TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1084 · 9.04

В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость. Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных. Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора. !!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты. ________________________________________ Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации. Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн. К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд. На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру. Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится. Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 60 подобни публикации

Търсене: #cplusplus

当前筛选 #cplusplus清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15603 · 05.04.2026 г., 12:30

#cplusplus LiteRT-LM is Google's free, high-speed tool for running large language models like Gemma 4 on phones, computers, Raspberry Pi, and more, with GPU boosts, vision/audio support, and tool use for smart apps. It powers AI in Chrome, Pixel Watch, and Chromebook—try it fast via CLI command on Linux, macOS, Windows, or Pi without coding. You benefit by easily deploying fast, private on-device AI for apps, prototyping, or edge projects, saving time and cloud costs. https://github.com/google-ai-edge/LiteRT-LM

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15554 · 12.03.2026 г., 11:30

#cplusplus LiteRT is Google's free framework for running fast machine learning and generative AI on phones, computers, and web without cloud help. It uses GPU and NPU for up to 2x speed boosts, zero-copy data handling, and async execution on Android, iOS, Linux, and more, plus easy PyTorch model conversion. You benefit by building quick, private apps like real-time image editing or chatbots that work offline on everyday devices, saving battery and boosting performance. https://github.com/google-ai-edge/LiteRT

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15550 · 09.03.2026 г., 11:30

#cplusplus Godot RE Tools let you fully recover Godot projects from APK, PCK, or EXE files by extracting resources, decompiling GDScripts, recreating the project.godot file, and converting resources to original formats. It supports Godot 4.x, 3.x, and 2.x via easy GUI drag-and-drop or command line. This helps you restore lost projects quickly, edit games for modding, or regain work from exports/backups without starting over. https://github.com/GDRETools/gdsdecomp

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15508 · 20.02.2026 г., 12:00

#cplusplus Electrobun lets you build ultra-fast, tiny desktop apps in TypeScript for macOS, Windows, and Linux. Start with `npx electrobun init` for quick templates, get ~12-14MB bundles using system webviews and Bun runtime, and send tiny 14KB updates via bsdiff patches. It offers typed RPC for main-webview communication, fast startup under 50ms, and full tools for building, signing, and shipping. You benefit by coding once in familiar TypeScript, skipping Electron's bloat or Tauri's Rust, to ship performant apps in minutes with easy distribution and low user downloads. https://github.com/blackboardsh/electrobun

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15501 · 18.02.2026 г., 12:00

#cplusplus Pyrite64 is an open-source visual editor and engine for creating 3D games that run on real Nintendo 64 consoles or accurate emulators. It uses community libraries like Libdragon and tiny3d instead of proprietary Nintendo SDKs, avoiding legal complications. The tool features automatic toolchain installation, Blender model importing, HDR and bloom rendering, and a node-graph editor for scripting. You benefit by building authentic N64 games without wrestling with outdated 1990s development tools—the integrated environment handles compilers, dependencies, and asset management automatically, letting you focus on game creation rather than technical setup. https://github.com/HailToDodongo/pyrite64

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15428 · 22.01.2026 г., 12:00

#cplusplus FlashMLA is DeepSeek's optimized attention library that makes AI models run faster and use less memory. It works with advanced NVIDIA GPUs to speed up how language models process information, achieving up to 660 trillion floating-point operations per second. The library supports both dense and sparse attention modes, meaning it can focus on important tokens while skipping less relevant ones, reducing computational waste. For you, this means faster AI responses, lower costs for running large language models, and better performance on tasks like chatbots and code generation. The technology is open-source and integrates with popular AI frameworks like PyTorch and Hugging Face, making it accessible for developers building next-generation AI applications. https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15186 · 02.10.2025 г., 08:30

#cplusplus Tile Language (tile-lang) is a simple, Python-like programming language that helps you write fast GPU and CPU code for tasks like matrix multiplication and attention mechanisms. It uses a smart compiler based on TVM to optimize your code automatically, so you get high performance without dealing with complex low-level details. Tile-lang supports many devices including NVIDIA and AMD GPUs and offers examples and tools to help you write, test, and profile your kernels easily. Installing it is straightforward via pip or from source. This lets you develop efficient AI and math kernels faster and with less effort, improving productivity and performance on modern hardware. https://github.com/tile-ai/tilelang

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15179 · 29.09.2025 г., 11:30

#cplusplus Media Downloader is a user-friendly program that helps you download videos and playlists from many websites using a simple graphical interface. It supports multiple tools like yt-dlp and others through extensions, allowing you to download media in different formats and do many downloads at once or batch downloads from files. You can also manage playlist subscriptions and use it in many languages. It works on Windows, macOS, and Linux, with portable and installer versions available. This tool saves you time and effort by making media downloads easy, organized, and flexible, letting you watch offline without interruptions or internet issues. https://github.com/mhogomchungu/media-downloader

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15148 · 17.09.2025 г., 11:30

#cplusplus Monad is a fast, scalable Layer 1 blockchain fully compatible with Ethereum's EVM, allowing you to run Ethereum smart contracts without changes. It improves speed by separating consensus (agreement on transaction order) from execution (processing transactions), enabling parallel transaction execution and reaching 10,000 transactions per second with 1-second finality. Monad uses a custom EVM and a special database (MonadDb) optimized for parallel state access, reducing delays. This means you get much faster, cheaper transactions while keeping Ethereum compatibility, making it easier for developers and users to adopt and benefit from high performance and scalability. https://github.com/category-labs/monad

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15146 · 15.09.2025 г., 11:30

#cplusplus This project helps you fix batteries that get locked by their Battery Management System (BMS) when it detects a fault, which sometimes happens by mistake or after the problem is fixed. Instead of throwing away a good battery, you can use open-source tools to reset the lock and save money. You set up an Arduino device and software on your computer (either a simple Windows program or Python-based) to communicate with the battery and unlock it. This way, you can repair and reuse batteries that would otherwise be wasted, reducing costs and environmental impact. https://github.com/mnh-jansson/open-battery-information

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14974 · 19.07.2025 г., 12:00

#cplusplus ik_llama.cpp is an improved version of llama.cpp that runs faster on CPUs and hybrid GPU/CPU setups. It supports many new advanced quantization methods, which help models use less memory and run more efficiently. It also offers better performance for special models like DeepSeek and MoE, with faster prompt processing and token generation. You can run it on various hardware, including Android, and it has features to control where model data is stored (CPU or GPU). This means you get quicker AI responses and can handle bigger or more complex models smoothly on your computer or device[2][1][4]. https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14857 · 23.06.2025 г., 13:00

#cplusplus The LEGO Island portable project recreates the original LEGO Island game (version 1.1, English) so it can run on many platforms like Windows, Linux, macOS, and even the web, without changing the gameplay or adding new features. It replaces Windows-only parts with cross-platform libraries like SDL3 to make the game work smoothly on different systems. You need an original copy of LEGO Island to use it, and while developer builds exist, user-friendly versions are still being made. This means you can enjoy the classic LEGO Island game on modern devices and operating systems that it wasn’t originally designed for, preserving the nostalgic experience across platforms[2]. https://github.com/isledecomp/isle-portable

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща