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
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
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
Как сравниваются изображения — от MSE до Dino

Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых сокровищ на дискету напоминал ритуал. С тех пор куча скарба разрослась до масштабов домашнего дата‑центра: здесь доисторические смишные мемы, тонны диснеевского клипарта, сканы журналов, галереи фанарта от известных в узких кругах артоделов, масса неотсортированного фототреша из собственных поездок, картинки природы и красоток, порция клубнички, шедевры CGI, нейроарт и фотографии Элизабет Уинстед. Проблема в том, что весь этот терабайтный зоопарк из разных разрешений, битности и форматов — абсолютно неструктурированная свалка, и попытка найти нужное превращается в квест «убей свои выходные». По мере роста коллекции я пробовал подряд все костыли, которые лучшие умы изобретали для сравнения изображений. 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
Планирование расписаний водителей: как математическая модель укрощает хаос перевозок

Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит грусть.
Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.

https://habr.com/ru/articles/985680/

Алгоритмы и Структуры данных
Планирование расписаний водителей: как математическая модель укрощает хаос перевозок

Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит грусть.
Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.

Работа будет полезна специалистам в области логистики, транспортного планирования и оптимизации, а также исследователям в сфере математического моделирования транспортных задач.

https://habr.com/ru/articles/985680/

Алгоритмы и Структуры данных
Поиск решений управляемый данными. Терминологический словарь

Ранее в статье «Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов» рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это механизм динамического связывания отдельных фрагментов решения в виде информационных блоков в последовательности для определения запрошенных параметров. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы общаться с системой на естественном языке необходим терминологический словарь предметной области.

https://habr.com/ru/articles/987218/

Алгоритмы и Структуры данных
Топ 5 мифов о налоговом контроле: разбор от экс-налоговика

В последнее время в информационном поле мне всё чаще попадается информация о заблуждениях в сфере налогового контроля, и по большей части эти заблуждения исходят от людей, которые называют себя специалистами или экспертами. Таким образом формируется в корне неверное представление о том, чем на самом деле занимается служба и как она осуществляет свой контроль. Вы наверняка видели подобные заголовки: «эксперты предупреждают», «юристы советуют» - смотреть и читать это уже просто больно.

Поэтому на правах бывшего сотрудника ФНС, прошедшего три контрольных отдела - предпроверочный анализ, контрольно-аналитический отдел и отдел выездных проверок, я решил подготовить статью с разбором самых популярных мифов, которые встречались мне за последнее время.

Если в этой статье я разберу не все популярные мифы, и вы слышали что-то ещё, что на ваш взгляд не похоже на правду - пишите в комментариях, или в личные сообщения. Я добавлю это к разбору в следующей статье.

https://habr.com/ru/articles/987500/

Алгоритмы и Структуры данных
Как заставить LLM сортировать данные: от наивного подхода до TrueSkill

Если вы когда-нибудь грузили в LLM список и просили выбрать лучшее или отсортировать — вы, скорее всего, получали посредственный результат. Я проверил это на 164 постах своего телеграм-канала, сравнив пять разных методов сортировки. Оказалось, что разница между «дёшево и плохо» и «дёшево и хорошо» — в правильном алгоритме, а не в модели.

В этой статье разберём, почему наивные подходы не работают, как алгоритм из Xbox Live помогает ранжировать контент, и какой метод даёт лучшую корреляцию с реальными данными.

https://habr.com/ru/articles/987538/

Алгоритмы и Структуры данных
Алгоритмический тупик: почему платформы продвигают мусор, имея инструменты для его фильтрации

Мы живем в 2026 году, когда технологии позволяют оценить глубину и оригинальность текста, но крупные площадки по большей части все еще живут по старинке и судят о качестве по числу лайков и частоте публикаций. Отсюда мы наблюдаем фундаментальный системный сбой, который медленно убивает сложный технический контент.

https://habr.com/ru/articles/987794/

Алгоритмы и Структуры данных