Рубрика «Алгоритмы» - 30

image

Здравствуйте, товарищи!

На выходных проходил хакасборкатон — гонки на самоуправляемых моделях автомобилей на базе комплекта donkeycar при содействии Х5 и FLESS.

Задача заключалась в следующем: сначала надо было собрать машинку из запчастей, затем ее обучить проходить трассу. Победитель определялся по самому быстрому прохождению 3 кругов. За наезд на конус — дисквалификация.

Хотя подобная задача для машинного обучения не нова, но сложности могут поджидать на всем пути: от невозможности заставить нормально работать вайфай до нежелания обученной модели пилотировать железо по треку. И все это в жестких временных рамках!

Когда мы собирались на это соревнование, сразу было понятно, что будет очень весело и очень сложно, ведь нам давалось всего 5 часов с учётом перерыва на обед чтобы собрать машинку, записать датасет и обучить модель.
Читать полностью »

Тут недавно мужики на Хабре рассказывали про Flipper и отладку на осциллографе по видеосвязи.

И это, конечно, победа вне конкурса! Но и у нас был интересный опыт отладки робота, находящегося в 2000 км от нас в лодочном гараже на норвежском побережье. Под катом рассказ о том, как мы делали зрение и правили “облачные мозги” роботам во время карантина удаленно:

Роботы на карантине - 1
Читать полностью »

Профессор Никлаус Вирт был прав. Создатель языка Pascal, соавтор технологии структурного программирования, лауреат премии Тьюринга в 1995 году заметил:

«Замедление программ происходит куда быстрее, чем ускорение компьютеров»

С тех пор это высказывание считается законом Вирта. Он фактически нивелирует закон Мура, согласно которому количество транзисторов в процессорах удваивается примерно с 1965 года. Вот что пишет Вирт в статье «Призыв к стройному софту»:

«Около 25 лет назад интерактивный текстовый редактор умещался всего в 8000 байт, а компилятор в 32 килобайта, тогда как их современные потомки требуют мегабайтов. Стало ли всё это раздутое программное обеспечение быстрее? Нет, совсем наоборот. Если бы не в тысячу раз более быстрое железо, то современное программное обеспечение было бы совершенно непригодным».

С этим трудно не согласиться.
Читать полностью »

Однажды крестьянину понадобилось перевезти через реку волка, козу и капусту. У крестьянина есть лодка, в которой может поместиться, кроме самого крестьянина, только один объект — или волк, или коза, или капуста. Если крестьянин оставит без присмотра волка с козой, то волк съест козу; если крестьянин оставит без присмотра козу с капустой, коза съест капусту.

Перевозим волка, козу и капусту через реку с эффектами на Haskell - 1

В этой статье мы попытаемся найти обобщенное решение для такого типа головоломок и для этого будем использовать алгебраические эффекты.

Читать полностью »

Вступление

Эта статья описывает стабильный нерекурсивный адаптивный алгоритм сортировки слиянием под названием quadsort.

Четверной обмен

В основе quadsort лежит четверной обмен. Традиционно большинство алгоритмов сортировки разработаны на основе бинарного обмена, где две переменные сортируются с помощью третьей временной переменной. Обычно это выглядит следующим образом:

    if (val[0] > val[1])
    {
        tmp[0] = val[0];
        val[0] = val[1];
        val[1] = tmp[0];
    }

В четверном обмене происходит сортировка с помощью четырёх подменных переменных (своп). На первом этапе четыре переменные частично сортируются в четыре своп-переменные, на втором этапе они полностью сортируются обратно в четыре исходные переменные.

Алгоритм сортировки quadsort - 1
Этот процесс показан на диаграмме выше.
Читать полностью »

Приветствую, дорогой читатель.

Редко, но все же задачки из собеседований и обучалок имеют практическую ценность. Так, мне понадобилось реализовать на Java альтернативу арифметическим операциям над целочисленными значениями. Благо, первые страницы поисковиков пестрят готовыми решениями побитовых аналогов, и над большинством из них голову ломать не пришлось.

Признаться, я был несколько удивлен отсутствию такого материала на Хабре (плохо искал?), потому и решил восполнить этот недостаток, со своими комментариями и дополнениями.
Прошу учесть, что в примерах с побитовыми операциями значения урезаны до полубайта: фундаментальной разницы не будет, а воспринимается легче.
Читать полностью »

MCMC-методы и коронавирус: часть первая, вступительная - 1

Привет, коллеги! Сто лет не писал на Хабр, но вот время настало. Весной этого года я вёл курс «Advanced ML» в Академии больших данных Mail.ru; кажется, слушателям понравилось, и вот сейчас меня попросили написать не столько рекламный, сколько образовательный пост об одной из тем моего курса. Выбор был близок к очевидному: в качестве примера сложной вероятностной модели мы обсуждали крайне актуальную (казалось бы… но об этом позже) в наше время эпидемиологическую SIR-модель, которая моделирует распространение болезней в популяции. В ней есть всё: и приближённый вывод через марковские методы Монте-Карло, и скрытые марковские модели со стохастическим алгоритмом Витерби, и даже presence-only data.

С этой темой вышло только одно небольшое затруднение: я начал было писать о том, что я собственно рассказывал и показывал на лекции… и как-то быстро и незаметно набралось страниц двадцать текста (ну ладно, с картинками и кодом), который всё ещё не был закончен и совершенно не был self-contained. А если рассказывать всё так, чтобы было понятно с «нуля» (не с абсолютного нуля, конечно), то можно было бы и сотню страниц написать. Так что когда-нибудь я их обязательно напишу, а сейчас пока представляю вашему вниманию первую часть описания SIR-модели, в которой мы сможем только поставить задачу и описать модель с её порождающей стороны — а если у уважаемой публики будет интерес, то можно будет и продолжить.
Читать полностью »

Эксперименты

У меня зазвонил телефон.

— Алло, это Джаред.

— Здравствуйте. Я звоню вам насчёт телефонного собеседования в Гигантской Поисковой и Рекламной Компании [очевидно, это Google — прим. пер].

— Да! С нетерпением ждал вашего звонка!

— Хорошо. Можете написать алгоритм для поиска K-го самого большого значения в двоичном дереве?

Я замолкаю. Полностью отключаюсь. Никогда не попадал в такую ситуацию. Пустой документ Google смотрит на меня, а курсор мигает как в замедленной съёмке. Я кое-что набрасываю в качестве первого прохода.

— Можете написать тестовый пример для этого алгоритма?
Читать полностью »

Привет! Меня зовут Александр Соловьев, я программист компании DataLine.

Хочу поделиться опытом внедрения модных нынче нейронных сетей в нашей компании. Все началось с того, что мы решили строить свой Service Desk. Зачем и почему именно свой, можно почитать моего коллегу Алексея Волкова (cface) тут

Я же расскажу о недавнем новшестве в системе: нейросеть в помощь диспетчеру первой линии поддержки. Если интересно, добро пожаловать под кат.

Нейронки «с нуля», или Как мы делали помощника для наших диспетчеров техподдержки - 1
Читать полностью »

Декодируем JPEG-изображение с помощью Python - 1

Всем привет, сегодня мы будем разбираться с алгоритмом сжатия JPEG. Многие не знают, что JPEG — это не столько формат, сколько алгоритм. Большинство JPEG-изображений, которые вы видите, представлены в формате JFIF (JPEG File Interchange Format), внутри которого применяется алгоритм сжатия JPEG. К концу статьи вы будете гораздо лучше понимать, как этот алгоритм сжимает данные и как написать код распаковки на Python. Мы не будем рассматривать все нюансы формата JPEG (например, прогрессивное сканирование), а поговорим только о базовых возможностях формата, пока будем писать свой декодер.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js