Алгоритмы *

Ранее был предложен некоторый Алгоритм деления 2W-битовых чисел с использованием операций над W-битовыми числами. Для тестирования использовались целые числа языка С++, что не позволяло проверять, например, 128-битные целые числа. Однако, в язык Python встроена поддержка целых чисел неограниченной ширины (Big Integer), а также имеется API для вызова методов Python из программ на языке С/С++. Это позволяет протестировать разные алгоритмы с числами, в том числе деление, используя в качестве результата строковое представление чисел.

В данной статье расписаны шаги для использования Python C API в программе на языке С++, а также показан пример вызова оператора деления двух целых чисел с возвратом результата в виде строки С. Использовалась следующая программная конфигурация:

Изучите ключевые концепции программирования, лежащие в основе популярной JavaScript-библиотеки MobX. Понимание этих концепций поможет вам применить лучшие практики программирования в работе.

В данной статье предлагаю рассмотреть историю создания мной сборщика Java проектов под названием Conveyor (https://github.com/maximtereshchenko/conveyor): опыт написания проекта сложности выше средней, различные проблемы, причины принятия технических решений, примеры использования шаблонов проектирования

«Треки» — это интересная головоломка из университетского квеста. Она представляет собой 2 поля одинакового размера, разделенные на клетки. Для ее решения сначала необходимо найти путь с ограничениями для верхнего поля. После этого требуется с помощью данного пути извлечь сообщение из нижнего поля. Наконец, это сообщение необходимо правильно интерпретировать, чтобы определить музыкальное произведение, на которое оно ссылается. Попробуем решить первые 2 этапа этой головоломки с помощью Python.

В поисках наиболее масштабируемого оборудования для квантовых компьютеров кубиты, состоящие из отдельных атомов, переживают решающий момент.

В конце прошлого года технологический гигант IBM объявил о том, что может показаться важной вехой в квантовых вычислениях: о первом в мире чипе под названием Condor, содержащем более 1000 квантовых битов или кубитов. Прошло всего два года после того, как компания представила Eagle, первый чип с более чем 100 кубитами. Казалось, что эта область стремительно движется вперёд. Создание квантовых компьютеров, способных решать полезные задачи за рамками даже самых мощных классических суперкомпьютеров, требует ещё большего их масштабирования — возможно, до многих десятков или сотен тысяч кубитов. Но это ведь всего лишь вопрос техники, верно?

Анекдот из журнала. Один мужчина купил дом c искусственным интеллектом. Уже через неделю умный дом называл его лентяем, а через месяц мужчина сам мыл посуду и стирал носки, после чего ему включался футбол.

Понятия Естественный интеллект и Искусственный интеллект (ЕИ, ИИ от лат. intellectus - познание - понимание, рассудок), способность мышления, рационального познания, у человека – ЕИ, у робота – ИИ. ИИ можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения неживых объектов. Здесь не будем оценивать и анализировать многочисленные другие определения ИИ и заострять внимание на предлагаемых разными авторами текстах, чтобы не застрять на этом. Понимание ИИ как системы, способной решать задачи доступные в прошлом только человеку, без всяких упоминаний эмуляции сознания, — также используется. И современные системы ИИ вполне этому определению отвечают.     

Кроме того, в ИИ должно быть реализовано основное свойство,– это возможность и стремление к самообучению без участия человека через интернет. Искусственный интеллект прежде всего, это самостоятельное обучение и самостоятельное мышление на основе полученной информации, знаний в результате самообучения.  

Цель публикации в первую очередь образовательная, познавательная, популяризация науки, а также стремление привлечь в ряды исследователей, в науку приток новых молодых умов, вызвать в таких умах стремление к поиску ответов на возникающие вопросы.  Масштабность темы требует ввести разумные ограничения на излагаемый материал после краткого панорамного её рассмотрения.              

Статья о сложности. Максимизация коэффициента однозначности на множестве признаков позволяет находить объекты с высокой предсказуемостью. Будут описаны механизмы как объекты могут быть связаны и как через них прокладываются маршруты к целевым состояниям. Объекты могут быть вложенными, а управление не прямым

Привет, Хабр! Меня зовут Данил Картушов. 👋

В этом посте я расскажу, как музыкальная платформа Deezer, используя метаданные, с первых секунд научилась рекомендовать персонализированные треки новым пользователям!

В этой статье я расскажу о своем представлении того, с чего можно начать мыслить о создании искусственного интеллекта (ИИ, цифрового интеллекта, ЦИ), даже если он будет очень простым. Здесь я привожу несколько идей, которые должны показать, как можно мыслить о ИИ по-другому, с точки зрения того, какими основными свойствами должна обладать интеллектуальная программа и с чего можно начать мыслить в направлении создания ИИ.

Как красиво в фильмах увеличивают изображения с дешёвой видеокамеры, да так, что чётко видно лицо в отражении зрачка человека, находящегося за километр. Я тоже так хочу. А что мы имеем по факту? На какой максимальный результат можно рассчитывать хотя бы теоретически? А оказывается можно сделать чуть лучше, чем размазню...

Описание способа нахождения значения произвольного элемента последовательности Фибоначчи за логарифмическое время.

Изучите ключевые концепции программирования, лежащие в основе популярной JavaScript-библиотеки React. Понимание этих концепций поможет вам применить лучшие практики программирования в работе.

Шёл 2022 год. Я обратил внимание на новый интересный проект CUTLASS, отличающийся очень высокой скоростью выполнения операций умножения матриц. Я взял большую задачу по умножению матриц — 8192 x 8192 x 8192, и померял производительность в PyTorch, где используется библиотека cuBLAS.

TL;DR Очень подробный разбор алгоритмов решения задачи о кратчайшем пути от классики до двунаправленного А* и ALT с кодом и примерами на OSM

Люди пытались найти более быстрые способы передвижения на протяжении всей своей истории. Появление качественной дорожной системы в римской империи в своё время привело к её расцвету, но со временем выяснилось, что и в продуманных дорожных системах бывают забавные изъяны, как например в небезызвестной задаче о кёнигсбергских мостах, считающейся отправной точкой возникновения теории графов. Неудивительно и то, что с развитием вычислительной техники логистические задачи стали одними из первых, над которыми трудились первопроходцы компьютерных наук. Задача о кратчайшем пути -- одна из них, звучит достаточно просто: есть несколько городов и дорог, соединяющих пару городов между собой, мы хотим попасть из города А в город Б пройдя при этом минимальное расстояние. Первый системный подход к этой задаче был описан в работе Эгервари в 1931г., спустя 25 лет Эдсгер Дейкстра придумал алгоритм, который сейчас является частью любого уважающего себя базового курса алгоритмов на графах. На нём же, будем честны, заканчиваются знания о кратчайших путях у большинства профессиональных разработчиков, ибо сценариев, где реализации с википедии/stackoverflow будет не хватать, крайне мало.

Может показаться, что на самом деле просто не было существенного прогресса с 60х годов, так как Дейкстра предоставил почти асимптотически оптимальный алгоритм решения задачи. На самом деле нет, прогресс был и придумали много чего интересного, хоть и действительно с того времени фокус сместился на другие задачи. Приглашаю под кат если интересно узнать что такого напридумывали, что используется в современных логистических системах, почему меня огорчает отсутствие учёта флага единства в HOMM3 при расчёте пути, ну и наконец, что за мужики на картинке выше рядом с Дейкстрой?

В этом посте мы разработаем алгоритм, позволяющий вычислять пересечение выпуклых полигонов. Так же на ряду с проверкой точки на принадлежность полигону мы рассмотрим метод пересечения выровненных по осям прямоугольников и функцию пересечения отрезков.

Небольшая заметка студента о том, как самостоятельно реализовать алгоритмы SHA256 и SHA512 на Rust.

Статья будет полезна всем, кто интересуется криптографией, хочет повысить уровень безопасности своих приложений или просто расширить свои знания в области программирования на Rust.

WebGPU — это мощный GPU-API для веба, поддерживает продвинутые рендеринговые конвейеры и вычислительные конвейеры GPU. WebGPU ключевым образом отличается от WebGL своей поддержкой вычислительных шейдеров и буферов хранения данных. В WebGL такие возможности отсутствуют, а WebGPU, в свою очередь, позволяет целиком выполнять в браузере мощные приложения, требующие вычислений на GPU. Речь может идти о самых разных приложениях, от GPGPU (напр., симуляции, обработка/анализ данных, машинное обучение, т.д.) до конвейеров рендеринга на основе GPU-вычислений — а также о многих других приложениях в этом спектре.

В этой статье мы оценим вычислительную мощность WebGPU, сравнив её с показателями Vulkan. Для этого мы реализуем классический алгоритм «марширующие кубы» (Marching Cubes) для WebGPU. Алгоритм марширующих кубов почти без оговорок относится к чрезвычайно параллельным, в составе этого алгоритма выполняется два глобальных шага редукции, необходимых для синхронизации местоположений рабочих элементов и вывода потоков. Поэтому данное решение — отличный вариант GPU-параллельного алгоритма, который стоит первым делом попробовать на новой платформе. Дело в том, что он достаточно сложен, чтобы API испытал давление сразу по нескольким направлениям сверх элементарных параллельных операций диспетчеризации в ядре. При этом он не столь сложен, чтобы на его реализацию требовалось существенное время, а также он не превращается в узкое место из-за ограничения производительности ЦП.

В 2018 году в androidx появился новый пакет collection, который содержал несколько специфичных структур данных, переписанных на Kotlin, таких как LongSparseArray, SimpleArrayMap и SparseArrayCompat.

На тот период Kotlin только начинал набирать обороты в Android разработке и добавление новых более эффективных коллекций, полностью написанных на нём было одним из шагов по внедрению языка.

С тех пор прошло более 6 лет и в январе текущего года был выпущен новый релиз с мощной заменой HashMap, о которой я расскажу чуть позже...

На примере 32-битных целых чисел рассматривается масштабируемый алгоритм деления, использующий числа с двукратно меньшей (16 бит) разрядностью. Для иллюстрации работоспособности алгоритма приведен код тестового приложения на языке С++.