Рубрика «numpy»
Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне
2026-06-18 в 8:00, admin, рубрики: numpy, python, reward hacking, selectel, закон Гудхарта, кулинария, машинное обучение, оптимизация
Размер позиции под микроскопом: Монте-Карло, где честно меняется ровно одна переменная
2026-06-14 в 8:06, admin, рубрики: numpy, python, survivorship bias, Критерий Келли, монте-карло, риск-менеджмент, симуляция, теория вероятностей, управление капиталомРазмер позиции решает всё: Монте-Карло, где честно меняется ровно одна переменная
Дисклеймер о конфликте интересов.
Я делаю бесплатные калькуляторы риск-менеджмента для крипто-трейдинга. Чтобы это не выглядело как реклама в каждом абзаце, ссылка на проект в статье ровно одна — в самом конце. Всё остальное здесь — код, математика и числа, которые вы можете воспроизвести у себя за минуту.
И сразу к делу — с вопроса, на который у большинства есть «очевидный», но неверный ответ.
Вопрос
Два трейдера торгуют одну и ту же стратегию. Винрейт 55%, выплата 1:1 (выигрыш равен риску). Они получают Читать полностью »
Почему Python + Numba обгоняет C? Эксперимент с алгоритмом прогонки
2026-03-19 в 8:15, admin, рубрики: C, numba, numpy, python, Алгоритмы, оптимизация, прогонка, производительность, численные методыВсе знают: если нужно быстро считать – пиши на C. Python – для прототипов, но в продакшене он тормозит. Однако с появлением NumPy и JIT-компиляторов (Numba) границы стираются. Более того, в некоторых случаях Python может даже обогнать наивную реализацию на C.
В этой статье я на примере решения трёхдиагональной системы (алгоритм Томаса) сравниваю:
-
Чистый C (double/float)
-
Векторный NumPy (с циклами на Python)
-
JIT-скомпилированную версию Numba
И не просто сравниваю, а ищу ответ на вопрос: почему Numba иногда быстрее C?
Что такое алгоритм прогонки?
Все об устройстве Q65 с примерами на Python (часть 2)
2026-01-07 в 17:39, admin, рубрики: dsp, ham, hamradio, numpy, python, python3
Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.
От «обезьяньей» работы к Smart-анализу: как выполнить предобработку данных для моделей
2025-12-09 в 21:25, admin, рубрики: data science, exploratory data analysis, feature engineering, machine learning, numpy, pandas, sklearn, statistics
Мы частенько шутим с коллегами , что любые действия можно поделить на «обезьяньи» и «smart»Читать полностью »
Роевой интеллект: как 15 строк кода заменяют централизованное управление дронами
2025-11-24 в 7:15, admin, рубрики: matplotlib, numpy, python, дроны, роевой алгоритм, роевой интеллект, ройПривет! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир роевого интеллекта и децентрализованных систем. Я покажу, как простые правила, заложенные в каждый элемент системы, позволяют добиться сложного группового поведения без единого центра управления. В качестве полигона используем виртуальный рой автономных дронов.
*Код и симуляция: Python 3.8+, matplotlib, numpy
Проблема централизованного управления
Все об устройстве MSK144 с примерами на Python (часть 2)
2025-10-14 в 20:12, admin, рубрики: CRC, ham, hamradio, ldpc, MSK, msk144, numpy, python, python3, scipy
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.
Определение положения объектов на изображении: как найти пространственные координаты объекта, используя OpenCV
2025-08-28 в 21:37, admin, рубрики: 3d, ARuco, numpy, opencv, opencv python, solvepnp, машинное зрение, положение в пространстве, фотограмметрияПривет!
Меня зовут Брискиндов Леонид, я школьник, участник соревнований и олимпиад по робототехнике и программированию. Нередко для решения задач таких олимпиад предоставляется доступ к единственной камере, снимающей тестовое поле, на котором расположены роботы. Таким образом появляется задача определения положения объектов в пространстве по изображению, полученному с камеры. В данной статье мы и разберём, как решать такую задачу, используя библиотеку OpenCV.
ChameleonLab: Как мы портировали стеганографический инструмент на macOS. Грабли, решения и планы на Android
2025-08-22 в 10:04, admin, рубрики: lbs, MacOS, matplotlib, numpy, pillow, pyqt6, криптография, Стеганография, стегоанализПривет!
В наших прошлой и позапрошлой статьях мы рассказывали о создании нашего инструмента для стеганографии и стеганоанализа ChameleonLab. Мы получили массу ценных отзывов, и один из самых частых запросов был: «А когда версия для macOS?». Что ж, по вашим многочисленным просьбам, мы сделали это — ChameleonLab теперь доступен для macOS!
Этот путь оказался не просто «взять и пересобрать». Нам пришлось столкнуться с рядом специфичных для macOS проблем, начиная от сборки .appЧитать полностью »
Когда машинное обучение не нужно: статистика для бизнеса
2025-08-20 в 14:16, admin, рубрики: numpy, python, статистика, Статистика в IT«Есть ложь, наглая ложь и статистика» — этот афоризм, по утверждению Марка Твена, принадлежит премьер‑министру Великобритании Бенджамину Дизраэли. А по мнению скептиков — самому Твену. Как бы там ни было, статистика не так уж и врёт, по крайней мере не больше, чем машинное обучение (ML). Более того — в некоторых случаях она может оказаться привлекательнее, надёжнее и значительно дешевле, чем обучение и внедрение ML‑моделей.