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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #518 · 27.08

Я порешал немного задачи на leetcode и остался не слишком доволен сервисом. Leetcode — это онлайн-сайт с задачами по программированию. Даётся описание (какие данные приходят на вход, и что нужно получить). Можно отправить код на любом актуальном языке программирования, и ваше решение будет оценено по двум показателям: скорость и память. Что не понравилось в сервисе: 1. Встроенный редактор кода поленились делать нормальным, это по сути блокнот без каких-либо хинтов и проверок. Проще сразу писать в IDE, а потом копировать. Но это мелочь, куда серьёзнее второй пункт. 2. Система оценки, о которой я упомянул выше, крайне неточная. Разброс по времени бывает в 1.5-2 раза у одного и того же кода. И, наоборот, почти не показывает важную разницу между разными решениями. По памяти то же самое: цифры плюс минус одинаковые, как бы вы ни решали задачу. Это выражается в том, что легко словить результат типа "Ваше решение лучше, чем 33.33% остальных", причем, много раз подряд. Это значит, что в точности треть решений попадает в какой-то один кластер оценки (либо что решений отправлено очень мало, но сайт популярный, так что не знаю даже). При этом подобная оценка — единственный показатель успешности вашего решения, поэтому она важна, но при таком разбросе теряет смысл. Хотя сама идея, например, ежедневной новой задачи мне нравится — позволяет разминать мозги и держать себя в тонусе в некотором смысле. Впрочем, тут тоже есть нюанс: эффективное решение задач редко пересекается с правильным и реалистичным решением, которое требовалось бы от программиста в любом практическом сценарии. Допустим, вам нужно наполнить ведро водой. В обычной жизни вы отнесёте его в ванну, откроете кран и наполните. А вот подход на Leetcode заставляет использовать извращения типа "вытащить из холодильника бутылку воды и разрезать её над ведром". И вот в какой-то момент вы понимаете, что быстрее всего выбросить ведро в окно, потому что под окном глубокая лужа, оно там утонет и технически станет наполненным водой мгновенно. О реальной жизненной применимости такого решения, думаю, говорить не стоит. Но иногда буду решать. Сегодняшняя задача уровня Hard, такие дают за собеседованиях на middle и senior: поиск максимальной суммы прямоугольника внутри матрицы. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #feedit

当前筛选 #feedit清除筛选
ALL About RSS

@AboutRss · Post #876 · 19.11.2020 г., 01:00

FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版: https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401

ALL About RSS

@AboutRss · Post #840 · 13.10.2020 г., 01:00

FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴,说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是:阅读器把所有文章一视同仁,不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道:RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然,该帖里也提到,除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外,有几家阅读器可以给文章打分,并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在,更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握;一段时日之后,就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家,说不定也是条路。 官网在此,自带 #Android App : https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置,欢迎留言讨论。