Недавно анонсированный бесплатный онлайн-курс Стэнфорда по основам искусственного интеллекта вызвал настоящий ажиотаж у публики. Заявки на регистрацию подали уже 81 966 человек. Оно и понятно: курс ведут Питер Норвиг и Себастьян Тран — настоящие звёзды. Первый раньше работал в НАСА и написал учебник по ИИ, а второй разрабатывает лучшие в мире роботизированные автомобили (для Google).

Очевидно, что качественное образование через интернет нужно людям и становится всё популярнее. Поэтому перед началом учебного года есть смысл напомнить список 13-ти бесплатных учебных курсов Stanford Engineering. В отличие от лекций Норвига и Трана, это не онлайновые, а старые курсы. В свободный доступ уже выложены видеозаписи всех лекций от первой до последней, PDF'ы с заданиями и другие материалы, но здесь нельзя задать вопрос преподавателю.

Всем доброго времени суток!

Сегодня я расскажу вам об одной интересной структуре данных, про которую слышали лишь немногие и про которую очень незаслуженно мало написано в рунете, да и в англоязычном информации, в общем-то, тоже негусто. Решено было исправить ситуацию и поделиться с общественностью в доступной форме этой достаточно экзотической структурой данных.

Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree) — ассоциативный массив, который позволяет хранить целые числа в диапазоне [0; U), где U = 2^k, проще говоря, числа, состоящие не более чем из k бит. Казалось бы, зачем нужно еще какое-то дерево, да еще позволяющее хранить только целые числа, когда существует множество различных сбалансриованных двоичных деревьев поиска, позволяющих выполнять операции вставки, удаления и прочие за O(log n), где n — количество элементов в дереве?

Главная особенность этой структуры — выполнение всех операций за время O(log(log(U))) независимо от количества хранящихся в ней элементов.

Различные структуры в Java потребляют разное количество памяти. Поэтому для нас очень важен выбор наиболее эффективного метода хранения данных.

Какая будет разница по потреблению памяти между конструкциями `new int[1024]` и `new Integer[1024]`?

int[] ints = new int[1024];
for (int i = 0; i < ints.length; i++) ints[i] = i;

Integer[] ints = new Integer[1024];
for (int i = 0; i < ints.length; i++) ints[i] = i;


Доброго времени суток, уважаемое Хабрасообщество.

В последнее время все большее и большее распространение получает олимпиадное программирование, неотъемлемой частью которого является знание алгоритмов (и, разумеется, умение их применять).

Я хочу рассказать вам основы теории Игр, доказать функцию Шпрага-Гранди, разобрать несколько классических impartial-задач и проиллюстрировать их кодом на python.

Первая статья цикла

Интро

Во второй статье я приведу обзор характеристик различных сбалансированных деревьев. Под характеристикой я подразумеваю основной принцип работы (без описания реализации операций), скорость работы и дополнительный расход памяти по сравнению с несбаланчированным деревом, различные интересные факты, а так же ссылки на дополнительные материалы.

Представляем вашему вниманию наш продукт — DataRetriever — сервис, предназначенный для мониторинга открытых источников (Интернет-СМИ, социальных сетей, блогов, форумов, мультимедийных сервисов) и анализа полученных данных.



Что это все значит?

Все просто :) С помощью нашего сервиса можно находить упоминания в СМИ и социальных сетях — компаний, продуктов, людей и т.д., строить графики количества публикаций, проводить анализ источников, формировать отчеты, экспортировать данные в MS Office.

Если ваш веб проект так или иначе будет связан с поиском и предоставлением пользователям некоторых данных, то перед вами наверняка встанет задача реализации строки поиска. При этом, если в проекте по какой-либо причине не удастся использовать технологии умных сервисов как Google или Яндекс, то поиск частично или полностью придется реализовать самостоятельно. Одной из подзадач наверняка будет реализация нечеткого поиска, ведь пользователи часто ошибаются и иногда не знают точных терминов, названий или имен.

В данной статье описывается возможная реализация нечеткого поиска, которая была применена для поиска на сайте edatuda.ru.

“Есть ложь большая, есть маленькая, а есть статистика производительности Java.”

В последнее время я стал замечать обилие тестов производительности Java с удивительно невероятным разбросом результатов тестирования. Результаты отличаются с точностью до полной противоположности, в зависимости от того кто проводит тесты.

Многим понятно, что такие тесты это часть маркетинга. И те кто его заказывает, заказывают и результат. Но удивительность ситуации в том, что упрекнуть во лжи некого. Нельзя отказать в истинности тех тестов в которых Java на порядок уступает C#, ни тем тестам в которых Java превосходит С++ (не Си). Проблема в том, что такие тесты ориентированны в основном на начинающих разработчиков с целью переманить в свой стан побольше программистов и тем самым увеличить коммерческую привлекательность платформы для бизнеса. И в таких тестах намеренно упускаются сложные для понимания подробности работы динамической JIT компиляции и адаптивной оптимизации HotSpot, в которые начинающие программисты редко вдаются.

Чем это чревато? Банальным когнитивным диссонансом.

Думаю, почти каждый сталкивался с таким мнением: писать тесты сложно, все примеры написания тестов даны для простейших случаев, а в реальной жизни они не работают. У меня же за последние годы сложилось впечатление, что писать тесты — это очень просто, даже тривиально. Продолжаю начатое в первой части.

Вопросы параллелизма в компьютерных вычислениях очень сложны! Причинами большой сложности являются огромное количество деталей, которые нужно учитывать при разработке параллельных программ. В программирование и без того существует большое количество деталей, которые создают почву для ошибок, параллелизм же, добавляет ещё.

Вопросы конкурентного доступа к реляционным базам данных встают практически перед любыми разработчиками прикладного программного обеспечения и не только перед ними. Результатом такой востребованности этой области является наличие большого количества созданных архитектурных паттернов. Это позволяет успешно справляться с большой сложностью разработки таких программ. Ниже пойдёт речь о таких рецептах, а также механизмах на которых базируется их реализация. Повествование будет иллюстрироваться примерами кода на Java, но большинство материала не привязано к языку. Цель статьи — описать проблемы конкурентного доступа к реляционным базам данных, в качестве введения в предмет, а не полноценного охвата темы.

Думаю, почти каждый сталкивался с таким мнением: писать тесты сложно, все примеры написания тестов даны для простейших случаев, а в реальной жизни они не работают. У меня же за последние годы сложилось впечатление, что писать тесты — это очень просто, даже тривиально^*. Автор упомянутого выше комментария далее говорит, что неплохо было бы сделать пример сложного приложения и показать, как его тестировать. Попробую именно этим и заняться.

^*)Писать сами тесты — действительно элементарно. Создать инфраструктуру, позволяющую легко писать тесты — чуть сложнее.

Если в Вашем проекте есть таблицы размер которых исчисляется гигабайтами, а для того чтобы поменять структуру такой таблицы вам на несколько часов приходится останавливать все сервисы — эта статья будет для Вас.

Дано: таблица размером в несколько десятков гигабайт данных. Задача — изменить структуру таблицы.

Зачем это надо?

В enterprise-разработке часто бывает необходимо отслеживать процесс редактирования каких-нибудь таблиц.
Скажем, завели у вас документ в системе. Потом кто-то поменял ему серию. Потом номер. Потом сменил тип с паспорта РФ на загран. паспорт Германии. Хотелось бы иметь возможность отследить историю изменений и, скажем, настучать по шапке пользователю, который совершил ошибку.

Доброго времени суток, хабр! Сегодня я бы хотел рассказать про жадные алгоритмы.

Есть много методов решения тех или иных задач: динамическое программирование, перебор. Не менее известными и довольно распространенными являются жадные алгоритмы.

Думаю, каждый программист в своей жизни хотя бы раз написал жадину, может быть, даже не задумываясь об этом. Что же это такое? Добро пожаловать под кат.

Здравствуй, Хабр!

В этой статье я хочу поделиться опытом распознавания рукописных математических выражений. Хотя уже и существуют такие средства распознавания рукописных формул как «Панель математического ввода» mip.exe в Windows7, разнообразие подходов к решению данной проблемы не может не впечатлять. Об одном из таких подходов я и собираюсь рассказать.

Введение

Задача о максимальном потоке является классической и имеет множество применений. Напомню постановку проблемы. Дан взвешенный ориентированный граф с неотрицательными весами (пропускными способностями). Выделены две вершины: исток S и сток T такие, что любая другая вершина лежит на пути из S в T. Потоком назовем функцию F: V x V с такими свойствами

1. Ограничение пропускной способности. Поток по ребру не может быть больше его (ребра) пропускной способности.
2. Антисимметричность. Для каждого ребра (u, v): F(u, v) = -F(v, u).
3. Сохранение потока. Для каждой вершины (кроме S и T), количество входящего потока (отрицательного) равен количеству исходящего потока (положительного). Тоесть, алгебраическая сумма потоков для каждой вершины (кроме S и T) равна нулю.

В этом посте вы можете ознакомиться с реализацией поставленной проблемы.

Перейдем непосредственно к типичным задачам, которые сводятся к алгоритму нахождения максимального потока в сети. Часто выявить в таких задачах поток очень не просто.

Транспортная задача (классическая) — задача об оптимальном плане перевозок товара со складов в пункты потребления на транспортных средствах.

Для классической транспортной задачи выделяют два типа задач: критерий стоимости (достижение минимума затрат на перевозку) или расстояний и критерий времени (затрачивается минимум времени на перевозку).

Под катом очень-очень много текста, т.к. рассказывается один из вариантов решения данной задачи «в картинках» для тех, кто мало знаком с графами. Листинг прилагается.

Недавно прочитал пост из «Дополненной реальности», в котором упоминается Фильтр Калмана в сравнении с более простым «альфа-бета» фильтром. Давно собирался сочинить нечто вроде сниппета по составлению ФК, и вот думаю самое время. В статье я вам расскажу как на практике можно составить расширенный ФК не особо утруждая себя высоконаучными размышлениями и глубокими теоретическими изысканиями.

В данной статье я хочу рассказать начинающим Java разработчикам, как написать простое веб приложение, используя популярный фреймворк Spring Framework.

При разрабокте приложения мы будем использовать утилиту Ant для автоматизации действий и изучим, как писать простой тест с помощью библиотеки JUnit. Весь код будем писать в Eclipse IDE.

Статья написана на основе первой части руководства «Introduction to Spring MVC». Вам достаточно иметь лишь общее представление о Spring, чтобы прочитать статью с пользой.

Так что милости просим :)

Данная статья рассказывает о том, как важно проводить комплексную внутреннюю оптимизацию сайта и что нужно сделать для того, чтобы обеспечить успешное продвижение веб-ресурсов в поисковых системах. Выполненная в соответствие со всеми требованиями поисковиков оптимизация будет являться гарантом хорошей видимости сайта в результатах поиска и, как следствие, стабильного потока целевых посетителей.

Статья рассчитана, прежде всего, на людей, которые занимаются или планируют заняться созданием и продвижением сайта в Интернет, но не знают с чего начать и как вообще все делать правильно. Я расскажу про самые основные шаги, которые нужно совершить в начале пути.