CS Space

Math Cup — математический турнир 🚀

Приглашаем студентов и всех любителей математики на турнир! Участников ждут задачи по теоретической информатике, комбинаторике, теории вероятностей, алгебре и математическому анализу. Соревнование командное, до 3 человек в команде.

Как и в прошлый раз, отборочный тур пройдёт онлайн, 14 декабря, стартовать можно в любое время, на решение задач будет отведено 2 часа, а финал — очно в Санкт-Петербурге 21 декабря. По итогам отбора мы пригласим на финал не менее 15 лучших команд. В основном зачёте могут участвовать студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры, а энтузиасты смогут выступить вне конкурса.

🏆 Призовой фонд — 300 000 ₽, а также фирменный мерч CS Space для всех финалистов.
⚡️ Регистрация уже открыта — собирайте команду и готовьтесь к увлекательному турниру!

⭐️ Мероприятие проходит при поддержке наших друзей из Pinely.

Подводим итоги Algo Cup ⚡️

Первый алгоритмический турнир CS Space собрал большой интерес: в отборочном этапе приняли участие 95 команд. Участников ждали задачи по алгоритмам: динамическое программирование, графы, потоки в сетях, строки, хэши, структуры данных и нестандартные приёмы, требующие ловкости и опыта. По итогам отбора в очном финале участвовало 20 сильнейших команд.

Поздравляем победителей и призёров!
1️⃣ MYCOPOBO3. Андрей Матвеев, Ильдар Гайнуллин (ИТМО)
2️⃣ turmax. Максим Туревский (СПбГУ)
3️⃣ Never Give Up. Сергей Золотарев (МФТИ)

В завершение соревнования:
Открываем дорешку — можно снова пройти контест и попробовать себя вне конкурса:
✔️ Отбор — Яндекс Контест и Codeforces
✔️ Финал — Яндекс Контест и Codeforces

⭐️ Публикуем разбор задач финала.
📷 Делимся фотографиями (постепенно будем добавлять) с турнира.

Спасибо всем участникам — ждём вас на следующих турнирах CS Space!

Как работает Nanite в Unreal Engine 5 ⬇️

– Открытая лекция в рамках курса «Вычисления на видеокартах»
– 1 декабря, 18:00 – 19:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Вход свободный

⭐️ О лекторе

Николай Полярный
– Team Lead команды разработки Agisoft Metashape
– Автор курса фотограмметрии и курса алгоритмов на видеокартах

📢 Анонс

Лекция будет интересна если вам нравится компьютерная графика, вычислительная геометрия, алгоритмическая инженерия или вас вдохновляет когда кто-то поставил себе священную цель, пошел за мечтой, не растерялся и бескомпромиссно решил задачу "как рисовать высокополигональную геометрию с высоким FPS".

Представьте: gamedev-команда Babazaki разрабатывает игру. 3D-моделлеры создали ПОТРЯСАЮЩИЙ воображение мир: скалы, пещеры, замки, ЦИКЛОПИЧЕСКИХ РАЗМЕРОВ

ДЕРЕВО

.

Разработчики загрузили это на видеокарту, попытались отрисовать, видеокарта отрисовала 1 FPS и произошел отвал GPU-чипа. Заменили видеокарту - ситуация повторилась. Так сделали 10 раз - игра показала КРАЙНЕ стабильное поведение. Выбросив 11 видеокарт, РАЗРАБОТЧИКИ ЧТО-ТО ЗАПОДОЗРИЛИ, сказали 3D-моделлерам, что современные технологии не могут отрисовать мир из более чем тысячи треугольников. 3D-моделлеры пригорюнились: «Но так мы ничего красивого не создадим... Это будет посредственная игра!»

И шли споры... шли долго... до 2021 года... Как вдруг в переговорку вошел он, Brian Karis, и приободрил он моделлеров, и заговорщицки подмигнул разработчикам, и молвил: «Не дело это идти на компромиссы! Но и FPS хороший нужен! Вы мне высокополигональную геометрию, а я вам - высокий FPS! Мена? Мена!» И пошло, и поехало! И вынул он из-за пазухи конверт, на конверте было написано Unreal Engine 5, а внутри конверта был Nanite!

Обсудим как работает Nanite:
- виртуальные текстуры
- кластеризация графов
- иерархичный Z buffer (Z test)
- репроекция кадров в VR
- deferred rendering
- софтварный растеризатор для ускорения (т.к. реализация в видеодрайверах - СУБОПТИМАЛЬНА, можно лучше)
- упрощение геометрии алгоритмом QSlim (схлопывание ребер)
- и чем же Nanite принципиально отличается от упрощения геометрии и объектов разного LOD (level of details)

Пререквизиты (можно послушать в первых 10-20 минутах

лекции 11

из

курса по видеокартам,

лекция скоро будет выложена):
- что такое растеризация
- что такое вершинные и фрагментные шейдеры

В минувшее воскресенье мы провели митап, на котором поговорили об A/B тестах с разных сторон, о том, почему эксперименты с данными редко бывают чистыми и как аналитикам и исследователям находить истину там, где классические методы не работают.

〰️Максим Николаев рассказал, как использовать байесовские модели (в частности, BART) для анализа ретроспективных данных и корректной оценки причинных эффектов.

〰️ Сергей Матросов поделился опытом индустриальных A/B-тестов: что на самом деле работает в реальных продуктах, какие ошибки совершают команды и как сохранять здравый смысл в экспериментальной аналитике.

〰️ Николай Мальковский рассказал, почему иногда «успешный A/B-тест» может привести к катастрофе, и как учитывать поведение пользователей с точки зрения теории игр.

После докладов участников ждало интерактивное соревнование по аналитике – угадывали метрики по графикам, искали закономерности и обсуждали, какие гипотезы и эффекты могли привести к изменениям.

Вместе с этим прошёл мини-контест по SQL, где нужно было быстро решать прикладные задачи и показывать мастерство работы с данными.

Делимся материалами:
〰️ презентации и задания соревнования доступны на странице мероприятия;
〰️ фотографии с мероприятия.

Спасибо всем участникам за живую атмосферу и глубину вопросов, и отдельная благодарность нашим друзьям из Pinely за поддержку!