mayton2019

Суть вопроса - алгоритм факторизации.

Чтобы ускорить факторизацию есть много путей. Во первых - отказаться от языка Python в пользу C++ или Rust.

Во вторых - запоминать найденные primes и использовать их для следующего шага. Грубо говоря факторизация требует эффективного генератора primes. А он в свою очередь... Саморекурсивен. Требует такого-же генератора меньшей мощности.

И step надо делать не по 1 элементу а по нечётным начиная с 3.

Есть ещё алгоритм Эратосфена. Обрати внимание.

И есть очень глобальная задача, такая как доказательство простоты. Для нее есть целый список алгоритмов. Они сложные и интересные. Часть из них - вероятностные. Используются в критпографии.

Что за вертикальная палочка? Зачем она?

ALTER TABLE sl.lesson {
    DROP CONSTRAINT lesson_timetable_id_fkey |
    DROP COLUMN timetable_id
}

А это что?

liquibase.exception.ValidationFailedException: Validation Failed:

Изменял change-sets грязными руками? Этого нельзя делать. То что установлено в репо - маркируется контрольной суммой и нельзя фиксить задним числом. Создаёшь новый changeset который исправляет.

Дело в том что рынок "машинного обучения" сильно перегрет. Каждый newcomer решает любую задачу маш-обучем даже если ему надо сложить 2 + 2. Я не шучу это действительно так. Доходит до смешного. Там где нужен фильтр низкой частоты или расчет арифметического среднего все пытаются втащить методы которые на два порядка сложнее и энергозатратнее.

По поводу вопроса. Допустим ты играешь в PacMan (желтый колобок который кушает белые точки на черном фоне) и ты хочешь просто найти пакмана - то тебе достаточно к примеру уменьшить размер экрана в 32 раза и тогда колобок станет размером в 1 пиксел (я предполагаю что он был размером 32 на 32). При усреднении цвета - брать max. Между черным и желтым - всегда выбирать желтый. Далее после того как колобок найден на мелком поле - и известны его координаты - можно двигаться в обратную сторону увеличивая масштаб. И за 5 итераций найти точные координаты ПакМана. В моём алгоритме вобщем-то нет никакого opencv. И я утверждаю что мой алгоритм менее ресурсоёмок чем все прочие подходы.

Впрочем это - просто идея. Ее можно бесконечно упрощать или улучшать. Возможен кейс когда враги скушали пак-мана и он будет плохо распознан моим методом. Вобщем есть огромное пространство для фантазии и алгоримизации без машинного обучения.

Системы, распознающие текст содержат обычно несколько уровней распознавания. Один - это собственно нейросеть которая видит с разной вероятностью символы-кандидаты. Второй уровень - это семантика слов и предложений. Тоесть когда ты распознаешь осмысленный текст - то ты обладаешь бОльшей информацией о том как достроить неверно распознанные символы.

В случае с билибердой написанной как

fffjjj ....

второй уровень даёт сбой. Он не видит знакомых слов.

На самом деле я не знаю как работает тессеракт. Надо читать его настройки. Но если-бы я распознавал билиберду из символов - то я-бы искал именно эти языковые семантические настройки.

Тут наверное главный вопрос не язык а ОС и платформа. Подозреваю что клуб работает на Windows десктопах. И нужно искать тот инструмент который ближе (нативнее) по отношению к этой ОС. Разумеется глупо выбирать Java/Python. Надо брать технологии которые опираются на .Net. VB/C#/F#. Да много их.

Это не будет работать. Последнее несколько чисел в номере карты - контрольные. Они страхуют ввод номера карты от опечаток. Посмотри что такое алгоритм Луна.

И первые несколько цифр показывают обычно код банка и код платежной системы (Viza, Maestro). Нагуглишь сам.

Я бы очень хотел чтобы в книге разбирались конкретные библиотеки (tensorflow например), а не просто голая теория.

Тут что-то не то. Вопрос не так поставлен. Ведь ТензорФлоу это чертов API и по сути тоже теория. Твой вопрос наверное звучит так что нужны какие-то практические задачи с решениями. Верно?

Я-бы предложил сначала придумать выражение типа регулярки, которая просто обобщит все варианты которые возможны. Из частного случая

*!Tomsk2018*Oksana!  
*06Tomsk08*Oksana18!*

Можно предположить что есть два произвольных ASCII-NUM-CTRL символа. Потом Tomsk. Потом календарная дата от 2008 до 2018 года в двух форматах YYYY, YY. Потом женское имя. И потом опционально еще раз календарная дата и 2 ASCII-NUM-CTRL символа.

Давайте посчитаем количество. Пускай для простоты ASCII-NUM-CTRL = 128 символов.
Даты - 10 лет и еще 2 формата итого 20 штук.

Итого. 128 * 20 * 20 * 128. Но у нас еще есть пустая комбинация NULL (опция). Для простоты просто добавим +1 к каждому множителю и таким образом закроем эти опциоанльные строки. Получается

129 * 21 * 21 * 129 = 7338681

Семь мильонов. Словарь - детского размера. Вобщем подбор вполне осуществим.

P.S. Я надеюсь что мы не нарушаем правил qna обсуждая такие вещи. И я надеюсь что автор честен и спрашивает это только для личного пользования.

У Python 2.x, 3,x были разные формы представления числа типа int.

Поэтому я бы выбирал тот тип данных который даёт arbitrary precision.

Разумеется плавающая точка здесь не помощник.

Мне нужна функция которая возвращает координаты столкновения луча со сферой

Сразу замечание. Давайте перечислим ситуации которые могут быть.

1) Луч пересекает сферу в 1 точке (касательная). Или луч испускается изнутри сферы.
2) Луч пронизывает сферу в 2 точках (наиболе общий кейс)
3) Луч не попал в сферу.

Наша функция (какая-бы она не была) должна возвращать 3 типа этих результатов. Или просто список от 0 до 2х векторов в пространстве (x,y,z). Я-бы предпочел перечисление из 3х типов результатов. Мне кажется что это достаточно важно.

Нет никакого смысла страховать Кафку. Она совершенно самодостаточна. Есть настройка message delivery semantics. Почитай про нее. Вобщем идея такава что - каждый сам себе в зависимости от бизнес требований выставляет такие параноидальные настройки producer/consumer, чтобы было и быстро и надёжно одновременно.

Если речь идет о computer vision - то да. Скорее всего можно. Но мне жаль ваш талант. Если вы действительно создатите такого бота который обучается по картинке то вас можно нанимать на работу и платить столько денег что дешевая прокачка Эльфа в какой нибудь MMORGPG вам станет просто не нужна. Сможете купить все.

Есть много способов устроить нагрузочное тестирование. Как вариант - приложение JMeter https://jmeter.apache.org/

При чем здесь Wifi - непонятно. Обычно тестируют приложение а не частные куски сетей.

Трудно поверить конечно, что в логах у тебя ничего не написано. Как вариант - ты упираешся в какие-то прикладные ограничения который сам и создал.

Для начала тебе надо посмотреть чем заняты потоки в обычно (стационарном режиме) и в тот момент времени когда системе стало плохо. Когда именно - ты сам определишь. Пишешь дескыть "оно останавливается" - значит есть какой-то субъективный способ понять что беда уже случилась.

Значит тебе надо дважды вызвать вот эту утилиту

$ jstack --help
Usage:
    jstack [-l][-e] <pid>
        (to connect to running process)

Options:
    -l  long listing. Prints additional information about locks
    -e  extended listing. Prints additional information about threads
    -? -h --help -help to print this help message

и сохранить в текстовый файл что она выдаст. Потом сравнить. Разница - будет подсказывать причину.

И еще понаблюдай глазами за памятью через JVisualVM. Может что-то раньше увидишь.

Это наверное к ИИ не имеет отношения. Просто статистика. Марковские сети. И наверное теория игр.
Все это было создано задолго до термина ИИ в современном его понимании.

А попробуй сделай так

create index name_idx on emails(name);

и повтори свой запрос еще разик.

Для расчета среднего нам нужна сумма элементов и количество. Количество - это константа.

Сумма конечно меняется. Но если у нас уже есть расчитанная сумма от 1 000 000 элементов то
следующее скользящее среднее будет не сильно отличаться. Нужно от сумма забрать первый элемент
и добавить элемент с индексом 1 000 001. Это и есть оптимизация.

Тоесть первая итерация расчитывается полностью. Следующая - на основании предыдущей. Как в численных
методах.

Скорее всего - никак. Информатика (и вычислительная техника) это все практические науки. Их надо изучать параллельно делая что-то руками. Все что вы перечислили. Теория игр. Криптография. Должно быть подкреплено реальным проектом где это используется.

В противном случае - эти знания бесполезны и забудуться. Это я по себе говорю. Такой мой опыт.