Возможно ты прав. У моего коллеги за океаном стоит макось, у меня — линукс. Энвайромент должен быть синхрнонным, и у него часто возникали проблемы с установкой. Я не вдавался в подробности, возможно это было связанно с его скиллами.
Если это действительно не проблема, тогда можно попробовать. Остановить меня может лишь привычка :) Я хорошо знаю как работает линукс, знаю как его настраивать. Лет 8 он у меня на десктопе, большей частью gentoo. А вот макось никогда не пробовал.
Вобщем, погоняю макось в виртуалке, потом решу. Спасибо.
На вскидку из последних, были проблемы с
— gevent (питоновская библиотечка)
— libsvm (плюсовая библиотека для кластеризации)
— openfst/openkernel (тож кое-что для machine learning)
— r language (язык для обработки стат. данных, забавный кстати)
Наверняка так или иначе они поставятся. Просто допиливать как-то не охота.
Думается, действительно странно покупать мак и сносить макось. А сносить придется, мне не нужна ни макось, ни винда. Работаю в основном на gentoo (видимо, привычка).
О варианте адаптироваться под мак я тоже думал. Но я использую лаптоп для разработки. Многое из того, что нужно на мак ставится со скрипом.
Расстояние левеншнейна: 3
Наибольшая общая подпоследовательность: 3 — 012
Можно и по буквам это все сравнивать. Но это займет больше времени.
Вообще, не считая шинглов и прочей магии, типовые алгоритмы:
Hamming Distance
Levenstein Distance (Edit Distance)
Damerau-Levenstein Distance
Longest common substring
Longest common subsequence
Needleman-Wunsch distance
Smith–Waterman distance
Но, насколько я знаю, все они квадратичные по сложности. Так что не для всех задач подойдут.
Кстати, срок сдачи первых задач для ai — помойму 16.10. Так что тут нужно быстро ).