В статье не упоминается важный контекст — для проверки планарности графа (и даже его вложимости в проективную плоскость) нужно линейное от числа вершин время. Поэтому для задачи проверки планарности графа после добавления к нему ребра ученые бьются за время быстрее линейного.
Правильно ли я понимаю, что при этом яркость всех ярких объектов увеличивается в 2 раза? Может нужно занулять FragColor в тех местах, где выставлен ненулевой BrightColor?
Нет, на данный момент никто не пробовал бахнуть ML'eм погоду. По непонятной мне причине все, кто занимаются погодой, обходят эту идею стороной. Сейчас ML используют только для пре- и пост- процессинга, но не для самого рассчета. Я обсуждал это с настоящими метеорологами и меня полностью проигнорировали — для них прогноз погоды должен основываться на численных алгоритмах, математически выведенных из дифференциальных уравнений, и ничего другого они представить не могут. Все остальные боятся изменять алгоритм рассчета погоды, поэтому модификации делаются либо на входе и выходе из алгоритма, либо в некоторых хорошо изолированных и понятных функциях внутри. Плюс, не метеорологи хотят иметь как можно меньше дел с фортраном, на котором написаны все алгоритмы рассчета погоды.
Ответ правильный, но ваше решение неверно. Даже с эффективной ToBinaryString, ответ все равно будет O(nlog3(n)). Метод Remove работает за O(log(n)) сравнений, но каждое сравнение требует O(log(n)) операций, поскольку мы сравниваем строки длины O(log(n)). Прерывание сравнения на первом отличающемся символе не изменяет асимптотики (чем глубже мы в дереве, тем больше совпадающих символов).
Да, подходят: DSSM. Можно вложить названия товаров в пространство, а потом поискать в этом пространстве похожие вектора. Разумеется, нужно много обучающих примеров.
Никаких проблем с пониманием КМ нет. Тысячи физиков работающих над адронным коллайдером, квантовыми компьютерами и пишущие теоретические научные статьи на переднем крае квантовой теории отлично понимают КМ. Я прочитал сотни научных-популярных статей по КМ и не смог понять ничего, поскольку их авторы лишь машут руками как вертолет. А потом прочитал одну настоящую книгу про квантовые компьютеры с математическими выкладками и моделями и все базовые вещи встали на свои места. Каждый раз, когда я думал, что физики чего-то в КМ не понимают, я находил книги в которых мои вопросы явно рассматриваются (пусть я и не способен эти книги понять). Те, для кого эти книги написаны, явно все понимают, но им нет смысла нам что-то объяснять — тут нужно проходить курс на несколько семестров, а не читать научно-популярную статью на пару страниц.
Возможно речь о космических лучах. Ну или экспериментаторы не учли, что скорость распада нужно замерять глубоко под землей, чтобы космические лучи не влияли на измерения.
Недавно придумали новый алгоритм использующий идею электрических сетей: https://www.quantamagazine.org/researchers-achieve-absurdly-fast-algorithm-for-network-flow-20220608/ .
Да: Broadband lightweight flat lenses for long-wave infrared imaging.