std::move ничего никуда не двигает: подробный рассказ о категориях значений в C++

Начнём с ситуации, в которой могут спотыкаться даже опытные разработчики. Допустим, вы написали на C++ следующий код, который выглядит совершенно нормальным:

https://habr.com/ru/articles/985066/

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

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