искать не среди груды точек, а в бесконечном море возможных кривых?

Оказывается, на этот вопрос уже давно ответила математика, а именно — вариационное исчисление. Это тот самый инструмент, который стоит за знаменитыми алгоритмами вроде «активных контуров» (snakes) или «уровневых множеств». Часто в статьях показывают готовые формулы и код, а саму красивую логику оставляют за кадром.

https://habr.com/ru/articles/979872/

Алгоритмы и Структуры данных

SQL HowTo: трассировка и подсчет путей (Advent of Code 2025, Day 7: Laboratories)

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/979946/

Алгоритмы и Структуры данных

Нейроучитель — NeuroTeacher

Хочу рассказать об очередном своем пет-проекте, который может быть кому-то тоже полезен. А еще поделиться хорошим предновогодним настроением. Поэтому рассказывать буду в слегка позитивном и шуточном стиле :-)

https://habr.com/ru/articles/980108/

Алгоритмы и Структуры данных

Как работают календарные системы

Не для кого не секрет, что мы сейчас пользуемся григорианским календарём введённым после Октябрьской революции большевиками, но празднуем христианские праздники по юлианскому календарю, который отличается от григорианского на 13 дней. Но почему так происходит? Давайте разбираться.

Юлианский календарь округляет год до 365 дней, вводя раз в 4 года дополнительный день, называемый високосным годом, из-за чего год становится равным 366 дням (0.25 * 4 = 1). Но из-за этого также с годами накапливаются и лишние дни, из-за чего точность такого календаря падает. Примерно за 1600 лет (Юлий Цезарь создал свой календарь в 45 год до н.э.) их накопилось 10 и поэтому папа римский Григорий XIII ввёл новый календарь, исправляющий эту неточность.

https://habr.com/ru/articles/980186/

Алгоритмы и Структуры данных

Основы оптического потока в ML: от первых принципов к уравнениям Лукаса-Канаде и Хорна-Шанка

Настоящая статья представляет собой развернутое исследование, посвященное систематическому изучению классических алгоритмов оценки оптического потока — фундаментальной задачи компьютерного зрения. Основной целью работы является последовательный и строгий вывод ключевых методов, начиная от базовых физических постулатов и заканчивая завершенными, готовыми к реализации математическими моделями. В центре внимания находится уравнение ограничения оптического потока, выводимое из краеугольного предположения о постоянстве яркости, и два основополагающих, принципиально различных подхода к решению этой недоопределенной задачи: локальный метод Лукаса-Канаде, основанный на предположении о пространственной согласованности потока в малой окрестности, и глобальный метод Хорна-Шанка, вводящий условие плавности (гладкости) потока в виде регуляризирующего функционала. Подробно анализируются теоретические основания каждого подхода, их математический аппарат, включая вывод и решение соответствующих систем уравнений, а также проводится сравнительный анализ их сильных сторон и присущих им фундаментальных ограничений, таких как проблема апертуры и чувствительность к нарушениям исходных предположений.

https://habr.com/ru/articles/980208/

Алгоритмы и Структуры данных

Leetcode. С нуля до 500+ задач. Сможешь и ты

Сегодня я расскажу вам про мой путь от 0 до 500+ задач на Leetcode. Сначала, пару слов о себе: достаточно слабое образование, завалил кучу собеседований на алгоритмы (например, в Авито где-то в 2020 году), никогда не умел решать задачи, и не любил. Долгое время узнав о секции алгоритмов просто отказывался от собеседований. Сейчас не боюсь и могу. Даже в Бигтех эту секцию проходил несколько раз.

https://habr.com/ru/articles/980270/

Алгоритмы и Структуры данных

Генерация кроссвордов: «достаточно хорошее» решение NP-полной задачи

В конце 2021 года, уже сильно после начала локдауна, моя одержимость кроссвордом газеты The New York Times превратилась в хобби-проект. Я хотел написать приложение с кроссвордами, понял, что мне нужны сами кроссворды, попробовал сочинять их вручную, осознал унылость этого процесса и задался вопросом: можно ли генерировать их алгоритмически? В этом году я наконец-то выпустил Crosswarped для iOS и Android — игру в кроссворды, созданную на основе генератора, описываемого в этой статье.

https://habr.com/ru/articles/980182/

Алгоритмы и Структуры данных