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: #grayscale
@cryptocurreniesbtc · Post #22554 · 22.01.2024 г., 17:15
💰 According to Lookonchain, #Grayscale currently holds 566,973 $BTC($23.21B), sells ~52,227 $BTC ($2.14B) since the ETF approval. iShares (BlackRock): 33,431 BTC Fidelity: 24,857 BTC Bitwise: 10,152 BTC ARK21: 7,565 BTC Invesco Galaxy: 4,619 BTC VanEck: 2,207 BTC Valkyrie: 1,737 BTC Franklin: 1,160 BTC
Hashtags
@finsignal · Post #3557 · 28.09.2024 г., 13:20
#Grayscale has identified 20 projects with the best potential in the next quarter New assets were added to the list ($SUI, $TO, $OP, $HET, $CELO and $UMA), but $RENDER, $MNT, $RUNE, $PENDLE, $HILL and $RAY were removed.
Hashtags
@scorpionx_co · Post #867 · 30.12.2024 г., 13:54
🟢شرکت Grayscale Research بیست دارایی رمزنگاری برتر خود را برای سه ماهه اول 2025 به روز می کند و $HYPE ، $ENA ، $VIRTUAL ، $JUP ، $JTO و $GRASS را به لیست خود اضافه می کند. #Grayscale @ScorpionX_Co☑️
Hashtags
@finsignal · Post #2762 · 06.01.2024 г., 15:31
⚡️#Grayscale added #BTC (Bitcoin Trust) in the "Crypto Products" section on their website 👀 By law, this is only possible if approved...
Hashtags
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4484 · 15.08.2024 г., 16:07
Aug 15 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: -1,316 $BTC(-$78.32M)🔴 #Grayscale(GBTC) outflows 480 $BTC($28.58M) and currently holds 231,853 $BTC($13.8B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: -1,736 $ETH(-$4.62M)🔴 #Grayscale(ETHE) outflows 11,557 $ETH($30.78M) and currently holds 1,898,644 $ETH($5.06B).
Hashtags
@finsignal · Post #3145 · 25.05.2024 г., 09:06
😎Do not forget to keep an eye on the sponsors of the current bull cycle — #Blackrock. Blackrock surpassed Grayscale in terms of the number of available $BTC. "We tokenize and digitize everything that is possible and impossible, then we will tell you why!" #BlackRock already has 284.525 BTC ($19.1 billion) on its balance sheet – Ishares The inflow of funds into spot Bitcoin ETFs in 9 days of trading = $1.75 billion. Larry Fink, CEO of Blackrock says: IBIT is the fastest growing ETF in the history of all ETFs. I am very optimistic about the long-term viability of Bitcoin. I even wonder how "deep" Blackrock will get into the ETF-ETH... and who besides #Grayscale will be able to impose competition on them 🤔
Hashtags
@finsignal · Post #3004 · 22.03.2024 г., 18:17
💰 Transfer of $BTC from #Grayscale to #Blackrock Inflow of $BIT + $13.1 billion Outflow of $GBTC - $13.3 billion.
Hashtags
@finsignal · Post #2851 · 09.02.2024 г., 22:25
It took spot #Bitcoin#ETFs 9 days to block the initial sales from #Grayscale
Hashtags
@cryptocurreniesbtc · Post #22704 · 11.06.2024 г., 12:35
🇺🇸 Spot Bitcoin ETFs see $65 million in net outflows, ending 19-day inflow streak. ( 10-06-2024 ) 🔹#Grayscale saw -$40M Inflow 🔹#BlackRock +$6M Inflow 🔹 Total Value Traded: $1.10 Billion ( As of 10th June ) 🔹 Total Net Assets ~$61.40 Billion in 🇺🇸 Spot ETFs Total inflows of -$65M in Spot 🇺🇸Bitcoin ETFs 1⃣ $IBIT +$6M (+90 BTC) 2⃣ $BITB +$8M (+109 BTC) 3⃣ $GBTC -40M (-567 BTC) 4⃣ $FBTC -$3 (-43 BTC) 5⃣ $BTCO -$20M (-294 BTC) 6⃣ $BRRR -$16M (-227 BTC) 🔰 2 ETFs = +ve Inflow 🔰 5 ETFs = 0 Inflow/Outflow 🔰 4 ETFs = -ve Inflow US Bitcoin ETFs Sold 932 $BTC on 10th June, which is Equal to Approximately 2 days supply.
Hashtags
@finsignal · Post #2807 · 25.01.2024 г., 08:11
💰 The first 7 days of #Bitcoin-ETF ✅#ETFs bought 112,000 $BTC ✅#Grayscale sold 67,000 $BTC ✅ 27,000 $BTC is mined per month ✅ 13,500 $BTC per month will be mined after halving (after 85 days) #BlackRock alone bought as many coins in 7 days of trading as it produces in 1 month ⚡️
@garantexnews · Post #14210 · 28.01.2025 г., 15:00
💡Grayscale за год приобрела более 560 000 LTC ➖ Институциональные инвесторы продолжают наращивать вложения в криптовалюты, ожидая их легализации в США. После запуска биткоин-ETF и эфир-ETF аналитики заговорили о возможном спотовом фонде на Litecoin. ➖ Canary Capital уже подала заявку в SEC на запуск Litecoin-ETF, но пока он не одобрен, крупные игроки используют другие инструменты. Grayscale за год приобрела 560 000 LTC, что составляет почти половину всех добытых монет. ➖ Параллельно сеть Litecoin усиливает свои мощности. Хешрейт LTC установил новый рекорд – 2,24 Ph/s. За четыре месяца он вырос почти вдвое, что говорит о подготовке майнеров к притоку институционального капитала. ➖ Еще один важный фактор — криптоматы. Litecoin обогнал эфир по количеству терминалов, поддерживающих операции с альтом: LTC – 17 909, ETH – 17 525. Лидерами остаются USDT (38 128) и BTC (38 117). #Litecoin#Grayscale#Криптоинвестиции
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4821 · 11.09.2024 г., 20:19
Sept 11 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +771 $BTC(+$44.32M)🟢 #Fidelity inflows 1,093 $BTC($62.82M) and currently holds 172,717 $BTC($9.93B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: -1,591 $ETH(-$3.72M)🔴 #Grayscale(ETHE) outflows 9,752 $ETH($22.77M) and currently holds 1,750,498 $ETH($4.09B).