Всё про Алгоритмы и Структуры данных – Telegram
Всё про Алгоритмы и Структуры данных
7.93K subscribers
329 photos
36 videos
5 files
2.8K links
Мы не претендуем на оригинальность контента, мы лишь собираем материал из открытых источников.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/structuredata
Download Telegram
Чему мы научились, с нуля создав движок электронных таблиц

С самого начала одной из главных идей, лежащих в основе GRID, была идея о том, что работу с электронными таблицами (spreadsheet) и, в частности, с моделями электронных таблиц, можно сделать легче, если перенести их в веб-среду, снабдив приятно выглядящими комментариями и привлекательными интерактивными возможностями. Это касается как таблиц, с которыми взаимодействует единственный пользователь, так и таблиц, которыми одни пользователи делятся с другими.

https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/983444/

Алгоритмы и Структуры данных
Бинарный поиск: от угадывания чисел до эффективных алгоритмов

Представьте, что мы решили сыграть в классическую игру. Я загадал целое число в диапазоне от 1 до 100, а ваша задача — его угадать. За каждый неправильный ответ я буду говорить, «больше» мое число или «меньше» вашего.

https://habr.com/ru/articles/984760/

Алгоритмы и Структуры данных
И снова про алгоритмы и структуры данных…

За
годы разработки приходит понимание, что происходит в тех или иных сервисах, когда они тормозят, лагают, выдают «неожидаемое» поведение. В данной статье хочу рассмотреть проблему неправильного использования алгоритмов и архитектурных решений с бытовой, общечеловеческой стороны.

https://habr.com/ru/articles/984792/

Алгоритмы и Структуры данных
Black-White Array: новая структура данных с O(log N) аллокаций

Black-White Array (BWA) — это упорядоченная структура данных с амортизированным временем операций вставки/поиска/удаления O(\log N) и O(\log N) используемых участков памяти. Пример реализации и оригинальная научная публикация.

https://habr.com/ru/articles/984184/

Алгоритмы и Структуры данных
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🍌 Nano Banana PRO в Telegram!

Убийца Midjourney и Photoshop доступна в Telegram!

Bot👉@aicreator

💬 Чат креаторов👉@creatory

⚡️ Наш канал👉@promtext
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
И снова про алгоритмы и структуры данных…

За годы разработки приходит понимание, что происходит в тех или иных сервисах, когда они тормозят, лагают, выдают «неожидаемое» поведение. В данной статье хочу рассмотреть проблему неправильного использования алгоритмов и архитектурных решений с бытовой, общечеловеческой стороны.

https://habr.com/ru/articles/984792/

Алгоритмы и Структуры данных
Бесконечность, графы и Wi-Fi: неожиданный мост между теорией множеств и информатикой

Специалисты по дескриптивной теории множеств изучают узкоспециализированные аспекты математики бесконечности. Теперь они показали, что их проблемы можно переформулировать на языке алгоритмов.

Вся современная математика построена на фундаменте теории множеств — науки об организации абстрактных совокупностей объектов. Но в целом большинству математиков не нужно об этом задумываться при решении своих задач. Они могут принять как должное, что множества ведут себя так, как они ожидают, и продолжать свою работу.

https://habr.com/ru/companies/first/articles/984714/

Алгоритмы и Структуры данных
Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов

Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала «развалить» всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое — с точки зрения математики выглядит, конечно, красиво, но с точки зрения простой логики идея спорная.

Это статья о том, что такое инженерное мышление и, как правильная формализация предметных знаний способствует реализации экспертных систем с применением простой логики.

Специализированные нейросети (заточенные на ситуационное распознавание), в силу своей эрудиции действительно эффективно помогают решать множество задач. Но концепция больших языковых моделей плохо сочетается с требованиями к точным и объяснимым решениям в прикладных задачах. Чтобы воспользоваться знаниями прикладных специалистов, необходим удобный и простой язык сохранения и накопления этих знаний. Такой язык взаимодействия должен быть с одной стороны удобен и понятен прикладным специалистам, а с другой позволять организовать поиск решений без необходимости традиционного программирования.

https://habr.com/ru/articles/985092/

Алгоритмы и Структуры данных
LLM — это афера на доверии, которая длится 400 лет

В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.

Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.

https://habr.com/ru/articles/985142/

Алгоритмы и Структуры данных
Поиск решений управляемый данными. Информационный блок

В предыдущей статье "Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов" рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы это работало - требуется фрагментировать знания предметной области в виде функций с заданными областями допустимых значений входящих в них параметров.

В данной статье рассматривается вопрос о представлении предметных знаний в виде общедоступных документов, позволяющих интерпретировать их, как вышеозначенные функции и затем использовать в качестве компонентов базы знаний.

https://habr.com/ru/articles/985248/

Алгоритмы и Структуры данных
Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Pandas-бектесты завышают доходность на 30-70%. Это не баг, это by design. Попробовал разобрать на данных MOEX, сравнил с event-driven подходом и показал замеры latency для Tinkoff API. Плюс немного боли про то, когда Python уже не вывозит

https://habr.com/ru/articles/985076/

Алгоритмы и Структуры данных
Генерация 3D-мешей из текста

Недавно мне захотелось научиться преобразовывать текст в 3D-меши для последующего рендеринга, так, чтобы такими объектами можно было манипулировать в рамках моего проекта Geotoy и на языке Geonoscript. Я занялся исследованием инструментов и библиотек, которые могли бы решать разные аспекты этой задачи, и потом собрал конвейер, реализующий всё вместе. Получились красивые 2-многообразные 3D-меши, поддерживающие произвольные шрифты, текстовые стили и многое другое.

В этом посте мы подробно разберём всю получившуюся конструкцию. Надеюсь, материал пригодится всем, кому интересно реализовать что-то подобное и самостоятельно пустить такой проект в работу.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/985524/

Алгоритмы и Структуры данных
Хакатон Норникеля: как мы выжали максимум из YOLO и заняли 2 место

Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.

За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест. Один из кейсов оказался особенно интересным из-за условий, в которых его пришлось решать. Это хакатон от Норникеля под названием «Интеллектуальные горизонты»

https://habr.com/ru/articles/985728/

Алгоритмы и Структуры данных
1
Налоговая следит за каждым переводом на карту? Объясняю, что происходит на самом деле

В этой статье я подробно разберу как в действительности осуществляется налоговый контроль за счетами физических лиц. Расскажу, как на самом деле работает система, какие данные видят инспекторы и почему начисление налогов за переводы — это бред.

https://habr.com/ru/articles/986266/

Алгоритмы и Структуры данных
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бектеста до реального бота

Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, что многим это будет интересно.

Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).

Предупреждение: Сейчас система находится в тесте около 2 недель. На данный момент профит составляет 5% к капиталу бота, но потеря капитала также возможна. Это не финансовый совет — тестируйте на демо-счёте. Я также постоянно подгоняю параметры, чтобы бот был актуален и периодически заменяю монетки в боте.

https://habr.com/ru/articles/986298/

Алгоритмы и Структуры данных
Начни 2026 правильно вместе с Zerocoder 💚

На cайте университета открыли запись на новогодний бесплатный практикум по Perplexity AI.

На занятии ребята покажут, как:

– Создавать презентации, визуалы, игры и тексты в одном инструменте;
– Сокращать затраты и время, заменяя набор сервисов одним ИИ;
– Находить идеи для монетизации ИИ прямо в ходе работы;
– Выстраивать рабочие процессы так, чтобы Perplexity действительно ускорял выполнение задач, а не усложнял их.

Все участники получат готовый гайд с подборкой рабочих промптов – для работы, личных задач и повседневного использования.

Бонус: в конце практикума расскажем, как оформить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость – $240).

Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бектеста до реального бота

Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, что многим это будет интересно.

Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).

https://habr.com/ru/articles/986298/

Алгоритмы и Структуры данных
Как сравниваются изображения — от MSE до Dino

В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид с иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.

https://habr.com/ru/articles/986360/

Алгоритмы и Структуры данных