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
Ежи в фольклоре
Перевод статьи “Hedgehogs” by Wanabu Waida из “The Encyclopedia of Religion” (ed. Mircea Eliade). Vol. 6, P. 243-244
Переводчик: #LS
Сообщество Renard Occultisme
В мифах и легендах Внутренней Азии и Западной Европы ежи пользуются большим уважением благодаря своей удивительной мудрости. Они часто описываются как мудрейшие существа, даже наравне со всезнающим Богом. Более того, еж является своего рода народным героем, который дает обучает людей различным искусствам жизни, таким как добыча огня, земледелия и свадебные обычаи.
В целом ряде культур считается, что еж настолько мудр, что даже помогает Богу в процессе создания мира. В румынских космогонических мифах говорится, что во время создания Земли суша распространилась настолько, что не осталось места для вод. Бог не знал, как решить эту незадачу, поэтому отправил пчелу к ежу, мудрейшему из животных, чтобы тот дал ему совет. Однако еж отказался помочь, оправдывая это тем, что Бог всезнающ и сам может решить данный вопрос. Пчела, зная, что у ежа есть привычка разговаривать с самим собой, скрылась позади и стала подслушивать его бормотание: «Бог разве не знает, что ему следует создать холмы и горы, чтобы меж ними разлить моря и океаны». Пчела поспешила к Богу с полученным советом, который позволит завершить создание мира. У болгар есть подобные сказки. В латышской версии бог сам поведал ежу о своей космогонической дилемме и получил от него совет. В награду он подарил ему одеяние, усеянное иглами.
У бурят сохранилась история о том, как Хозяин Земли однажды явился к Хормуста-тенгри, одному из небесных отцов. Уходя, он умоляет отдать Хормуста-тенгри луну и солнце в качестве подарка. Гостеприимство не позволило Хормуста-тенгри отказаться, поэтому Хозяин Земли забрал небесные светила собой, поместив их с собой. Вся Вселенная погрузилась во тьму. Расстроенный Хормуста-тенгри обратился к ежу. Обладая великой мудростью, еж сумел вернуть солнце и луну на свои небесные орбиты. В другой версии бурятского мифа два мудрейших создания, Хан-Чурмасан и Лусата, бог океана, с ежом играют ту же роль.
В бурятской мифологии получение огня также связано с ежом. В начале ни бог, ни человек не могли добыть огонь; только еж, который тогда имел человеческой облик, владел этим искусством. Однажды вокруг ежа собралась толпа, которая хотела узнать секрет добычи огня. Однако юные девушки, завидев его странную внешность, начали смеяться, и это настолько обидело ежа, что согласился поведать секрет только своей жене, и то только если она поклянется никому его не рассказывать. Ястреб подслушал их и рассказал секрет получения огня богам, а те, в свою очередь, — людям. В дальнейшем спустя много поколений ежи приобрели известный на сегодняшний день облик. Подобные истории распространены по всей Восточной Европе: согласно удмуртам и мари, именно еж показал людям и животным, как пользоваться трутом, огнем и железом. В их мифах также говорится, что именно еж научил людей пользоваться железным плугом.
Идея, что ежи — умные животные, все еще бытует и в фольклоре Западной Европы. В одной немецкой сказке повествуется о беге наперегонки между ежом и зайцем, из которой с помощью хитрости выходит победителем.
Обратная связь: @renardoccultisme_bot
#перевод#витчкрафт
#LS#developer#lipsync#вакансия#удаленка#работа#ML#deepfake#аватар#цифровойдвойник#datascience#ComputerVision
Вакансия - ML Engineer (Lip synchronization)
Формат работы: удаленно
Работа как постоянно, так и проектно
Вилка : до 10 000 $ (для уровня Senior)
Локация: любая
Обязанности:
- Создание Lipsync моделей на русском, индийском, китайском языках;
- Оценка текущей скорости производства по параметрам и текущей себестоимости готового видео;
- Предложения по оптимизации скорости/цены/качества производства контента;
- Работа по устранению артефактов на видео, внедрение полезных фич.
Необходимые навыки:
- Опыт в создании моделей Lip Sync ( в prod, либо pet projects) и наличие примеров в портфолио;
- Навыки работы с артефактами в LS (в полупрофиль, большой ракурс и пр.) и их успешное решение.
Что мы предлагаем:
- Полностью удаленный формат работы, в любом часовом поясе, из любой точки мира;
- Возможность выплат в криптовалюте;
- Возможность быть у истоков быстрорастущей, перспективной IT компании;
- Любой удобный формат трудоустройства;
- Комфортные условия работы, не токсичная команда;
- Применение лучших практик и современный стек технологий, получение опыта в передовых направлениях ML и CV.
Присылайте ваше CV в телеграм @Nadezhda120288 , либо на почту [email protected]
#Italia#Europee
Sono 16 i partiti ammessi alle elezioni europee, nessuna ha dovuto raccogliere le 150.000 firme necessarie, vediamoli insieme:
-#M5S
-#PD-#A1MDP-#DemoS
-#Lega-#MNS
-#FI (Insieme a #UdC-#MpA-#IDeA-#CP-#NPSI-#EpI-#RC-#PLI)
-#FdI (Insieme a #DI-#DiventeràBellissima)
-#LS (#SI-#PRC-#AET-#ÉViva)
-#EV (#FdV-#Possibile)
-#PiùE-#IiC (Insieme a #PSI-#PRI)
-#PdF-#AP
I partiti sottostanti sono stati ammessi anche senza avere né rappresentanza in parlamento né senza aver raccolto firme
-#PC (Partito Comunista)
-#CPI-#DU (CasaPound-Destre Unite)
-#FN (Forza Nuova)
-#PPI (Popolari Per l'Italia)
-#PPIT (Partito Pirata)
-#PAI (Partito Animalista Italiano)
-#PPA (Popolo Partite IVA)
Nelle tre regioni #ValleDAosta, #TrentinoAltoAdige e in #FVG troviamo diverse alleanze:
-#ApE con il PD (#UV-#UVP-#ALPE-#EPAV-#SA)
-#SVP-#PATT e #SSk con FI
-#LAltoAdigeNelCuore con FdI
-#VGV con #EV
-#TK con #PiùE
@NewsDalMondoo