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 80 подобни публикации

Търсене: #infrastructure

当前筛选 #infrastructure清除筛选
TONlines – News

@tonlines · Post #7591 · 24.11.2025 г., 07:06

Fanton EN: Game Unavailability Due to Technical Issues #infrastructure#Yandex Fanton EN is currently facing a service disruption due to issues with their infrastructure provider, Yandex. The Yandex team is working to restore the system, and the game will be relaunched as soon as stability is confirmed. Source: link @tonlines

⚡️🧠 以太坊的长期定位:基础设施,而非公司产品 #ETH#Ethereum Vitalik Buterin 表示,以太坊應當像 Linux 或 BitTorrent 一樣,核心保持開放與去中心化,同時實現 全球規模化,並繼續獲得 企業級信任。 —————— 結構解讀關鍵👇🥇資源搜索群🖲️👆 📌 这一表态再次强调: 以太坊并非追求短期效率最大化, 而是作为 全球公共数字基础设施 持续演进。 ⚡️ Insight: ETH 的真正护城河不在 TPS, 而在 中立性 + 开放性 + 长期可信度。 这正是机构、开发者与国家级应用愿意长期构建其上的原因。 #Web3#Infrastructure#以太坊 ——— 👇⭐️👇 🤣 留言你的看法 🥲👇

🇺🇸🚨BIDEN ANNOUNCES MAJOR INFRASTRUCTURE INVESTMENT 🔹 President unveils $2.1 trillion infrastructure package targeting roads, bridges, and broadband expansion across 50 states 🛣️💰 🔹 Plan includes 500,000 new jobs over next 4 years, focusing on union workers and American-made materials only 👷‍♂️🇺🇸 🔹 Republicans slam proposal as "reckless spending spree" while Democrats call it "essential for competitiveness" 💸🔥 🔹 Package requires Congressional approval — heated debates expected over tax increases to fund the massive investment 🏛️⚖️ This could reshape America's economy or bankrupt the nation. Which side is right? 🤔💭 #USNews#infrastructure#Biden @america

🚨 Infrastructure Insight #BTC#Infrastructure#AWS 🔥#INSIGHT: AWS 宕機事件曝露 Crypto 對中心化基建的依賴風險。 📌 去中心化金融,仍需中心化雲端支撐?韌性與依存度仍是市場核心議題。 👍@EthereumGlobalNews 🥲 🥲Follow for more Web3News 🤣

International News

@intnewsagency · Post #9306 · 07.04.2026 г., 15:36

Ukrainian Forces Strike Key Russian Oil Infrastructure On the night of April 7, Ukrainian forces attacked the Ust-Luga Oil terminal in Leningrad region, destroying three Transneft-Baltika tanks. Earlier, on April 5, three RVSN-20000 tanks were damaged at the Primorsk port. Additionally, primary processing units at Lukoil’s refinery in Kstovo were hit. These strikes occurred via Baltic airspace following Moscow’s warnings. #Russia#Oil#UAF#Infrastructure The main news of Russia and the world ishere.

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9235 · 11.12.2025 г., 17:48

Кризис DRAM меняет рынок и подход к обучению современного ИИ. ✔️ Рынок захлестнул дефицит оперативной памяти и других накопителей: ИИ-гиганты выкупили огромные объёмы DRAM, HBM и NAND. Nvidia, по слухам, прекращает поставлять дистрибьюторам видеопамять в комплекте с GPU — теперь её нужно закупать отдельно. На текущий момент цены на SSD и оперативную память выросли на 50-100% по сравнению с началом года. Производители ноутбуков и смартфонов фиксируют задержки поставок, а комплект DDR5 на 64 ГБ уже стоит дороже PS5. 🤯 ✔️ Мы спросили Гигачат, как кризис повлияет на развитие нейросетей и обучение моделей. ИИ-помощник формулирует так: "Дефицит памяти — это временный дисбаланс между взрывным ростом ИИ-индустрии и производственными мощностями, которые просто не успели масштабироваться под такой спрос. Высокая стоимость памяти заставляет компании переосмыслить подходы к обучению: вместо наращивания "железа напролом" фокус смещается на эффективные архитектуры и методы.". Подробнее — в видео. @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#ml#ramcrisis#infrastructure

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #445 · 10.11.2025 г., 12:31

🌍 In the Alps, some villages rely on cable cars not just for tourists but for everyday transport. Steep slopes and deep valleys make cableways a crucial link for goods and people in remote mountain areas. ✨ #transport⚡#geography⚡#mountains⚡#infrastructure⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3872 · 14.01.2025 г., 10:00

UK Invests Big in AI Development The UK has announced a substantial investment plan aimed at enhancing its AI capabilities. This initiative, part of a national renewal concept, will focus on developing neural networks for government efficiency, establishing AI growth zones, and bolstering essential infrastructure like data centers and research clusters. More details can be found in the article on ForkLog. #AI#Investment#UK#Infrastructure#Tech

123•••67
ПредишнаСтр. 1 от 7Следваща