#алгоритмы

HabrАнатомия падения: что произошло с первым IPO BATS Global Markets и какие вопросы это ставит перед алготрейдингомКатастрофы на фондовом рынке из-за ошибок алгоритмов – не такая уж редкость, и в недавней публикации мы разбирали несколько громких кейсов , когда за считанные секунды в трубу вылетали миллиарды долларов. Однако история с первым IPO BATS Global Markets заслуживает отдельной статьи: шутка ли, когда компания с амбициями свергнуть монополию Нью-Йоркской фондовой биржи и NASDAQ, демонстративно проводящая первичное размещение акций на собственной платформе, за несколько секунд терпит крах? 23 марта 2012 года BATS, будучи на тот момент третьим по величине биржевым оператором в США с долей 11% рынка , была вынуждена остановить собственное IPO. Причина? Компьютерный сбой в первые секунды торгов, спровоцировавший миниатюрный flash crash, и, как вскоре сообщило агентство Reuters , обрушил котировки акций BATS с $15,25 до долей цента за акцию. А механизм автоматической приостановки торгов вдобавок заблокировал сделки с акциями Apple, чьи котировки рухнули на 9% . Под катом – анатомия этого падения от хроники событий до конспирологий и уроков, которые фондовый рынок извлек из кошмара, произошедшим с BATS.<a href="https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/897340/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/897340/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%BE%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фондовый_рынок</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B9%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алготрейдинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B0%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#падение_рынка</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%84%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#катастрофа</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B6%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#биржа</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B1%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#сбой_сервера</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#торговля</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B5%D0%B1%D1%8E%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#дебют</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#история_компании</a>

HabrМетод Монте-Карло в алгоритме обратного распространения ошибок с параллельными вычислениямиБыл проведён эксперимент для проверки, можно ли существенно уменьшить объём вычислений в алгоритме обратного распространения ошибок с параллельными вычислениями за счёт использования на каждом шаге обучения только части обучающих образцов, выбранных случайным образом, а также определение того, какой выигрыш по времени даст использование языка Ассемблера в самых внутренних циклах (в программе, написанной на языке C++). За основу был взят классический персептрон и алгоритм обратного распространения ошибок, основанный на методе градиента, который объяснялся на курсе Mashine Learning Стэнфордского университета. Он был доработан, чтобы можно было использовать параллельные вычисления. Была написана программа на языке C++ для Linux, её функции (создание, обучение нейронной сети, распознавание данных, закачка больших файлов на сервер и т. п.) вызываются из программ, написанных на любых языках программирования, по протоколу Socket. Для параллельных вычислений создаётся ntheads объектов нейронной сети, где ntheads — количество потоков (процессоров), в которые записываются части большого массива обучающих образцов, и на каждом шаге алгоритма обратного распространения ошибок совершается прямое и обратное распространение для каждого образца, имеющегося у объекта нейронной сети. Вычисления для каждого объекта производятся в отдельном потоке. Результатом этих вычислений являются суммарные градиенты слоёв сети каждого объекта, они суммируются друг с другом, и полученные градиенты используются для модификации матриц весов нейронной сети, которые затем прописываются во все слои сети объектов нейронной сети.<a href="https://habr.com/ru/articles/897928/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/897928/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#нейросети</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обратное_распространение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы_машинного_обучения</a>

HabrИскусственный интеллект и алгоритмы в энергетике: применение, преимущества, перспективыЭнергетические системы — одни из самых сложных инженерных систем современности. С развитием возобновляемых источников и увеличением нагрузок их управление становится все более трудоемким. Традиционные методы расчета и планирования начинают уступать место интеллектуальным алгоритмам. Искусственный интеллект (ИИ) и продвинутые алгоритмы позволяют анализировать огромные массивы данных и принимать решения быстрее и точнее, чем было возможно раньше. Уже сегодня исследователи и инженеры применяют машинное обучение, нейросети и методы оптимизации для прогнозирования потребления, планирования сетевой инфраструктуры и автоматизации управления энергосистемами. Например, переход к углеродно-нейтральной энергетике и распределенной генерации приводит к такой сложности режимов работы сетей, с которой традиционные методы не справляются. Всем привет, меня зовут Сергей, и в этой статье я рассмотрю ключевые направления применения ИИ и алгоритмов в электроэнергетике: от расчетов сетевых нагрузок и прокладки оптимальных маршрутов ЛЭП до обнаружения аномалий и обучения агентов, управляющих сетью.<a href="https://habr.com/ru/companies/sigma/articles/897472/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/sigma/articles/897472/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ии</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8D%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#энергетика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BB%D1%8D%D0%BF" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#лэп</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#математика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D0%B8%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#исследования_в_ит</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%8B_%D0%B2_it" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#исследования_и_прогнозы_в_it</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#сети</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8D%D0%B2%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#эвристики</a>

HabrJavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 9Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории . Это девятая часть серии. Сегодня мы поговорим об алгоритмах обхода связных списков и деревьев, а также начнем разбирать алгоритмы для работы с графами. Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории . Интересно? Тогда прошу под кат.<a href="https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/896800/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/896800/</a><a href="https://zhub.link/tags/timeweb_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#timeweb_статьи</a> <a href="https://zhub.link/tags/javascript" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#javascript</a> <a href="https://zhub.link/tags/algorithms" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#algorithms</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_structures" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#data_structures</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#структуры_данных</a>

HabrPHP под капотом: как работает генерация случайных чиселПривет, Хабр! Вы когда-нибудь задумывались, как компьютер, эта идеальная детерминированная машина, выполняющая команды с математической точностью, умудряется генерировать "случайные" числа? Ведь в его цифровом мире нет места настоящему хаосу - только чёткие алгоритмы и предсказуемые состояния. Сегодня мы заглянем под капот PHP и разберёмся, как устроена эта иллюзия случайности!<a href="https://habr.com/ru/articles/896650/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/896650/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%B8%D1%85%D1%80%D1%8C_%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#вихрь_мерсенна</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#случайность</a> <a href="https://zhub.link/tags/php" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#php</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%BE%D0%B4_%D0%BA%D0%B0%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BC" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#под_капотом</a>

HabrВеликий и могучий: как мы учим нашу систему находить нецензурную лексику в ФИОПривет, Хабр! Меня зовут Макс Траулько, я занимаюсь анализом данных и проработкой новый фичей в команде RnD в HFLabs. Прямо сейчас я работаю над нетривиальной задачей — учу наши алгоритмы распознавать в именах и фамилиях русский мат и прочие ругательства. Как появилась эта задача? В одной крупной компании клиенты могут оставить обращения во фронт-системе. И иногда пишут в полях ФИО, прямо скажем, черт знает что. А у бизнеса риски: если при ответе на обращение автоматически использовать данные из поля «Имя», можно стать героем насмешливых или гневных постов. Чуть раньше с такой же проблемой к нам пришел другой клиент, из ретейла. У того клиенты вообще большие выдумщики — придумывают составные и сложные имена и фамилии с обсценной лексикой. Даже жаль, что показать эти примеры не можем. В статье расскажу, как мы решаем эту задачу.<a href="https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/896436/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/896436/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#качество_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#стандартизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D1%83%D0%B3%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ругательства</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#персональные_данные</a> <a href="https://zhub.link/tags/mdm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#mdm</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_analysis" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#data_analysis</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_governance" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#data_governance</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a>

Habr[Перевод] Библиотека для кэширования Caffeine: анализ кодаТо и дело, прожигая время за чтением reddit, я натыкаюсь на очередной пост, в котором упоминается метод S3 FIFO и упоминается, что он лучше LRU (вытеснение реже всего используемых значений) — потому, что даёт более низкий процент промахов кэша. Видные компании, в частности, RedPandas, Rising Wave и Cloudflare уже внедрили S3 FIFO у себя на различных мощностях, что только подогрело мой интерес к нему. Кэши — чертовски интересная тема, а по работе мне приходится сильно полагаться на работу с кэшами при обслуживании нескольких сервисов. Так что я был уверен, что рано или поздно мне потребуется протестировать S3 FIFO или, как минимум, удостовериться, что я понимаю ключевые идеи, заложенные в этой технологии. Правда, казалось, что рановато с головой погружаться в изучение нового подхода к кэшированию, пока ещё досконально не разобрался в аналогичной системе, с которой приходится иметь дело на работе сейчас. У нас в команде для работы с кэшированием используется библиотека Caffeine , и, положа руку на сердце, я не ориентировался в её внутреннем устройстве, не пытался проверить, можно ли в ней что-нибудь подкрутить, и есть ли в ней параметры, поддающиеся тонкой настройке. В этой статье я попробую законспектировать мои изыскания и рассказать, как на собственном опыте разбирался во внутреннем устройстве библиотеки Caffeine. Все желающие приглашаются в путешествие с разбором сложностей одной из наиболее востребованных систем кэширования, используемых в мире. Будь вы бывалый инженер или просто новичок, интересующийся продвинутыми механизмами кэширования, это исследование прольёт вам свет на многие вопросы и подведёт к важным практическим выводом. Поехали!<a href="https://habr.com/ru/articles/896266/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/896266/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D1%8D%D1%88%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#кэширование</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D1%87%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#очереди</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#программирование</a>

HabrАлгоритмы поиска аномалий HBOS и ECODСпециалистам по машинному обучению часто приходится заниматься поиском аномалий в данных, однако в русскоязычном интернете этой задаче посвящено очень мало материалов. В частности, нет хороших разборов различных алгоритмов поиска аномалий, где были бы описаны их плюсы и минусы. В этой статье частично исправим этот недочет и разберем алгоритмы HBOS и ECOD , а также обсудим особенности их реализации в популярной библиотеке PyOD.<a href="https://habr.com/ru/companies/garda/articles/895148/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/garda/articles/895148/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#данные</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/ECOD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ECOD</a> <a href="https://zhub.link/tags/HBOS" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#HBOS</a> <a href="https://zhub.link/tags/PyOD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#PyOD</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#бинарная_классификация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#синтетические_данные</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#информационная_безопасность</a>

HabrКак мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустингВсем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.<a href="https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/892056/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/892056/</a><a href="https://zhub.link/tags/data_science" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#data_science</a> <a href="https://zhub.link/tags/ds" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ds</a> <a href="https://zhub.link/tags/ml" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ml</a> <a href="https://zhub.link/tags/machine_learning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#machine_learning</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#скоринг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#логистическая_регрессия</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B1%D1%83%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#градиентный_бустинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/shap" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#shap</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#анализ_данных</a>

HabrДедупликация объявлений: как мы боремся с одинаковыми размещениямиПривет! Меня зовут Кирилл Сергеев, я ML-инженер в Циане. В этой статье я расскажу, как мы решили задачу дедупликации объявлений о недвижимости, разработав систему на основе трёх моделей. Эта система автоматически находит и объединяет дублирующиеся объявления, помогая пользователям видеть только актуальную и уникальную информацию. Материал будет полезен ML-инженерам и специалистам по обработке данных, которым интересно, как мы подошли к решению этой задачи: какие методы использовали, какие проблемы возникли и как мы их преодолели.<a href="https://habr.com/ru/companies/cian/articles/892650/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/cian/articles/892650/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/ml" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ml</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_engineering" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#data_engineering</a> <a href="https://zhub.link/tags/data" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#data</a>

HabrКак я создал roguelike Run Eternal Depths: технические аспекты и простая генерация подземелийПривет, Хабр! Меня зовут Артём, и я 3D-моделлер, который много лет работает в 3ds Max . Недавно я решил освоить Unreal Engine через создание пет-проектов, и результатом стала игра Run Eternal Depths — roguelike с процедурной генерацией подземелий, которая уже доступна для добавления в вишлист в Steam. Релиз запланирован на 21 марта , и в этой статье я расскажу о технических аспектах разработки, включая мою реализацию генерации подземелий. 1. Идея и начало разработки Изначально Run Eternal Depths задумывалась как тестовый проект для экспериментов с процедурной генерацией подземелий. Мне нужно было реализовать эту механику для другого проекта, но я решил сделать это в чистом проекте, чтобы не рисковать основным. Со временем идея переросла в полноценный roguelike с упором на исследование подземелий. 2. Технические аспекты разработки Движок и инструменты<a href="https://habr.com/ru/companies/miip/articles/891054/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/miip/articles/891054/</a><a href="https://zhub.link/tags/gamedev" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#gamedev</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BB%D0%B0%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#генерация_лабиринтов</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BC" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#стим</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%B4%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#процедурная_генерация</a>

Habr[Перевод] Быстрая свёртка множеств (алгоритм)Свертка подмножеств, это математический аппарат, который позволяет ускорить алгоритмы на множествах и быстро считать функции на подмножествах. Статья будет интересна тем, кто интересуется нетривиальными, но красивыми алгоритмами!<a href="https://habr.com/ru/articles/891188/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/891188/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#множества</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#подмножества</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BF%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#асимптотика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#оптимизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#математика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B5%D0%B1%D0%B8%D1%83%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#мебиус</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#свертка</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%84%D1%83%D1%80%D1%8C%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#преобразование_фурье</a>

HabrКвантовый компьютер Willow и многомировая интерпретацияЭффект квантового превосходства остаётся самым очевидным и при этом труднообъяснимым преимуществом квантовых компьютеров над классическими. Квантовое превосходство наступает в момент, когда квантовый компьютер оказывается в состоянии выполнить вычисление, недоступное классическому компьютеру. Впервые квантовое превосходство было достигнуто в октябре 2019 года на компьютере Google Sycamore, для вычислений на котором используются 53 кубита. Этот эксперимент был подробно описан уважаемым Тимуром Кешелавой в статье « Квантовое превосходство », вышедшей по горячим следам эксперимента. Сегодня реальность квантового превосходства уже не вызывает сомнений, и учёные пытаются определить, чем можно объяснить этот эффект. Уважаемый @dionisdimetor ещё в 2023 году написал на Хабре подробную статью « Квантовый компьютер: его превосходство, несходство и недосходство в сравнении с классическим », и в этой статье упомянул одну экзотическую идею. По мнению ряда учёных, среди которых особенно заметен Дэвид Дойч, квантовый компьютер экспериментально свидетельствует в пользу многомировой интерпретации квантовой механики, предложенной Хью Эвереттом. Ранее на Хабре уважаемый @SLY_G публиковал на сайте перевод статьи « Многомировая интерпретация и мультивселенная — могут ли они оказаться одной и той же идеей » под авторством знаменитого физика Шона Кэрролла (род. 1966). Если вас интересует подробный разбор многомировой интерпретации с точки зрения квантовой и классической физики, рекомендую прочитать увлекательную книгу Шона Кэрролла « Квантовые миры », которую я в своё время перевёл на русский язык для издательства «Питер». Ниже попробуем разобрать, как с такой интерпретацией согласуется квантовое превосходство.<a href="https://habr.com/ru/articles/891138/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/891138/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#квантовый_компьютер</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#многомировая_интерпретация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%83%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#суперкомпьютеры</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%83%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#суперпозиция</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#физика</a>

Habr$440 000 000 на ветер за 45 минут: технические проблемы в алготрейдинге и как их [не?] предотвращаютНе так давно мы рассказывали о роли человеческого фактора в катастрофах на фондовом рынке: от fat-finger error и других ошибок ввода до перформансов, которые пьяные брокеры могут устраивать с деньгами клиентов. Однако сошедшие с ума алгоритмы биржевых ботов и не вовремя упавшие серверы могут доставить еще больше проблем. Из недавних случаев можно вспомнить сбой 3 июня 2024 года, который парализовал Нью-Йоркскую фондовую биржу (NYSE) почти на четыре часа, а акции Berkshire Hathaway, одной из компаний Баффетта, чуть не вылетели в трубу . Подобные инциденты случаются и в России: так, в ноябре все того же 2024 года Московская биржа на несколько часов задержала начало торгов из-за аппаратной ошибки в работе торгово-клиринговой системы. В этой статье мы попробуем разобраться, почему биржевые алгоритмы иногда слетают с катушек.<a href="https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/890142/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/890142/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B9%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алготрейдинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B6%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#биржа</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ошибки</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#статистика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#торговля</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#проблемы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%BE%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фондовый_рынок</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#система</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B1%D1%83%D0%BC%D0%B0%D0%B3%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ценные_бумаги</a>

HabrДоставка день в день: погружение в базовые алгоритмы поиска и назначения курьеров в Яндекс ДоставкеВсем привет! Меня зовут Сергей Хорошеньких, я руковожу службой исследований и разработки в Яндекс Доставке. Наша команда изучает и внедряет алгоритмы, которые повышают операционную эффективность сервиса. Изначально Яндекс Доставка была тарифом внутри Яндекс Такси. Но спрос был таким большим, что довольно быстро стало ясно: надо развивать доставку как отдельный продукт, покрывающий множество пользовательских сценариев. И с 2019 года Яндекс Доставка стала самостоятельным сервисом. Доставка день в день — это не только сценарий «сходи за меня в магазин», но и возможность передать посылку с помощью сервиса. Эти сценарии объединяет то, что они происходят в рамках одного города. Про этот вид доставки мы и поговорим: я расскажу, что уже изобретено для этого сценария, а чего нам не хватало и какие задачи предстояло решить с помощью алгоритмов доставки.<a href="https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/887484/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/887484/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#доставка</a>

𝙹𝚘𝚑𝚊𝚗<a href="https://cr8r.gg/tags/WebP" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#WebP</a> <a href="https://cr8r.gg/tags/%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#котики</a> <a href="https://cr8r.gg/tags/%D0%BA%D0%BE%D1%82%D1%8D" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#котэ</a> <a href="https://cr8r.gg/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://cr8r.gg/tags/%D1%81%D0%B6%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#сжатие</a> <a href="https://cr8r.gg/tags/%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%8B%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ФорматыФайлов</a> <a href="https://cr8r.gg/tags/%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#тест</a>WebPДля тех, кому пока непонятно, зачем нужен этот ваш WebP. Типичный пример типичного скриншота: текст+картинка+много однородного фона.<ul><li>PNG → 1,47 Мб</li><li>WebP → 128 Кб (lossy)</li><li>JPEG → 187 Кб</li></ul>По второй картинке можно оценить, насколько мало артефактов привносит WebP при большем, чем у JPEG, сжатии (и более чем в 10 раз относительно PNG!).Вторая картинка, есличо, занимает 97 килобайт в WebP lossless, при 207 и 205 в PNG / JPEG 🙂 Кроме размера (бе-е-е-е, интернеты быстрые, зачем экономить килоба-а-а-йт) большой плюс формата — поддержка прозрачности при обоих вариантах сжатия (с потерями и без). И даже анимация есть.Поддержка реализована во всех браузерах старше 2020 года, просмотрщики и редакторы тоже умеют искаропки, ну или надо плагин/либу поставить. Даже Paint в <a href="https://cr8r.gg/tags/Windows10" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Windows10</a> — могёт 🙂 А еще он попенсорцный и одобрен котиками 🐱

HabrО формальном доказательстве безопасной работы с памятью на основе «владения и заимствования»Некоторое время назад я попробовал найти формальное доказательство безопасной работы с памятью, которое реализовано в Rust, но так и не смог его найти. После чего у меня сложилось впечатление, что доказательство в формальном виде и вовсе отсутствует, а вся концепция безопасного управления памятью на основе "владения и заимствования" формально не доказана и держится только на честном слове. Я не являюсь специалистом по Rust, но после просьбы помочь разобраться этим вопросом, был переадресован искать эту очевидную информацию самостоятельно, так как "джентльменам верят на слово". Тогда как косвенным подтверждением моего предположения об отсутствии формального доказательства в общем виде, является тот факт, что отсутствует и полный список разрешающих и/или запрещающих проверок, которые реализованы в самом компиляторе языка. Я хочу рассказать про изыскания о формальном доказательстве безопасной работы с памятью на основе владения и заимствования (не зависимо от языка программирования или реализации компилятора), которое основано на собственных данных и рассуждениях.<a href="https://habr.com/ru/articles/889016/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/889016/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#безопасная_разработка</a> <a href="https://zhub.link/tags/memsafe" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#memsafe</a> <a href="https://zhub.link/tags/rust" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#rust</a> <a href="https://zhub.link/tags/newlang" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#newlang</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#список</a>

HabrЭпилог. Создание ботов для торговли криптовалютами и акциями (часть третья, заключительная)Предыдущий пост: <a href="https://habr.com/ru/articles/677290/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/677290/</a> Ильф и Петров оживили Остапа, и по их примеру, оказавшись в определенной точке своей жизни, я решил написать продолжение своих заметок. Спойлер для тех кому лень читать дальше - у меня нет яхты, я ищу работу на заводе, и если повезет, то это будет завод по выращиванию медицинского каннабиса. В этой статье не будет технических решений или алгоритмов, я хочу рассказать о своем опыте, который приобрел с момента опубликования предыдущего текста и перемещения меня в другую жизнь.<a href="https://habr.com/ru/articles/888320/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/888320/</a><a href="https://zhub.link/tags/trading" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#trading</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8E%D1%82%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#криптовалюта</a> <a href="https://zhub.link/tags/postgresql" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#postgresql</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#боты</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#торговые_роботы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B3%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#торговые_стратегии</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#торговые_боты</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B6%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#биржи</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#финтех</a>

Habr[Перевод] Каталитические вычисления используют заполненный жёсткий диск на полную мощность«Очевидно» — опасное слово, даже в сценариях, которые кажутся простыми. Предположим, например, что вам нужно произвести важные вычисления. Вы выбираете между двумя почти одинаковыми компьютерами, за исключением того, что в одном из них есть дополнительный жёсткий диск, заполненный драгоценными семейными фотографиями. Естественно предположить, что эти два варианта одинаково хороши — дополнительный диск, на котором не осталось места, не поможет вам в вычислениях. «Очевидно, что это не поможет, верно?» — говорит Бруно Лофф , специалист по информатике из Лиссабонского университета. Ошибаетесь. В 2014 году Лофф и четверо других исследователей обнаружили, что добавление заполненного накопителя в принципе может сделать компьютер более мощными. Их теоретическая схема, названная каталитическими вычислениями , стала самостоятельным объектом для изучения. А недавно она помогла исследователям доказать поразительный результат (открыть новую вкладку) в смежной области компьютерной науки: Стандартный подход к решению главного открытого вопроса о роли памяти в вычислениях, скорее всего, зашёл в тупик.<a href="https://habr.com/ru/articles/887950/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/887950/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#теория_сложности</a>

HabrКак пройти алгоритмическое собеседование: полный гид по алгоритмам, сложностям и стратегиямНе тратьте время на задачи – сначала разберитесь в основах. В статье: 1. Как проходят собеседования (ВАЖНО!) 2. Big O, оценка сложности алгоритмов 3. Популярные техники: два указателя, DFS, динамическое программирование и другие 4. Какие задачи решать, чтобы пройти в Яндекс Читаем, практикуемся, получаем оффер!<a href="https://habr.com/ru/articles/883030/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/883030/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#собеседовние</a>

Recent searches

Search options

Administered by:

Server stats:

#алгоритмы