Jupyterization — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «Квест «Юпитеризация». Выберите свежую статью связанную с алгоритмами курса, и постарай…»)
 
Строка 5: Строка 5:
 
* Реализации там алгоритма на Python
 
* Реализации там алгоритма на Python
 
** Визуализация его работы (графы, матрицы, возможно анимация)
 
** Визуализация его работы (графы, матрицы, возможно анимация)
 +
*** Демонстрация работы на худших случаях, лучших, в среднем.
 
** Переписывать доказательства теорем не обязательно (если не видите метод упрощения), но формулировки — показать и разьяснить.
 
** Переписывать доказательства теорем не обязательно (если не видите метод упрощения), но формулировки — показать и разьяснить.
 
* Делать можно в любых сервисах
 
* Делать можно в любых сервисах
Строка 11: Строка 12:
 
** http://cocalc.com
 
** http://cocalc.com
 
** Просто в локальном Jupyter, но тогда публикуйте на github.
 
** Просто в локальном Jupyter, но тогда публикуйте на github.
 +
Подразумевается, что его преподаватель сможет удаленно отревьювить, писать комментарии (возможно созвон по Zoom и т.п.).
 +
В конце — выступление минут на 20-30-40 перед студентами, рассказ-защита темы.
 +
  
 
== Статьи ==
 
== Статьи ==
 
Выбрав статью, подпишите сбоку четыремя тильдами «<nowiki>~~~~</nowiki>», это будет означать, что вы ее застолбили за собой.
 
Выбрав статью, подпишите сбоку четыремя тильдами «<nowiki>~~~~</nowiki>», это будет означать, что вы ее застолбили за собой.
Можно брать и несколько, но лучше по очереди (я думаю, двух хорошо реализованных будет более чем достаточно, возможно даже одной, если тема нетривиальна).
+
Можно брать и несколько, но лучше по очереди<ref>я думаю, двух хорошо реализованных будет более чем достаточно, имеет смысл возможно взять если они про одну задачу (мультиплкнапсак например)</ref>,
 +
в общем, давайте сначала сделаем по одной, но максимально добротно и качественно.
  
* [https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.697.7778&rep=rep1&type=pdf Approximability of Adaptive Seeding under Knapsack Constraints (2015)]
+
{{citeseer|10.1.1.697.7778|Approximability of Adaptive Seeding under Knapsack Constraints (2015)}}
 +
{{citeseer|10.1.1.707.4961|An Evolutionary Path Relinking Approach for the Quadratic Multiple Knapsack Problem (2015)}}
 +
{{citeseer|10.1.1.730.8463|Column generation strategies and decomposition approaches to the size robust multiple knapsack problem (2015)}}
 +
{{citeseer|10.1.1.720.6910|Optimizing some constructions with bars: new geometric knapsack problems (2014)}}

Версия 11:23, 16 октября 2019

Квест «Юпитеризация».

Выберите свежую статью связанную с алгоритмами курса, и постарайтесь сделать jupyter-ноутбук-презентацию, сконцентрированную на:

  • Донесении основной идеи — зачем это, для чего применяется.
  • Реализации там алгоритма на Python
    • Визуализация его работы (графы, матрицы, возможно анимация)
      • Демонстрация работы на худших случаях, лучших, в среднем.
    • Переписывать доказательства теорем не обязательно (если не видите метод упрощения), но формулировки — показать и разьяснить.
  • Делать можно в любых сервисах

Подразумевается, что его преподаватель сможет удаленно отревьювить, писать комментарии (возможно созвон по Zoom и т.п.). В конце — выступление минут на 20-30-40 перед студентами, рассказ-защита темы.


Статьи

Выбрав статью, подпишите сбоку четыремя тильдами «~~~~», это будет означать, что вы ее застолбили за собой. Можно брать и несколько, но лучше по очереди[1], в общем, давайте сначала сделаем по одной, но максимально добротно и качественно.





  • я думаю, двух хорошо реализованных будет более чем достаточно, имеет смысл возможно взять если они про одну задачу (мультиплкнапсак например)