TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #databreach
@WorldNews · Post #73974 · 08.04.2026 г., 19:44
10 petabyte (10000 terabyte) of data allegedly stolen from Chinese supercomputer, including classified defense documents [Read FullArticle] @WorldNews#CyberSecurity#DataBreach#GlobalNews
@WorldNews · Post #74316 · 23.04.2026 г., 12:19
Medical data of half a million Britons listed for sale on Chinese website, government says [Read FullArticle] @WorldNews#DataBreach#UKNews#DataPrivacy
Hashtags
@WorldNews · Post #73940 · 07.04.2026 г., 12:14
One of the largest corporate espionage and data breach scandals in digital history: New "BrowserGate" report claims LinkedIn secretly scans user browsers [Read FullArticle] @WorldNews#LinkedIn#DataBreach#CyberSecurity
@venturevillagewall · Post #4166 · 16.02.2025 г., 13:00
Nippon Steel Hit by Ransomware Attack 💻 Nippon Steel faces serious breach from BianLian, stealing 500GB of sensitive data. The attackers disclosed private info including financial data and personal details of top executives. With over 113,000 employees and $57.5B annual revenue, Nippon Steel is a key player in the steel industry worldwide. The hack adds to the company's challenges in 2025. 📌 For more details, visit Financial Times. #NipponSteel#BianLian#CyberSecurity#DataBreach#Ransomware#SteelIndustry#Japan#TechNews
@CryptoM · Post #65151 · 11.04.2026 г., 13:05
🚀 Lakeview Loan Servicing Reaches $26 Million Settlement Over Data Breach Lakeview Loan Servicing has agreed to a proposed $26 million settlement following a data breach that impacted 2.53 million individuals in the United States. According to NS3.AI, the lawsuit alleges that unauthorized actors gained access to the company's systems, potentially exposing names, Social Security numbers, financial account details, and other personal information. While Lakeview denies any wrongdoing, eligible class members may receive compensation, credit monitoring, and identity protection if the settlement is approved. #DataBreach#Settlement#Privacy#IdentityProtection#FinancialServices#CyberSecurity#USNews
@CryptoM · Post #64880 · 10.04.2026 г., 06:24
🚀 Security Concerns Arise Over LLM Agent API Routers On April 10, Solayer founder @Fried_rice highlighted on social media the growing reliance of large language model (LLM) agents on third-party API routers, which distribute tool call requests to multiple upstream providers. According to BlockBeats, these routers operate as application layer proxies and can access each JSON payload in plaintext during transmission. However, no provider currently enforces encryption integrity protection between the client and upstream models. A study tested 28 paid routers purchased from platforms like Taobao, Xianyu, and Shopify independent sites, along with 400 free routers collected from public communities. The findings revealed that one paid router and eight free routers were actively injecting malicious code. Additionally, two routers deployed adaptive evasion triggers, 17 accessed AWS Canary credentials owned by researchers, and one stole ETH from a private key held by researchers. Further poisoning studies demonstrated that seemingly harmless routers could also be exploited. A leaked OpenAI key was used to generate 100 million GPT-5.4 tokens and over seven Codex sessions. Weaker bait configurations resulted in 2 billion billing tokens, 99 credentials across 440 Codex sessions, and 401 sessions running autonomously in YOLO mode. The research team developed an experimental proxy named Mine, capable of executing all four types of attacks on four public proxy frameworks. They also verified three client defense strategies: fault lock strategy gating, response-side anomaly screening, and append-only transparent logging. #LLM#API#Security#CyberSecurity#Malware#DataBreach#Encryption#Proxy#AI#MachineLearning#ETH
@CryptoM · Post #65165 · 11.04.2026 г., 14:20
🚀 Heart South Reports Potential Data Breach Affecting Thousands Heart South has announced that approximately 46,666 individuals may have been affected by a data breach, with patient information from its network appearing on the dark web. According to NS3.AI, the company has been unable to verify if any specific individual's data was compromised. Notifications regarding the potential breach began being distributed in April 2026. #HeartSouth#databreach#patientdata#darkweb#NS3AI#privacy#cybersecurity#datasecurity#breachnotification#April2026