📊 Математическая задача для Data Scientists: "Идеальная точка разбиения"
**Условие** У тебя есть список чисел List[float], представляющий одномерное распределение (например, значения метрики или зарплаты). Нужно определить: существует ли индекс, на котором можно разделить массив на две части так, чтобы стандартное отклонение слева и справа отличалось не более чем на ε (например, 0.1).
data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] # Разделение после 2 → [1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0] # std слева ≈ 0.5, справа ≈ 0.816 → разница = 0.316 > 0.1 → не подходит
🔍 Подсказка Используй statistics.stdev() или numpy.std(ddof=1) (с выборочной коррекцией). Но не забывай, что длина подмассива должна быть как минимум 2.
---
✅ Пример реализации: ```python import statistics
def has_balanced_std_split(data: list[float], epsilon: float = 0.1) -> bool: n = len(data) if n < 4: return False # Нужны хотя бы 2 элемента в каждой части
for i in range(2, n - 1): left = data[:i] right = data[i:]
if abs(std_left - std_right) <= epsilon: return True
return False ```
📌 Пример использования:
```python data = [10, 12, 11, 20, 21, 19] print(has_balanced_std_split(data, epsilon=0.5)) # True или False в зависимости от разбивки ```
🎯 Что проверяет задача:
• понимание **дисперсии и стандартного отклонения** • знание **статистических библиотек Python** • работа с ограничениями на длину срезов • мышление в духе «разделяй и анализируй»
📊 Математическая задача для Data Scientists: "Идеальная точка разбиения"
**Условие** У тебя есть список чисел List[float], представляющий одномерное распределение (например, значения метрики или зарплаты). Нужно определить: существует ли индекс, на котором можно разделить массив на две части так, чтобы стандартное отклонение слева и справа отличалось не более чем на ε (например, 0.1).
data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] # Разделение после 2 → [1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0] # std слева ≈ 0.5, справа ≈ 0.816 → разница = 0.316 > 0.1 → не подходит
🔍 Подсказка Используй statistics.stdev() или numpy.std(ddof=1) (с выборочной коррекцией). Но не забывай, что длина подмассива должна быть как минимум 2.
---
✅ Пример реализации: ```python import statistics
def has_balanced_std_split(data: list[float], epsilon: float = 0.1) -> bool: n = len(data) if n < 4: return False # Нужны хотя бы 2 элемента в каждой части
for i in range(2, n - 1): left = data[:i] right = data[i:]
if abs(std_left - std_right) <= epsilon: return True
return False ```
📌 Пример использования:
```python data = [10, 12, 11, 20, 21, 19] print(has_balanced_std_split(data, epsilon=0.5)) # True или False в зависимости от разбивки ```
🎯 Что проверяет задача:
• понимание **дисперсии и стандартного отклонения** • знание **статистических библиотек Python** • работа с ограничениями на длину срезов • мышление в духе «разделяй и анализируй»
BY Математика Дата саентиста
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. "There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said. Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe. At its heart, Telegram is little more than a messaging app like WhatsApp or Signal. But it also offers open channels that enable a single user, or a group of users, to communicate with large numbers in a method similar to a Twitter account. This has proven to be both a blessing and a curse for Telegram and its users, since these channels can be used for both good and ill. Right now, as Wired reports, the app is a key way for Ukrainians to receive updates from the government during the invasion. However, the perpetrators of such frauds are now adopting new methods and technologies to defraud the investors.
from in
