#алгоритмы_и_структуры_данных — Public Fediverse posts

Предварительная фильтрация KNN в Manticore Search

Векторный поиск редко используется сам по себе. Почти всегда есть фильтры — диапазон цен, категория, временное окно, географическая граница. Вопрос в том, когда именно эти фильтры применяются. Ответ оказывает неожиданно большое влияние на качество результатов. Предварительная фильтрация KNN доступна в Manticore Search начиная с версии 19.0.1 .

https://habr.com/ru/articles/1020166/

#knnsearch #алгоритмы_и_структуры_данных #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #оптимизация_поиска #фильтрация_данных #эмбеддинги

Предварительная фильтрация KNN в Manticore Search

Векторный поиск редко используется сам по себе. Почти всегда есть фильтры — диапазон цен, категория, временное окно, географическая граница. Вопрос в том, когда именно эти фильтры применяются. Ответ оказывает неожиданно большое влияние на качество результатов. Предварительная фильтрация KNN доступна в Manticore Search начиная с версии 19.0.1 .

https://habr.com/ru/articles/1020166/

#knnsearch #алгоритмы_и_структуры_данных #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #оптимизация_поиска #фильтрация_данных #эмбеддинги

Предварительная фильтрация KNN в Manticore Search

Векторный поиск редко используется сам по себе. Почти всегда есть фильтры — диапазон цен, категория, временное окно, географическая граница. Вопрос в том, когда именно эти фильтры применяются. Ответ оказывает неожиданно большое влияние на качество результатов. Предварительная фильтрация KNN доступна в Manticore Search начиная с версии 19.0.1 .

https://habr.com/ru/articles/1020166/

#knnsearch #алгоритмы_и_структуры_данных #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #оптимизация_поиска #фильтрация_данных #эмбеддинги

Предварительная фильтрация KNN в Manticore Search

Векторный поиск редко используется сам по себе. Почти всегда есть фильтры — диапазон цен, категория, временное окно, географическая граница. Вопрос в том, когда именно эти фильтры применяются. Ответ оказывает неожиданно большое влияние на качество результатов. Предварительная фильтрация KNN доступна в Manticore Search начиная с версии 19.0.1 .

https://habr.com/ru/articles/1020166/

#knnsearch #алгоритмы_и_структуры_данных #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #оптимизация_поиска #фильтрация_данных #эмбеддинги

Как дата саинтист имиджборду писал

На дворе конец 2023. Я только что уволился из Яндекса и скучаю по ячану , чуть меньше скучаю по этушке, вообще не скучаю по таскам, дедлайнам, ревью. Чтобы заполнить возникший информационный вакуум, пробую переключиться на реддит, hacker news, пикабу, вышивание крестиком, сканворды, пилатес — не то. Тогда мне в голову приходит гениальная идея: а почему бы не сделать свою имиджборду с авторизацией по корпоративной почте крупных российских компаний? Ячан для всех! Первая мысль — взять готовый движок и допилить под себя, в открытом доступе уже есть: lynx, vichan, wakaba, kareha, fchannel. Потыкался — ничего не понятно. Как ленивый человек решаю, что надо писать своё. На тот момент я: Не понимал разницу между HTTP и HTTPS Не знал, что такое handler, router, middleware Считал, что DNS — это какой-то раздел электронной музыки Думал, что куки и кэш — это одно и то же Не без труда отличал header от body Не мог пропатчить kde2 под freebsd Короче говоря, я был именно тем человеком, который должен был писать проект с нуля. Цель понятна, надо выбрать инструменты. Я неплохо знал питон и c++... поэтому языком разработки выбрал Голанг. Мой опыт с Голангом на тот момент ограничивался прослушанным фоном на х2 ШАДовским курсом. Прослушал я его в автопоездке Москва — Челябинск. Не написал на Го ни одной строчки кода, но суммарно прослушал — именно «прослушал», ибо рассмотреть мелкий шрифт на экране телефона, будучи за рулём, решительно невозможно — около 30 часов материала. Написать свой движок имиджборды - хороший повод попрактиковаться.

https://habr.com/ru/articles/1005248/

#петпроект #golang #postgresql #markdown #имиджборда #алгоритмы_и_структуры_данных #оптими

Создание идеального лабиринта с помощью упрощённого алгоритма Прима

Лабиринты использовались в видеоиграх с момента их появления. Первой видеоигрой с процедурно генерируемым лабиринтом была Beneath Apple Manor , выпущенная в 1978 году. Лабиринт в ней генерировался методом деления на комнаты и коридоры, из-за этого лабиринт часто выглядел однообразным и предсказуемым, что портило впечатление от игры. Для того, чтобы лабиринт выглядел естественнее разработчики стали использовать различные алгоритмы на графах. В этой статье мы рассмотрим реализации генерации идеального лабиринта с помощью алгоритма Прима.

https://habr.com/ru/articles/1004900/

#лабиринт #лабиринтостроительство #лабиринты #алгоритмы #алгоритм_прима #алгоритмы_и_структуры_данных

Питон перед Рождеством. Как я осваивал этот язык программирования

Это личный опыт, оказавшийся для меня неожиданным. Настолько неожиданным, что я решил разобраться, почему результат оказался намного эффективнее, чем я ожидал. Когда я разобрался, мне захотелось поделиться новым пониманием. Блог ЛАНИТ показался лучшим местом для этого.

https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/969590/

#ланит #advent_of_code #обучение_программированию #мотивация_в_it #алгоритмы_и_структуры_данных

Питон перед Рождеством. Как я осваивал этот язык программирования

Это личный опыт, оказавшийся для меня неожиданным. Настолько неожиданным, что я решил разобраться, почему результат оказался намного эффективнее, чем я ожидал. Когда я разобрался, мне захотелось поделиться новым пониманием. Блог ЛАНИТ показался лучшим местом для этого.

https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/969590/

#ланит #advent_of_code #обучение_программированию #мотивация_в_it #алгоритмы_и_структуры_данных

Питон перед Рождеством. Как я осваивал этот язык программирования

Это личный опыт, оказавшийся для меня неожиданным. Настолько неожиданным, что я решил разобраться, почему результат оказался намного эффективнее, чем я ожидал. Когда я разобрался, мне захотелось поделиться новым пониманием. Блог ЛАНИТ показался лучшим местом для этого.

https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/969590/

#ланит #advent_of_code #обучение_программированию #мотивация_в_it #алгоритмы_и_структуры_данных

Я решал LeetCode 600 дней подряд и что из этого вышло

Все знают о Leetcode - его можно любить, ненавидеть, презирать или даже бояться, но равнодушным точно не останется никто. Эта статья - впечатления о моём 600-дневном марафоне на этой платформе, динамике моих скилов и ответе на главный вопрос “надо ли решать там задачи?”. Все было спокойно, пока мы с другом не заключили спор - сможем ли мы решить 100 задач до конца 2023 года? А это было 50 задач всего за 1 месяц - декабрь. На одном из моковых собеседований мы услышали, что для прохождения алгоритмического этапа может хватить решения 50 задач на Литкоде. Челлендж в 100 задач оказался достаточно легким - Новый год мы встречали уже с круглым числом выполненных задач в профиле. Так быстро мы решили не останавливаться - Покоренная вершина стимулировала покорить новую - 200 задач к началу лета (за 5 месяцев). В конце челленджа в 200 задач мой друг принял решение сойти с дистанции - переизбыток алгоритмов в крови, голове и остальных частях тела вызывал у него дискомфорт и галлюцинации, поэтому в его профиле красуется круглое «200», а я же к этому времени только “разогрелся” и вошел во вкус. 24 февраля 2024 в течении недели Leetocde предлагал неплохие и не очень сложные задачи на дейли челлендже, и у меня случайно получился стрик в районе 10 дней подряд. Сбивать стрик было как-то жалко - это же целых 10 дней. Так и началась долгая история в 600 дней...

https://habr.com/ru/companies/betboom/articles/959246/

#Алгоритмы #Опыт #Собеседования #Самообразование #литкод #LeetCode #алгоритмы_и_структуры_данных

Подготовка к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 1: Live Coding

В данной статье разберемся что такое live coding интервью и как к нему готовиться. Материал в первую очередь будет полезен Data Scientist'ам и ML инженерам, при этом некоторые разделы, например, Алгоритмы и структуры данных подойдут всем IT специалистам, которым предстоит пройти секцию live coding .

https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/795261/

#собеседование_в_it #data_science #алгоритмы_и_структуры_данных #sql #python #live_coding #подготовка_к_собеседованию #data_scientist_career #leetcode #kaggle

Ваш первый live‑coding

Привет, Хабр! Cегодня поговорим о, наверное, самом серьезном этапе собеседования — live‑coding. На этом этапе вас просят писать код в реальном времени , под пристальным взглядом интервьюера. На этом этапе выясняется, умеет ли кандидат решать задачи и писать код под реальными ограничениями времени и стресса. Разобрать лайвкодинг

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/969646/

#livecoding #лайвкодинг_собеседование #подготовка_к_собеседованию #алгоритмы_и_структуры_данных #сложность_алгоритмов #Python_разработка #ошибки_на_собеседовании

Современные техники оптимизации производительности в C++. Кэш-локальность, аллокаторы и параллелизм

Как создать быстрый код на C++? Мы будем разбираться в современных техниках оптимизации: кэш-локальности, кастомных аллокаторах и многопоточности. Практические примеры и результаты тестов.

https://habr.com/ru/articles/876958/

#Оптимизация_производительности_C++ #Оптимизация_кода #Алгоритмы_и_структуры_данных

Многообразие связных списков

Связный список – классическая структура данных, которая позволяет быстрые вставки/удаления, но при этом просаживает другие операции (случайный доступ к элементу). Мы пройдёмся от базовой реализации до других возможных вариаций этой структуры данных и, надеюсь, вместе узнаем что-то новое. Краем глаза увидим возможные применения связных списков. И в конце, для любителей C++, бонус: использование связного списка для сбора диагностики выделений динамической памяти в вашем коде. Связать себя со знаниями!

https://habr.com/ru/articles/814955/

#c++ #связные_списки #алгоритмы #алгоритмы_и_структуры_данных

Каким может быть алгоритмическое собеседование и как к нему подготовиться

Всем привет! На связи команда Практикума. Недавно мы проводили открытое алгоритмическое собеседование и теперь хотим поделиться записью. Это отличная возможность подсмотреть, каким может быть процесс, научиться на чужих ошибках или взять на примету удачные решения. Мы попросили Самсонова Ивана рассказать о его критериях оценки кандидатов, а также поделиться советами по подготовке. На видео Иван выступал в роли тимлида, а в обычной жизни он разработчик со степенью в Computer Science и наставник курса « Смотреть и читать

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/809025/

#алгоритмы #алгоритмы_и_структуры_данных #собеседование #собеседование_в_it #собеседование_по_алгоритмам