Участник:StasFomin/Bookmarks/Algorithms — различия между версиями

Версия 03:05, 21 ноября 2021

Содержание

1 2021
2 2020

2021

2021-11

2021-11-21, 03:05:00: Первый truly stateless оптимальный алгоритм модел-чекера и его проверка на Coq / Хабр
Рынок труда и задачи сегодня — скорее академические. Да, есть компании, которые фигачат на коках-агдах что-то в прод (вроде во всяких боингах-BAE было что-то), но в чистом ресёрче больше шансов этим заниматься. Ну и плюс последнее время — блокчейн, там стараются применять формальные методы (например, чуваки из iohk систематически что-то доказывают на агде про свой блокчейн).
2021-11-20, 22:02:20: Учебник. Машинное обучение и Data Science: погружение в тему

Машинное обучение и Data Science: погружение в тему
Знания и опыт выпускников, преподавателей и друзей Школы анализа данных — в одном онлайн учебнике. Погрузитесь в ML и узнайте, какие технологии меняют лицо современной науки и дают жизнь сервисам, которыми пользуются миллионы людей.
Перейти в учебник
2021-11-10, 02:57:35: Lead Coding by FRAZ - YouTube

Lead Coding by FRAZ

2021-10

2021-10-12, 10:13:18: OpenMined

2021-09

2021-09-23, 10:34:11: Что же не так с ДЭГ в Москве? / Хабр
2021-09-02, 16:34:43: Личная карточка пользователя

2021-08

2021-08-31, 14:25:23: Алгебраические типы данных и Python / Хабр

2021-07

2021-07-01, 16:12:00: Вероятностное программирование / Блог компании Яндекс / Хабр
Вероятностное программирование
Вероятностное моделирование является одним из мощнейших инструментов для специалиста по анализу данных. К сожалению, для его использования необходимо не только уверенно владеть

2021-06

2021-06-29, 21:56:20: Examples of constraint programming — DOcplex.CP: Constraint Programming Modeling for Python V2.20 documentation
2021-06-29, 21:55:42: Introduction — Python-MIP documentation
2021-06-29, 21:55:20: Data sets

2021-05

2021-05-30, 11:24:30: Facebook
Аллен Дауни прямо радует - читается хорошо, без академической воды и понятно, с адекватными и ясными примерами практических задач. Последний раз все было так ясно и лаконично при перерешивании задач по терверу из советского учебника Вентцель и книги по байесовским методам Джона Крушке. Покрутил, наверное, в 10 раз в голове теорему Байеса и, вообще, понятие вероятности, условной вероятности, совместной вероятности, априорного и апостериорного распределения, сопряженного приора, pdf, pmf, cdf с разных сторон (и в очередной раз так и не просек простую идею бета-распределения, но, верю, она же есть) - ну чтобы чуйка развилась еще больше. Я честно, от всего сердца и ума, делал несколько подходов к прикладной байесовской статистике с разных сторон и с разными инструментами, прочитал, наверно несколько книг (поняв в них далеко не все) и не помню уже как много статей, но постоянно преследовал вопрос - а зачем и как это мне поможет в повседневной практике? Основная цель, которую я преследовал и до сих пор преследую для себя - научиться понимать "небольшие" данные и причины, стоящие за ними глубже, чем позволяют популярные статистические методы и мало кем, на самом деле, глубоко понимаемые доверительные интервалы на хи-квадратах, погоняемых группами сТЬЮдентов

2021-04

2021-04-21, 16:49:25: Российское ПО - драйвер развития цифровой образовательной среды - YouTube
2021-04-15, 06:40:47: KNAPSACK_MULTIPLE - Data for the 01 Multiple Knapsack Problem
2021-04-11, 12:56:17: ISO - ISO 6710:2017 - Single-use containers for human venous blood specimen collection

ISO 6710:2017

Single-use containers for human venous blood specimen collection
2021-04-11, 12:53:52: 08-31-2.pdf
Основным видом биологического материала, который подвергаются анализу в централизованнойКДЛ, являются кров. Кровь состоит из клеток (эритроциты, лейкоциты и тромбоциты) и жидкой части, которая представляет собой раствор многих неорганических и органических веществ. Эта и есть та жидкость, которую анализируют в большинстве лабораторных тестов. Поэтому первым этапом после взятия проб крови и перед отправкой ихв централизованнуюКДЛ, является отделение жидкой части крови от клеток путем центрифугирования проб. Жидкая часть крови, которую получают после центрифугирования, может быть плазмой или сывороткой. Различие между плазмой и сывороткойдолжна понимать медицинская сестра при взятии проб крови.
2021-04-09, 06:30:07: Code Editor
2021-04-06, 18:23:38: networkx pyvis.ipynb - Colaboratory
2021-04-03, 01:17:44: mesa-geo/README.md at master · Corvince/mesa-geo
2021-04-02, 19:03:23: Семейный бюджет, Google sheets и Python / Хабр

Localtunnel - https://localtunnel.github.io/www
Teleconsole - https://www.teleconsole.com/Pagekite - https://pagekite.net/
2021-04-02, 05:24:20: trobey/covid: A Coronovirus model in Python Mesa
2021-04-02, 05:11:20: Repast
2021-04-02, 05:05:17: Bioinformatics and other bits - A simple agent based infection model with Mesa and Bokeh
2021-04-02, 04:50:44: covid/COVID Agent Based Model.ipynb at master · killerfridge/covid

2021-03

2021-03-22, 16:22:55: Литература по AnyLogic - AnyLogic - Киберфорум
2021-03-19, 01:16:41: livejournal-export/download_comments.py at master · arty-name/livejournal-export · GitHub
2021-03-18, 08:51:01: vitus_wagner | Криптапокалипсис сегодня
Schneier on Security: "No, RSA Is Not Broken"

https://www.schneier.com/blog/archives/2021/03/no-rsa-is-not-broken.html

Вобщем, реакция общества скептическая пока
2021-03-10, 01:54:19: EMO 2021 Competition-3LVRP
2021-03-04, 02:46:51: Index of /~irani/s18_cs262/HW
2021-03-04, 01:40:09: solution1.pdf
2021-03-01, 11:41:58: (13) (PDF) Solving the Quadratic Assignment Problem using the Swallow Swarm Optimization Problem
2021-03-01, 03:33:45: react-d3-tree - npm
2021-03-01, 03:19:41: anvaka/VivaGraphJS: Graph drawing library for JavaScript

2021-02

2021-02-21, 03:10:20: Objects Representations for Machine Learning system based on Lattice Theory / Хабр
2021-02-20, 17:12:08: Как выучить иностранный язык: алгоритм / Хабр
2021-02-20, 10:40:05: Is there a JS better than D3.js for graph visualization? - Quora
<div class="q-inlineFlex qu-py--tiny qu-px--small qu-color--gray qu-bg--gray_ultralight qu-borderRadius--small qu-whiteSpace--nowrap qu-hover--color--blue" style="box-sizing: border-box; display: inline-flex;">
D3.js (JavaScript library)
Data Visualization
JavaScript (programming language)
Is there a JS better than D3.js for graph visualization?
Ad by InApps
How is big data transforming web development in 2021?
We are experts in front-end and back-end web development applying the latest technology and big data.
5 Answers
Adrian M.P. Brasoveanu
, works at MODUL University, Vienna
Answered 3 years ago · Author has 88 answers and 110.9K answer views
It would be extremely difficult to come up with a better framework for graph visualization in JavaScript than D3 for several reasons:

D3 is built around all the normal web stuff like HTML, DOM, CSS, therefore there is no need to learn new technologies in order to use it.
D3 is rather like a programming language for graphics. Leave aside the fact it’s written in JS, and it looks more like a Processing type of interpreted programming language.
D3 has a big community behind it. While even 2–3 years there were still problems finding good documentation for it, right now however there shouldn’t be any issues with it.
As other answers have mentioned, you can think of D3 as more of a basic utility that can be used to develop higher level charts/libraries, and as it turns out there are many of them. They are not better than D3, but rather they use D3.
In general if you need something better you need to define in which sense? If you need better speed? Better functionality? Faster rendering speed versus faster development time? Depending on the answer you might find faster graphics library, e.g., if they were developed directly in C, however I doubt that beside Processing or D3 you will find anything faster in the JavaScript world. Be aware though that both Processing and D3 have a steep learning curve, and Processing also requires you to use a lot of mathematics.

8.8K views ·
View 2 Upvoters
· Answer requested by
Jeff Kinney
Related Questions
More Answers Below
Which is better for network visualization, Vis.js or D3.js?
What is best for graph rendering: sigma.js or d3.js? Why?
Is d3.js worth learning?
What are the data visualization alternatives to D3.js?
What is better for data visualization: R/Python libraries or D3. js?
</div>
Taha Kachwala
, Digital Media Technologist
Answered 3 years ago · Upvoted by
Ravi Shankar
, Mater's Master of Science in Computer Science & D3.js, University of Massachusetts, Dartmouth (2018) · Author has 63 answers and 625.1K answer views
You can imagine D3 to be more of a framework you can use to design any type of visualization. It will require you to invest time and effort in learning, manipulation and cleaning of data, scaling, labeling etc. You can basically build any 2D visualizations you like from simple charts like bar and pie, to complex PCP and even custom visualizations. It is free, open sourced, and comes with a lot of good documentation and help from stack overflow.

(I had created this DOTA2 map using D3 and had done some analysis - DotA2 Spatio-Temporal Game Analysis
2021-02-20, 10:32:26: Cytoscape.js
2021-02-20, 10:29:31: Vega
2021-02-20, 10:29:13: Sigma js
2021-02-11, 11:00:24: Сложность вычислений 1. Вводная лекция - YouTube
2021-02-09, 23:09:20: caiyangcy/VRP-Algorithms
2021-02-09, 23:08:38: Solution Methods for VRP | Vehicle Routing Problem
2021-02-09, 23:08:23: 494.pdf
2021-02-09, 00:34:16: django-mptt-admin
filter_tree_queryset
2021-02-07, 11:22:47: Making Artistic Maps with Python. Rock Chalk Jayhawk! | by Frank Ceballos | Towards Data Science
2021-02-07, 11:21:11: Как создавать красивые карты с помощью Python / Блог компании SkillFactory / Хабр
2021-02-04, 20:32:08: Curved Links - bl.ocks.org
2021-02-03, 12:23:00: Travelling Salesman Problem
2021-02-02, 14:14:27: Как «Ревущий Котёнок» с Reddit заработал 28.500% на акциях GameStop: объясняю простым языком / Хабр
С. Вайн, „Опционы. Курс для профессоналов“, 2003.

Я свои деньги (401k) в фонде могу инвестировать в довольно широких пределах, от высокорисковых активов до низкорисковых и низкодоходных (типа гособлигаций).

2021-01

2021-01-30, 03:50:08: Box Stacking Problem | DP-22 - GeeksforGeeks
2021-01-26, 07:42:08: Welcome to the QGIS project!
2021-01-26, 07:28:36: Делаем маршрутизацию (роутинг) на OpenStreetMap. Введение / Хабр
2021-01-26, 06:38:53: Простая логистика своими руками / Хабр
2021-01-26, 06:32:51: Яндекс.Маршрутизация vs Sygic. Замещаем импортозамещение
2021-01-26, 06:05:38: pgr_dijkstra — pgRouting Manual (2.2)
2021-01-26, 05:34:10: Сотни тысяч маршрутов в секунду на ядро. Опыт Яндекс.Маршрутизации / Блог компании Яндекс / Хабр
Еще раз — представленное решение настолько плохо, что любой Open Source роутинг типа PgRouting или Spatialite Routing будет на порядки быстрее (100-1000 раз, навскидку).
2021-01-26, 04:22:42: Как мы сэкономили время курьерам. Логистика в Яндекс.Еде / Блог компании Яндекс / Хабр
Как мы сэкономили время курьерам. Логистика в Яндекс.Еде
2021-01-26, 04:22:39: Яндекс.Маршрутизация: как мы окунулись в логистику и решили поменять будущее / Блог компании Яндекс / Хабр
Было бы интересно если бы вы выложили матрицу и точки для 3000 локаций, ваше решение, чтобы посмотреть бенчмарк (мы тоже занимаемся VRP задачами)

Солвер Яндекс.Маршрутизации использует комбинацию алгоритма симуляции отжига и генетического алгоритма.

заточенных именно под MVRP-задачи и готовых к интеграции с системами управления предприятием. В России известны VeeRoute, Maxoptra, Антор.

Программа написана хорошими программистами, она умеет разбрасывать грузы по машинам и строить оптимальный (по времени или пробегу) маршрут объезда заказов, учитывая кучу параметров. Но логист этой функциональностью никак не пользуется. Зато он активно использует визуализацию заказов на карте.

Яндекс.Маршрутизация: как мы окунулись в логистику и решили поменять будущее
2021-01-26, 04:22:37: Сотни тысяч маршрутов в секунду на ядро. Опыт Яндекс.Маршрутизации / Блог компании Яндекс / Хабр
Сотни тысяч маршрутов в секунду на ядро. Опыт Яндекс.Маршрутизации
2021-01-13, 23:28:35: Что вас ждет на курсе Алгоритмов в Яндекс.Практикуме / Хабр
Это вы еще в школе21 от Сбера не учились.
Там всё то же, но бесплатно, и преподавателей нет совсем

Оставлю ссылку openedu.ru/course/ITMOUniversity/PADS
Единственный момент, в 2017 году, когда я проходил, графов не было. Может сейчас добавили.

Вышеупомянутый leetcode, например, не оценивает производительность работы с консолью, оценивается только работа алгоритма. Также собственно и на hackerrunk, только там, в отличии от leetcode, функции чтения из консоли и далее вывод ответа в консоль реализованы заранее и скрыты от пользователя (но код можно развернуть и посмотреть).

Подтверждаю — 50-100 решенных литкодов позволяют пройти алгоритм секцию в том же яндексе
2021-01-12, 16:25:42: Аксиома выбора и принципиальные ограничения человеческого разума / Хабр
2021-01-12, 11:33:42: Computational Complexity: Impagliazzo's Five Worlds

2020

2020-07

2020-07-08, 10:38:47: Hoare: Hoare Logic, Part I
2020-07-03, 10:27:44: Дерандомизация и псевдослучайность (Д.В. Мусатов, осень 2018) — Кафедра дискретной математики
Дерандомизация и псевдослучайность (Д.В. Мусатов, осень 2018)

Печать DOC PDF

Лектор - доц. Д.В. Мусатов

Спецкурс проходит по четвергам в 16:00 в ШАД, Яндекс. Начало - 13.09.2018.
- Программа курса
2020-07-02, 22:58:04: Multiresolution alignment for multiple unsynchronized audio sequences using sequential Monte Carlo samplers - Multiresolution-alignment-for-multiple-unsynchronized-audio-sequences-using-Sequential-Monte-Carlo-samplers.pdf
See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/321767378Multiresolution alignment for multiple unsynchronized audio sequencesusing Sequential Monte Carlo samplers
2020-07-02, 21:35:32: Участник:StasFomin/Bookmarks/DocStruct — DISCOPAL
2020-07-02, 19:44:44: Проблема перебора
2020-07-02, 19:37:12: Lecture26
2020-07-02, 18:25:13: Algorithms | Coursera

@@ Строка 2: / Строка 2: @@
 === 2021-11 ===
+* 2021-11-21, 03:05:00: [https://habr.com/ru/company/JetBrains-education/blog/589343/ Первый truly stateless оптимальный алгоритм модел-чекера и его проверка на Coq / Хабр]
+*: <html>Рынок труда и задачи сегодня — скорее академические. Да, есть компании, которые фигачат на коках-агдах что-то в прод (вроде во всяких боингах-BAE было что-то), но в чистом ресёрче больше шансов этим заниматься. Ну и плюс последнее время — блокчейн, там стараются применять формальные методы (например, чуваки из iohk систематически что-то доказывают на агде про свой блокчейн).</html>
+<!-- NEXT BOOKMARK -->
 * 2021-11-20, 22:02:20: [https://academy.yandex.ru/dataschool/book?from=habr Учебник. Машинное обучение и Data Science: погружение в тему]
 *: <html><div><section id="hero" class="lc-section lpc-section "><div class="lc-offsets lc-offsets_padding-top_none lc-offsets_padding-bottom_m"><div class="lc-text lc-text_align_left"><div class="lc-text lc-text_column_xl"><div class="lc-text-block lc-text-block_size_s52 lc-text-block_typeface_medium lc-text-block_font_text lc-text__title" style="color:rgba(0, 0, 0, 1)"><div class="lc-styled-text"><h1 class="lc-styled-text__text lc-styled-text__text_align_left">Машинное обучение и&nbsp;Data Science: погружение в&nbsp;тему</h1></div></div><div class="lc-text-block lc-text-block_size_s18 lc-text-block_typeface_light lc-text-block_font_text lc-text__text" style="color:rgba(0, 0, 0, 1)"><div class="lc-styled-text"><div class="lc-styled-text__text lc-styled-text__text_align_left"><span class="font-weight-500">Знания и опыт выпускников, преподавателей и&nbsp;друзей Школы анализа данных&nbsp;— в&nbsp;одном онлайн учебнике.</span> Погрузитесь в&nbsp;ML и&nbsp;узнайте, какие технологии меняют лицо современной науки и&nbsp;дают жизнь сервисам, которыми пользуются миллионы людей.</div></div></div></div></div></div></section></div><div><section id="hero-button" class="lc-section lpc-section "><div class="lc-offsets lc-offsets_padding-top_none lc-offsets_padding-bottom_none"><div class="lc-button-list lc-button-list_align_left"><div class="lc-button-list__container"><a class="Link link lc-link lc-button lc-button_theme_base lc-button_size_m lc-button_type_link lc-button-list__item" href="https://ml-handbook.ru/?from=habr" target="_blank" data-clickable="true" rel="noopener" data-log-node="0--100"><div class="lc-button__under"></div><span class="lc-button__text"><div class="lc-styled-text"><span class="lc-styled-text__text lc-styled-text__text_align_center"><span class="button-yellow">Перейти в&nbsp;учебник <svg class="footer__button-subscribe-svg" width="26" height="16" viewBox="0 0 26 16" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">           </svg></span></span></div></span></a></div></div></div></section></div></html>

Участник:StasFomin/Bookmarks/Algorithms — различия между версиями

Версия 03:05, 21 ноября 2021

Содержание

2021

2021-11

Машинное обучение и Data Science: погружение в тему

2021-10

2021-09

2021-08

2021-07

Вероятностное программирование

2021-06

2021-05

2021-04

ISO 6710:2017

Single-use containers for human venous blood specimen collection

2021-03

2021-02

2021-01

2020

2020-12

2020-11

2020-10

2020-09

2020-08

2020-07

Дерандомизация и псевдослучайность (Д.В. Мусатов, осень 2018)

Навигация

Просмотры

Персональные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты