DigitableCourses
Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.
Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить
Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:
Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.
Планов делать курсы платными нет.
Выкладка от 16 сентября 2026, срез 95043e5
Что изменилось на портале с вашего прошлого захода. Полный список выкладок — в разделе «Что изменилось» на странице «О нас».
19 материалов в этой теме.
Почему результаты в SBSE не повторяются, чем именованные подпотоки лучше одного seed, откуда берётся правило «не меньше 30 прогонов», какие метрики стоит публиковать и …
Почему смешение поиска решения, настройки параметров и управления бюджетом в одном цикле ломает интерпретируемость, как выглядит каскадная схема из трёх уровней и что …
Как из простых локальных правил и общей памяти рождается глобальный поиск: муравьиные алгоритмы (ACO) для комбинаторных задач и PSO для непрерывных, с рабочим кодом, …
Как превратить инженерную задачу в задачу оптимизации: выбрать кодировку решения, задать соседство и построить фитнес-функцию, которая действительно ведёт поиск к цели.
Как отдать поиску две задачи сопровождения кода — разложить сотни классов по модулям и подобрать последовательность рефакторингов — не превратив метрику качества в …
Какие ставить размер популяции и вероятность мутации, стоит ли вообще их настраивать, как устроены гонки конфигураций (F-race, irace), адаптивный выбор операторов, …
Как искать решения, когда целей несколько и они конфликтуют: доминирование по Парето, недоминируемая сортировка, crowding distance, NSGA-II и SPEA2, метрики качества …
Как работают траекторные метаэвристики — от жадного восхождения к вершине до отжига и поиска с запретами — и почему в SBSE они часто обыгрывают генетические алгоритмы.
Флаги, фичи и параметры окружения дают экспоненциальное пространство сборок: как поиск строит минимальные наборы конфигураций для тестирования, что делать с …
Что происходит с генетическим алгоритмом, когда фитнес перестаёт быть экспертной оценкой и становится кодом возврата компилятора: синтез спецификаций по примерам, честная …
Что происходит, когда над поиском надстраивают уровень настройки параметров, а над ним — уровень распределения времени: постановка каскада GA0 → GA1 → GA2, парный замер …
Что делать, когда одна оценка кандидата стоит минуты: инкрементальный пересчёт и кэш, дешёвые приближения и successive halving, суррогатные модели внутри эволюции и …
По этому запросу ничего не найдено.