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 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface