Традиційно повідомляємо про відкриття набору на кафедру математичних та інформаційних технологій.



Академічний університет існує з 2008 року. За цей час ми встигли відкрити аспірантуру, магістратуру та бакалаврат (так, саме в такому порядку); стати Національним дослідницьким університетом; виграти мегагрант з біоінформатики і ще багато всього. У цьому пості ми розповімо про те як нам вчинити і те, що у нас відбулося протягом року.

Читати далі →

Доброго часу доби хабравчане і гості сайту, мова піде про алгоритм стиснення без втрат, який є спільним «дитиною». У даній статті будуть наведені проміжні результати, яких вдалося досягти, у вигляді таблиць порівняння з популярними алгоритмами.

Коротко про алгоритм
Основна ідеологія для алгоритму була складена в декількох характеристиках:

Читати далі →

Зведення з застосуванням «регуляторів»: завдання здійсненності

Привіт, Хаброжители! Ми вирішили опублікувати уривок з книги «Алгоритми: розробка і застосування. Класика Computers Science». Завдання SAT і 3-SAT. Припустимо, є безліч X n булевих змінних x1, ..., xn; кожна змінна може приймати значення 0 або 1 (еквіваленти false і true). Литералом по X називається одна із змінних xi або її заперечення. Нарешті, умовою називається звичайна диз'юнкція літералів image

Читати далі →

Ще один Brainfuck інтерпретатор

Brainfuck — мова програмування, створена з однією метою: написати для нього інтерпретатор. Їх було написано так багато, що навіть не буду давати на них посилання. У цій статті на пальцях пояснюється простий, але ефективний спосіб його оптимізації.
quine

Читати далі →

Різниця між статистикою і наукою про даних

Здравствуйте, шановні читачі.

Ми знову спробуємо порадитися з вами з приводу актуальності орейлевской новинки. Цього разу мова піде про статистику для Data Science.

Обсяг оригіналу — 250 сторінок, дата виходу — 25 лютого.



У книзі розглянуті лаконічні кейси з невеликою кількістю графіків і прикладів мовою R.

Щоб роздумувати і голосувати було цікавіше — під катом знайдете статтю, автор якої намагався вловити й описати різницю між статистикою і Data Science

Читати далі →

Дослідження методів сегментації зображень

У статті описано дослідження методів сегментації зображень на різних прикладах. Метою дослідження є виявлення переваг і недоліків деяких відомих методів.
Методи, які будуть розглянуті у даній статті:
  1. Метод вирощування регіонів;
  2. Метод вододілу;
  3. Метод нормальних перерізів.
Дослідження методів сегментації на модельних зображеннях
Дослідження методів сегментації спочатку проводилося моделях зображень. В якості моделей використовувалися дев'ять видів зображень.
image
Читати далі →

Непристойно проста реалізація непристойно простого алгоритму генерації лабіринту

Продовження цієї статті про дуже простий алгоритм генерації прямокутних лабіринтів. У цій статті я наведу мою реалізацію алгоритму на С++, а також покажу кілька додаткових функцій, які породив мій нудьгуючий мозок. Якщо наважитеся продовжити читати, переконайтеся, що ознайомилися з моєї попередньої статті. Глянули? Молодці, продовжуємо.
Читати далі →

Школа Даних «Білайн»: з Наступаючим



Отже, закінчується 2016 рік. Для нас він був дуже активним. Було 6 випусків нашої курсу для аналітиків, 5 випусків курсу для менеджерів (Data-MBA). Ми запустили курс в Санкт-Петербурзі та вже провели перший випуск. У партнерстві ми також навчали студентів Вищої Школи Економіки і Російської Економічної Школи, проводили майстер-класи в Сколково, брали участь у десятках хакатонов по всій країні, консультували провідні компанії щодо застосування аналітики і монетизації даних. В цьому році один з наших викладачів став першим у світі в рейтингу Kaggle.

Читати далі →

Ідіома Ranges

image
Ідіома ranges — вкрай вдале розвиток ітераторів. Вона дозволяє писати високопродуктивний код, який не виділяє пам'ять, де це не треба, перебуваючи на гранично високому рівні абстракції. Крім того робить бібліотеки набагато більш універсальними, а їх інтерфейси гнучкими. Під катом короткий опис та практичні приклади використання ідіоми, тести продуктивності, а так само порівняння з популярними реалізаціями ітераторів C++ і C#.

Читати далі →

Спроби відкриття нової шашкової тактики або що робити з нездійсненною мрією

Введення
Спортивна гра «Шашки» є однією з ігор людства, які комп'ютер ще не прорахував повністю. Є новини про те, що вчені знайшли стратегію, при якій комп'ютер ніколи не програє. За свої 9 років, присвячених цій грі, я зустрів лише одну програму, яку ніяк не міг виграти. Мабуть, мій спортивний досвід дозволить зробити припущення, що це була програма реалізує стратегію описану вище. На мій превеликий подив, вона займала лише 60 Мбайт. А може бути, там була добре навчена нейронна мережа в основі? Але все ж мені не віриться, що прорахувати їх неможливо. Там всього лише 10^20 позицій, невже мій комп'ютер не впорається з таким завданням? А також, невже немає тактики, в якій на початку партії суперник віддає шашку і виявляються в тактичному перевагу?! Жодного дебюту такого я не зустрічав. Піду перевірю…

Читати далі →