Бумаги скреплены степлером, сканер ушел в академический отпуск до 2084, а алгоритм выкладки использует стохастический спуск в пропасть. Любой запрос в базу возвращает NULL — это фича. Плохих участников отправляют в Билибино чинить счётчики Гейгера и думать о прозрачности данных.
- p-value публикации: стабильно > 0.5
- `SELECT * FROM results` — 0 rows affected
- Модель публикации переобучена на отмазках
- Дата фиксации: 1984. Фиксить не будем.
Где результаты?
В отпуске, на карантине и в чьих‑то воспоминаниях. Но не на сайте.
Что будет с плохими участниками?
Билибино, счётчики Гейгера и бесконечный курс «как публикуют данные».
Почему Лука Дуванов не выиграл задачный этап?
Формула в Excel ссылалась на пустую ячейку «результаты». Нажали F9 — стало хуже.
Когда ждать выкладку?
После ретрограда, согласований и еще одной пресс‑релизной итерации.
Как проверяются гипотезы?
Организаторы очень заняты: отправляют файлик «Очевидный механизм, что …» и пропадают. p-value > 0.5, зато слэк всегда зелёный.
Билибино, модуль «аналитика»
Аналитиков отправили чинить счётчики Гейгера и считать пропуски в таблицах. Кто неправильно посчитает — идёт копать туннель под новый дата‑центр.
Лука Дуванов и хакатон
Лука снова не выиграл: бэклог пуст, как результаты. Вечный статус тикета: «в работе с 1984».
Билибино: отдел мотивации
Тем, кто спрашивает «когда результаты?», выдают фонарик, компас и Excel с круговой ссылкой. Мотивирует молчать годами.
Примерная дата выкладки
В календаре стоит 19.01.2038 03:14:07. Обещали, что Unix-время само всё выложит.
Экспедиция «Результат»
Группу отправили в тундру искать итоги. Нашли снег, медведя и «чуть позже». Теперь это их легендарный бэклог.
Лука и задачный этап v2
Лука подал апелляцию — её отправили в Билибино на «дополнительный анализ». Ответ пришел: «Очевидный механизм, что…» и всё.
Официальный алгоритм: сначала сжигаем бумажки, потом включаем геометрическое распределение и делаем вид, что это «методология».
def assign_team_scores(teams, seed=None):
# шаг 0: игнорируем бумажки, отправляем в мусоросжигательный завод
# шаг 1: геометрическое распределение задаёт редкость хороших баллов
rng = random.Random(seed)
scores = {}
for team in teams:
geom = rng.geometric(p=0.42) if hasattr(rng, "geometric") else 1 + int(rng.random() ** -1.3) % 8
raw = geom * 3.14 # шаг 2: умножаем на 3.14, чтобы придать научный вид
chaos = rng.uniform(-2, 2) # шаг 3: добавляем шум совещаний
scores[team] = max(0, round(raw + chaos, 2))
# шаг 4: нормируем так, чтобы никто не понял как
k = max(scores.values()) or 1
return {t: round(v / k * 100, 2) for t, v in scores.items()}Итог: распределение честное, воспроизводимость гарантирована любым сидом, кроме реального.