Вот, наконец, в теме помех навигации мы и добрались до самого крутого и интересного. Причем, это интересное оказалось не таким уж сложным технически.
Вот, наконец, в теме помех навигации мы и добрались до самого крутого и интересного. Причем, это интересное оказалось не таким уж сложным технически.
Примечание: полный исходный код проекта можно найти здесь.
Вы когда-нибудь задавались вопросом, как цифровой калькулятор получает текстовое выражение и вычисляет его результат? Не говоря уже об обработке математических ошибок, семантических ошибок или работе с таким входными данными, как числа с плавающей запятой. Лично я задавался!
Я размышлял над этой задачей, проводя инженерные разработки для моей магистерской работы. Оказалось, что я трачу много времени на поиск одних и тех же физических единиц измерения, чтобы проверить преобразования и правильность своих вычислений.
Читать полностью »
На картинке — четверостишье, сгенерированное моей программой.
Оказывается "стихи" писать легко, нужно только знать несколько необходимых ингредиентов: размер, ритм, рифма. "Стихи" в кавычках, потому что в настоящем стихосложении, как и в любом другом искусстве, незыблемых законов нет. Однако в классике очень много правил, при соблюдении которых получается писать неплохие стихи, даже если вы никогда раньше этого не делали. Причём эти правила довольно просто программируются: "в строке должно быть равно N слогов", "нечётные строки должны рифмоваться", "ударные и безударные слоги в строке должны идти в определённом порядке" и т.д. Перечислив все правила, я свёл задачу генерации стихов к простому комбинаторному поиску. Язык Prolog как раз и предназначен для таких задач — описании правил и генерации объектов, выполняющих эти правила.
Кто хочет научится писать стихи и познакомиться с Prolog, прошу под кат.
Изучая программирование я встречаю примеры невозможных алгоритмов. Интуиция говорит, что такого не может быть, но компьютер опровергает её простым запуском кода. Как такую задачу, требующую минимум кубических затрат по времени, можно решить всего за квадрат? А вон ту я точно решу за линию. Что? Есть гораздо более эффективный и элегантный алгоритм, работающий за логарифм? Удивительно!
В этой статье я приведу несколько таких "ломающих шаблоны" алгоритмов, показывающих что интуиция может сильно переоценивать временную сложность задачи.
Интересно? Добро пожаловать под кат!
Если вы когда-нибудь прослушивали музыку через наушники и через колонки, то наверняка обращали внимание, что звучит она по-разному. В наушниках часто возникает ощущение, что источник звука находится где-то внутри головы. Бывают и другие негативные эффекты: некоторые старые записи сделаны так, что, например, гитара полностью смикширована в левый канал, а ударные - в правый. На колонках это звучит нормально - как будто гитарист стоит примерно там где один из громкоговорителей, но в наушниках - это весьма неприятно, потому что неестественно: в природе не бывает такого, чтобы звук слышало только одно ухо.
Взлёт искусственного интеллекта привёл к популярности платформ машинного обучения MLaaS. Если ваша компания не собирается строить фреймворк и развёртывать свои собственные модели, есть шанс, что она использует некоторые платформы MLaaS, например H2O или KNIME. Многие исследователи данных, которые хотят сэкономить время, пользуются этими инструментами, чтобы быстро прототипировать и тестировать модели, а позже решают, будут ли их модели работать дальше.
Но не бойтесь всей этой инфраструктуры; чтобы понять эту статью, достаточно минимума знаний языка Python и фреймворка Django. Специально к старту нового потока курса по машинному обучению в этом посте покажем, как быстро создать собственную платформу ML, способную запускать самые популярные алгоритмы на лету.
Портрет Орнеллы Мути Джозефа Айерле (фрагмент), рассчитанный с помощью технологии искусственного интеллекта.
Читать полностью »
Есть целая куча популярных задач для собеседований, которые можно решить одним из двух способов: или логичным применением стандартных структур данных и алгоритмов, или использованием некоторых свойств XOR сложным для понимания способом.
Хоть и непривычно ожидать решения с XOR на собеседованиях, довольно забавно разбираться, как они работают. Оказывается, все они основаны на одном фундаментальном трюке, который я постепенно раскрою в этом посте. Далее мы рассмотрим множество способов применения этого трюка с XOR, например, при решении популярной задачи с собеседований:
Дан массив из n — 1 целых чисел, находящихся в интервале от 1 и n. Все числа встречаются только один раз, за исключением одного числа, которого нет. Найдите отсутствующее число.
Разумеется, существует множество прямолинейных способов решения этой задачи, однако есть и довольно неожиданный, в котором применяется XOR.
Читать полностью »
В прошлом году в Tarantool была проведена колоссальная работа по реализации синхронной репликации. При этом мы придерживались алгоритма Raft. Вся работа была разделена на два крупных этапа: так называемую кворумную запись, то есть синхронную репликацию, и автоматические выборы лидера.
Синхронная репликация появилась в релизе 2.5.1, а в конце октября в релизе 2.6.1 появилась поддержка автоматических выборов лидера на основе Raft.
Меня зовут Сергей Петренко, и я участвовал в разработке этих больших фич. Сегодня я расскажу, как они устроены, а также коснусь конфигурирования выборов лидера и новых возможностей, которые алгоритм Raft даёт пользователям Tarantool.
Читать полностью »
Я решил объяснить один из алгоритмов генерации карты, используемых в моей игре In the House of Silence. Главное преимущество этого способа заключается в том, что в отличие от других алгоритмов, он никаким образом не может сгенерировать карту с разделёнными частями.
Как понятно из названия, я использую хорошо задокументированный рандомизированный алгоритм Прима. Описание этого алгоритма можно найти на Википедии, однако вы можете применить любой другой алгоритм генерации лабиринтов.
Для понятности я привёл псевдокод, описывающий алгоритм Прима. Будет довольно просто приспособить его под любой язык программирования.
Читать полностью »