Рубрика «graph»
Когда одного агента мало: практический кейс применения мультиагентной системы
2025-10-16 в 15:18, admin, рубрики: agents, AI, graph, llm, SAST, systems
Кейс: GraphRAG AI-ассистент, который понимает Жилищный кодекс РФ
2025-08-08 в 14:11, admin, рубрики: graph, graphrag, prompt engineering, prompt tuning, ragВ нормативной базе России более 800 000 документов (по данным Гарант и КонсультантПлюс). Каждый год вносится более 100 000 правок и дополнений. И вот однажды представители одной из (NDA) крупнейших российских корпораций пришли в компанию, где я работаю, и дали задачу: «загрузить и обработать всю нормативную базу России в AI». И это, я вам скажу, задачка "со звездочкой".
Библиотека визуализации графов: как мы решили дилемму Canvas vs HTML в Gravity UI
2025-08-07 в 7:00, admin, рубрики: canvas, graph, gravityui, svg, UI, workflow, визуализация графовПривет! Меня зовут Андрей, я разработчик интерфейсов в команде User Experience инфраструктурных сервисов Яндекса. Мы развиваем Gravity UI — опенсорсную дизайн‑систему и библиотеку React‑компонентов, которую используют десятки продуктов внутри компании и за её пределами. Сегодня расскажу, как мы столкнулись с задачей визуализации сложных графов, почему существующие решения нас не устроили, и как в итоге появилась @gravity‑ui/graph — библиотека, которую мы решили сделать открытой для сообщества.
Алгоритм Краскала для генерации идеальных лабиринтов
2025-02-11 в 18:15, admin, рубрики: graph, kruskal, maze, pythonАлгоритм Краскала — это жадный алгоритм, который используется для нахождения минимального остовного дерева (MST) в связном, взвешенном и неориентированном графе. В контексте генерации лабиринтов он применяется для создания структуры, где каждая ячейка соединена с другими без циклов и недостижимых областей. В результате получается так называемый "идеальный лабиринт", в котором из любой точки можно попасть в любую другую по единственному пути.
Постановка задачи:
Необходимо разработать алгоритм генерации лабиринта, который удовлетворяет следующим условиям:
-
Лабиринт не содержит циклов;
Что такое шейдеры, зачем они нужны и как разобраться во всем этом. Краткий экскурс по рендерингу в Unity
2022-07-17 в 11:33, admin, рубрики: AR и VR, C#, CGI (графика), engine, graph, HLSL, render, shaderlab, shaders, unityВсем привет. Сегодня я хотел бы задеть такую тему, как рендеринг и шейдеры в Unity. Шейдеры - простыми словами это инструкции для наших видео-карт, которые говорят, как правильно отрисовывать и трансформировать объекты в игре. Итак, welcome to the club buddy.
Многопоточный Python на примерах: избавляемся от дедлоков
2022-06-16 в 8:15, admin, рубрики: deadlocks, dfs, graph, python, python3, threading, wfg, Блог компании Ozon Tech, параллельное программирование, ПрограммированиеДедлоки — распространенная проблема в многопоточном программировании. В больших приложениях вручную отслеживать порядок блокировок может быть достаточно сложно, причем эта проблема может не всплыть на этапе тестирования и случиться только в каких-то сложновоспроизводимых кейсах при реальном использовании. Существует много способов их избегания, но здесь мы рассмотрим только один — автоматическое выявление дедлоков на основе графа ожидания.
Алгоритм Беллмана-Форда
2020-01-17 в 13:56, admin, рубрики: dynamic programming, graph, Shortest Path, Алгоритмы, Блог компании OTUS. Онлайн-образованиеВ преддверии старта курса «Алгоритмы для разработчиков» подготовили очередной перевод интересной статьи.
Задача: Дан граф и начальная вершина src в графе, необходимо найти кратчайшие пути от src до всех вершин в данном графе. В графе могут присутствовать ребра с отрицательными весами.
Мы уже обсуждали алгоритм Дейкстры в качестве способа решения этой задачи. Алгоритм Дейкстры является жадным алгоритмом, а его сложность равна O(VLogV) (с использованием кучи Фибоначчи). Однако Дейкстра не работает для графов с отрицательными весами ребер, тогда как Беллман-Форд — вполне. Алгоритм Беллмана-Форда даже проще, чем алгоритм Дейкстры, и хорошо подходит для распределенных систем. В то же время сложность его равна O(VE), что больше, чем показатель для алгоритма Дейкстры.
Рекомендация: Прежде, чем двигаться к просмотру решения, попробуйте попрактиковаться самостоятельно.
Читать полностью »
Визуализация больших графов для самых маленьких
2019-09-04 в 11:04, admin, рубрики: data mining, embeddings, graph, network, visualization, Блог компании Open Data Science, большие графы, визуализация, визуализация данных, графы, искусственный интеллект, машинное обучение
Что делать, если вам нужно нарисовать граф, но попавшиеся под руку инструменты рисуют какой-то комок волос или вовсе пожирают всю оперативную память и вешают систему? За последние пару лет работы с большими графами (сотни миллионов вершин и рёбер) я испробовал много инструментов и подходов, и почти не находил достойных обзоров. Поэтому теперь пишу такой обзор сам.
Читать полностью »
Библиотека быстрого поиска путей на графе
2017-09-25 в 4:01, admin, рубрики: a*, graph, javascript, pathfinding, WebGL, Алгоритмы, Программирование, Разработка веб-сайтов, разработка игрПривет, Друзья!
Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами: http://github.com/anvaka/ngraph.path
Пример использования на огромном графе:
Поиграться с демо можно здесь: https://anvaka.github.io/ngraph.path.demo/
В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.
Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.
Анализ взаимосвязи навыков с помощью графов в R
2017-05-17 в 9:04, admin, рубрики: clustering, data mining, data science, dataviz, graph, R, R-projectИнтересно, но такая область как профессиональное развитие остается немного в стороне от шума из-за data science. Стартапы в сфере HRtech только начинают наращивать обороты и увеличивать свою долю, замещая традиционный подход в сфере работы с профессионалами или, теми, кто хочет стать профессионалом.
Сфера HRtech очень разнообразна и включает в себя автоматизацию найма сотрудников, развитие и коучинг, автоматизацию внутренних HR процедур, отслеживание рыночных зарплат, трекинг кандидатов, сотрудников и многое другое. Данное исследование помогает с помощью методов анализа данных ответить на вопрос как взаимосвязаны навыки, какие есть специализации, какие навыки более популярны, а какие навыки следует изучить следующим.