Всё про Алгоритмы и Структуры данных

JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 9

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.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/896800/

Алгоритмы и Структуры данных

Часть 3. Робот Вертер в медицине

Часто бывает так, что делаешь ставку на одно, а получаешь неожиданные результаты в другом направлении. Мы постоянно делаем тесты гипотез и робот Вертер – это лишь один из наших больших гипотез-экспериментов. Окажется ли данный эксперимент удачным и как будут развиваться события, узнаем вместе с вами немногим позже.

По просьбе читателя нашей предыдущей статьи, в этот раз добавим вводные данные о методиках реабилитации, а если говорить правильнее, то «абилитации». Реабилитация направлена на восстановление утраченных физических, психических или социальных функций человека, тогда как абилитация ориентирована на развитие новых способностей, обучение навыкам и социальную адаптацию, особенно у лиц с ограниченными возможностями.

https://habr.com/ru/articles/896880/

Алгоритмы и Структуры данных

Старый конь борозды не испортит: классические методы обработки изображений все ещё актуальны
Что такое цифровая обработка изображений? Зачем нам вообще знать про алгоритмы обработки, когда есть фотошоп и фильтры в телефоне? Или всё можно отдать нейросети и получить крутой результат? И при чём тут Julia, наконец? Будем разбираться!

Мы запускаем серию статей про обработку изображений с использованием языка Julia и вычислительной среды Engee. Задача – ответить на часто встречающиеся вопросы вроде

актуальности этого направления компьютерной науки;
задач, решаемых методами обработки изображений;
применения и реализации стандартных и «умных» алгоритмов.

В первой части ознакомимся с основами на примере сегментации спутникового снимка. Постараюсь выдержать баланс теории и практической реализации в коде 😉

https://habr.com/ru/companies/etmc_exponenta/articles/896826/

Алгоритмы и Структуры данных

Великий и могучий: как мы учим нашу систему находить нецензурную лексику в ФИО

ня зовут Макс Траулько, я занимаюсь анализом данных и проработкой новых фич 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, что и как мы с этим делаем.

https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/896436/

Алгоритмы и Структуры данных

Мы запрещаем вам читать это объявление!

Если вы продолжите читать, то вам придется столкнуться с правдой:
92% пользователей ChatGPT теряют 80% возможностей нейросети.

Бесплатный практикум по промпт-инжинирингу от Зерокодер - это не просто вебинар.
Это билет в мир, где ваши навыки будут стоить от 5000 ₽/час, а работодатели сами будут искать вас.

По итогам эфира вы узнаете:

— Узнаете, кто такой промт-инженер и почему компании готовы платить за это огромные деньги;
— Кто может стать промт-инженером и какой порог входа;
— Создадите своего первого AI-ассистента и увидите их реальные возможности;
— Получите пошаговый план выхода на доход от 500 000 ₽.

Один из самых интересных и бесплатных эфиров в 2025 году ждет вас по ссылке.

erid: 2W5zFGXmir4
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631

Код, который не ест батарейку: программируем с умом и экономим ресурсы

Энергосбережение в программировании — тема, которую часто обходит стороной, пока ноутбук не сядет посреди важной видеоконференции. В этой статье разбираемся, как писать код, который не только работает, но и делает это энергоэффективно. Много примеров, немного философии и максимум пользы.

https://habr.com/ru/articles/896468/

Алгоритмы и Структуры данных

NVIDIA cuDF и 100-кратное ускорение чтения данных формата JSON Lines в pandas

JSON — это широко распространённый формат, применяемый для хранения информации, основанной на обычном тексте. Он поддерживается самыми разными системами, обеспечивая их взаимодействие. Чаще всего это — веб-приложения и большие языковые модели (Large Language Model, LLM). Хотя JSON-данные удобны для восприятия человеком, их сложно обрабатывать, используя инструменты из сфер Data Science (наука о данных) и Data Engineering (инженерия данных).

https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/895250/

Алгоритмы и Структуры данных

Румынская нейросеть личной предикации Emerald AI

В 2023 международная группа студентов и аспирантов, на базе Королевского Технологического Университете имени Жоржа Асаши в Яссах (Румыния), начала исследования возможности создания личных предикативных систем на базе нейросетей. Изначально, цель группы была доказать, что достоверные предсказания поведения окружения невозможны. Но две из пяти моделей, использованных в первоначальном эксперименте, дали неожиданный результат в 67.1% и 74.5% соответственно. Моделям удалось предсказывать оценки на экзаменах, личные впечатления о поездках, походах в кино, результатов собеседований, личных отношений и, даже реакции на запросах на гранты. Предсказания делались в закрытом для участника виде и результат учитывался по прошествии времени, для предотвращения обратной связи (эффект пифии).

https://habr.com/ru/articles/896122/

Алгоритмы и Структуры данных

Дизерпанк — статья о дизеринге изображений, которую мне хотелось бы прочитать

Мне всегда нравилась визуальная эстетика дизеринга (dithering, псевдотонирование, псевдосмешение цветов), но я не знал о том, как он применяется. Поэтому я провёл кое-какие изыскания. Эта статья может содержать отголоски ностальгии, но в ней не будет никаких следов Лены.

https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/680154/

Алгоритмы и Структуры данных

Библиотека для кэширования Caffeine: анализ кода

То 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.

https://habr.com/ru/articles/896266/

Алгоритмы и Структуры данных