11 private links
Je ne comprends toujours pas vraiment l'algorithme de monte carlo tree search. Mais je trouve cette explication très correcte.
Un correcteur d'orthographe en 30 lignes de Python (ou moins). C'est stupéfiant. Notez que le même code est implémenté (en bas) dans plein d'autres langages.
Je n'aime pas Lombok. Mais cette plongée dans les entrailles de l'outil est particulièrement éclairante.
Un algorithme générant des hashes lisibles par des êtres humains
Ca tombe bien, je me disais qu'il serait temps de reprendre mon bot d'échecs pour Codingame
Raft est un algorithme de consensus distribué très utilisé. Et il dispose de sa propre page GitHub, référencant un sacré paquet d'implémentations.
Hyper intéressant détail sur les modes de résolution de pedantix. Il en manque un : la force brute.
Un cataligue d'algorithmes qui me semble très complet
Ca me fait réfléchir sur le fait que les IAs soient, par construction, conservatrices/réactionnaires ...
C'est rigolo cette tentative de créer des identifiants qui soient facilement prononcables ! (je me demande si il existe un plugin Keepass correspondant)
Oh, tiens, c'est marrant, un gestionnaire de mots de passe sans stockage, mais basé sur un algorithme de génération de mot de passe.
Je me tâte encore pour me lancer dans le codage d'un bot d'échecs. Mais si je m'y lance, cet article me paraît un bon début
En lisant ce très intéressant article sur le calcul de valeurs dépendantes "à la manière d'un tableur", j'ai eu ce frémissement intellectuel qui m'a poussé à me demander si ça marcherait bien pour codingame. Et je pense que ça marcherait terriblement bien.
J'en parlais hier avec un collègue, et effectivement, on a de moins en moins besoin d'avoir des compétences avancées pour écrire du code. En un sens c'est bien, mais d'un autre côté, ça rend les choses ennuyeuses et inefficaces
Un site marrant qui résoud des labyrinthes ... uniquement de façon décorative. C'est amusant.
C'est assez loin de ce que je fais habituellement. Mais je comprend le sens de cette idée.
J'ai un collègue à qui ça plaira beaucoup trop ...
L'article est vraiment impressionnant, et contient quelques étapes qui vont me servir dans un prochain projet.
Le titre est trompeur : le machine learning est utilisé pour choisir les paramètres de son moteur polynomial. Cela dit, utiliser l'approximation polynomiale est souvent très efficace.
Eh, une librairie de création de machines à états en Java. Ca peut être très chouette !