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  • Dr.WernerのKeynoteは全てのSREに聞いてほしい話だった - Qiita

    この記事は、CyberAgent Group SRE Advent Calendar 2023の7日目の記事です。 4年ぶりに、AWS re:Inventに現地参加していたのですが、今年のWerner先生のKeynote(特に前半)がとてもよく、SREを推進する上でも非常に大事なことをお話しされていたので、それについてまとめてみました AWS re:Invent 2023 - Keynote with Dr. Werner Vogels ざっくりどんな事を話していたか クラウド移行によって、様々な制約からは解放されたが、コストを考えてアーキテクトする必要はある そしてコストを考えるということは、サステナビリティを考えることでもある といった感じで、コストとサステナビリティについての話から、WenerがAmazon CTOとして、過去20年間のアーキテクトする上でのコストと持続可能性の考え方

      Dr.WernerのKeynoteは全てのSREに聞いてほしい話だった - Qiita
    • 「Deno 2」が間もなく登場。Denoにとって初めてのメジャーバージョンアップに

      Node.jsの登場は、それまで比較的面倒だったノンブロッキングな非同期のネットワークプログラミングを容易にするAPIと、それをJavaScriptという非常に広く使われているプログラミング言語で利用可能にしたことで、サーバサイドにおけるJavaScriptランタイムという分野を新たに切り開くだけでなく、当時課題となっていたC10K問題の解決など、サーバアプリケーションの開発に大きな影響を与えました。 参考:Node.jsのコンセプトとは? ライアン・ダール氏による東京Node学園祭 基調講演(前編) その上で、Node.jsはAWS Lambdaに代表されるサーバレスコンピューティング環境の基盤として採用され、新たな分散コンピューティング環境の革新にも寄与してきたと言えます。 ライアン・ダール氏の反省:NodeからDenoへ、 しかしNode.jsの開発者であるライアン・ダール氏は201

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      • AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)の学習方法 - NRIネットコムBlog

        小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」とは 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associa

          AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)の学習方法 - NRIネットコムBlog
        • Off-Policy Evaluationの基礎とZOZOTOWN大規模公開実データおよびパッケージ紹介 - ZOZO TECH BLOG

          ※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は通常表示版をご覧ください ※2020年11月7日に、「Open Bandit Pipelineの使い方」の節に修正を加えました。修正では、パッケージの更新に伴って、実装例を新たなバージョンに対応させました。詳しくは対応するrelease noteをご確認ください。今後、データセット・パッケージ・論文などの更新情報はGoogle Groupにて随時周知する予定です。こちらも良ければフォローしてみてください。また新たに「国際会議ワークショップでの反応」という章を追記しました。 ZOZO研究所と共同研究をしている東京工業大学の齋藤優太です。普段は、反実仮想機械学習の理論と応用をつなぐような研究をしています。反実仮想機械学習に関しては、拙著のサーベイ記事をご覧ください。 本記事では、機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフラ

            Off-Policy Evaluationの基礎とZOZOTOWN大規模公開実データおよびパッケージ紹介 - ZOZO TECH BLOG
          • Web Performance Guide | SpeedCurve

            New to the world of web performance? Welcome! Here's everything you need to know to master website monitoring, analytics, and diagnostics. Learn how to deliver a fast, joyous experience to all your users. Business Success Making your pages faster isn't just for the web performance geeks in your organization. Site speed affects every business metric you care about – from bounce rate to conversions

              Web Performance Guide | SpeedCurve
            • Wasmtime Reaches 1.0: Fast, Safe and Production Ready!

              As of today, the Wasmtime WebAssembly runtime is now at 1.0! This means that all of us in the Bytecode Alliance agree that it is fully ready to use in production. In truth, we could have called Wasmtime production-ready more than a year ago. But we didn’t want to release just any WebAssembly engine. We wanted to have a super fast and super safe WebAssembly engine. We wanted to feel really confiden

                Wasmtime Reaches 1.0: Fast, Safe and Production Ready!
              • 人の感情を推測し読み取るAI「R1-Omni」をAlibabaがオープンソースで公開しダウンロード可能に

                Alibaba Group Holdingが、人間の感情を読み取る能力を備えたAIモデル「R1-Omni」を公開しました。動きと音を通じて感情を分析することが可能とのことです。 GitHub - HumanMLLM/R1-Omni https://github.com/HumanMLLM/R1-Omni Alibaba Releases AI Model That Reads Emotions to Take On OpenAI - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-12/alibaba-releases-emotional-intelligence-model-to-rival-chatgpt Alibaba’s R1-Omni AI Model Expands the Frontier of Emotio

                  人の感情を推測し読み取るAI「R1-Omni」をAlibabaがオープンソースで公開しダウンロード可能に
                • 64人のボードゲーム大会のチームわけを最適化したい - 10X Product Blog

                  いやー。困った困った。 10X の @metalunk です。先日 10X は全社オフサイトを開催しました。普段はほとんどの社員がリモートワークをしており(10X 社員は日本国内ならば居住地自由です)、直接顔を合わせることが少ないです。そのため今回のオフサイトの目的の一つは、多くのメンバーとコミュニケーションを取り、関係性づくりをすることでした。 そこで、Head of チームビルディングを拝命した私は、コミュニケーション促進に定評のある、ボードゲームをすることに決め、さらに、時間内に効率的にチームをシャッフルすることで、できるだけ多くの人と交流する企画を考えました。 参加人数は64名、各ゲームのプレイ人数は5, 6人であるから、12チームに分ける必要があります。1ゲームのプレイ時間は25分として、5セットプレイできそうです。 さて、このときどんなチームわけをすると、できるだけ多くの人と同

                    64人のボードゲーム大会のチームわけを最適化したい - 10X Product Blog
                  • GPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイ - Jicchoの箱

                    この記事では,私の研究分野であるGPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイを行う. 以下,随時更新. 分岐発散 (Branch Divergence) 分岐発散とは Independent Thread Scheduling 分岐発散に対する最適化 Software based approaches Hardware based approaches その他 サーベイ論文 カーネル融合 (Kernel Fusion) Kernel Fusionとは 垂直融合(vertical fusion) 水平融合(horizontal fusion) Inner Thread Block Inter Thread Block カーネル融合に関する論文 その他のGPU関連の論文 Dimensionally redundant instruction elimination Others 分岐発散

                      GPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイ - Jicchoの箱
                    • [CEDEC 2022]「桃鉄」と「パワサカ」に見る,強化学習AIの活用事例。ゲームデザイン分析とゲームバランス調整の実態を,実例を交えて紹介

                      [CEDEC 2022]「桃鉄」と「パワサカ」に見る,強化学習AIの活用事例。ゲームデザイン分析とゲームバランス調整の実態を,実例を交えて紹介 ライター:大陸新秩序 2022年8月24日,ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2022」にて,「強化学習AIを活用してゲームデザインを!:『桃太郎電鉄〜昭和 平成 令和も定番!〜』『実況パワフルサッカー』」と題されたセッションが開催された。 本セッションには,コナミデジタルエンタテインメント 技術開発部主査の岩倉宏介氏と第三制作部プログラマーの池畑 望氏,技術開発部プログラマーの宗政俊一氏の3名が登壇。ゲームデザイン分析および運営型ゲームのバランス調整に強化学習AIを活用した事例の紹介が行われたので,その内容を紹介しよう。 本セッションにおける強化学習とは まずセッションの冒頭では,AIの強化学習の解説が行われた。強化学習では,AIがゲー

                        [CEDEC 2022]「桃鉄」と「パワサカ」に見る,強化学習AIの活用事例。ゲームデザイン分析とゲームバランス調整の実態を,実例を交えて紹介
                      • Faster JavaScript calls · V8

                        Show navigation JavaScript allows calling a function with a different number of arguments than the expected number of parameters, i.e., one can pass fewer or more arguments than the declared formal parameters. The former case is called under-application and the latter is called over-application. In the under-application case, the remaining parameters get assigned the undefined value. In the over-a

                        • こじれない要件定義を行う方法(顧客は何に悩んでいるのか?をU理論で紐解き、Well-Architected Frameworkに落とし込む) - Qiita

                          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 顧客に寄りそった要件定義とWell-Architected Frameworkを考える(4/6) はじめに U理論(Theory U)は、組織変革とリーダーシップに関する理論で、MITのオットー・シャーマー(Otto Scharmer)によって提唱されました。この理論は、個人や組織が直面する深い変化のプロセスを理解し、未来の可能性を引き出すための枠組みを提供します。 今回は、ファシリテーション手法として有名なU理論を用いて、こじれない要件定義を行う方法について、模索した結果をまとめさせて頂きました。要件定義の参考になれば、幸いです。 目

                            こじれない要件定義を行う方法(顧客は何に悩んでいるのか?をU理論で紐解き、Well-Architected Frameworkに落とし込む) - Qiita
                          • research!rsc: Timeline of the xz open source attack

                            Posted on Monday, April 1, 2024. Updated Wednesday, April 3, 2024. Over a period of over two years, an attacker using the name “Jia Tan” worked as a diligent, effective contributor to the xz compression library, eventually being granted commit access and maintainership. Using that access, they installed a very subtle, carefully hidden backdoor into liblzma, a part of xz that also happens to be a d

                            • Static search trees: 40x faster than binary search

                              1 Introduction1.1 Problem statement1.2 Motivation1.3 Recommended reading1.4 Binary search and Eytzinger layout1.5 Hugepages1.6 A note on benchmarking1.7 Cache lines1.8 S-trees and B-trees2 Optimizing find2.1 Linear2.2 Auto-vectorization2.3 Trailing zeros2.4 Popcount2.5 Manual SIMD3 Optimizing the search3.1 Batching3.2 Prefetching3.3 Pointer arithmetic3.3.1 Up-front splat3.3.2 Byte-based pointers3.

                              • Rustで自作OSをしているときのデバッグ例 - syscall 命令と仲良くなりたい!前編 - /var/log/hikalium

                                この記事は自作OS Advent Calendar 2022の17日目の記事です。他の記事も是非お楽しみください!(そして書ける方はぜひ参加してみてください!!) 前回(?)までのあらすじ hikaliumは自作OS上で動くアプリからsyscall命令を使ってシステムコールを呼べるようにしようと頑張っていたが、なぜか発生するトリプルフォルトによりQEMUが再起動してしまい、3時間のデバッグの末力尽きてしまった。一体なぜ例外が発生するのか、その謎を解くため、我々は数日の休息をとったのち、バイナリの森へと旅立った…。 前回(という名の配信アーカイブ): www.youtube.com 状況を整理しよう バイナリの森は危険だ。無闇に動きまわっては、x86の沼に足をとられて命を落としかねない。まずは我々の向かっていた先と、これまでに得た情報をまとめることにしよう。 どこへ向かっていたのか 我々のひ

                                  Rustで自作OSをしているときのデバッグ例 - syscall 命令と仲良くなりたい!前編 - /var/log/hikalium
                                • The Balatro Timeline — LocalThunk

                                  It’s been approximately 3 years since I began work on Balatro - and in that time I have personally documented almost nothing about the journey. This is something that has bothered me since the game launched. I am constantly forgetting major moments in development or milestones. It’s about time I start writing down what happened, I say better late than never! This is an account of everything relate

                                    The Balatro Timeline — LocalThunk
                                  • Announcing TypeScript 4.7 - TypeScript

                                    Today we’re excited to announce the availability of TypeScript 4.7! If you’re not yet familiar with TypeScript, it’s a language that builds on JavaScript and adds syntax for types. Types help describe what kinds of values you’re working with and what kinds of functions you’re calling. TypeScript can use this information to help you avoid about mistakes like typos, missing arguments, or forgetting

                                      Announcing TypeScript 4.7 - TypeScript
                                    • Supabseチームはどのようにフロントエンドの高速化に成功したのか - バンクーバーで考え中

                                      この記事は、Supabaseチームによる記事「Making the Supabase Dashboard Supa-fast」の和訳記事です。 Supabaseのダッシュボードは、この1ヶ月でより機能が充実しました。Monacoによる強力なSQLエディタを用意しました。私たちは、データベースのAirtableのようなビューを構築し、編集が簡単になりました。 機能・性能・DX-3つの選択 特にシングルページアプリケーションでは、新しい機能を追加すると、パフォーマンスがすぐに低下することがあります。ここでは、開発者の体験(DX)を損なうことなく、アプリケーション内で良好なベースラインパフォーマンスを保証するために行ったステップを紹介します。 ベースラインを確立し、目標を設定する。 測定できないものは直せない パフォーマンスを向上させるために、容易に解決できる問題がいくつかありましたが、その前に

                                        Supabseチームはどのようにフロントエンドの高速化に成功したのか - バンクーバーで考え中
                                      • What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)

                                        Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B

                                          What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
                                        • Web Neural Network API

                                          Web Neural Network API W3C Candidate Recommendation Draft, 4 December 2024 More details about this document This version: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20241204/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/webnn/ Editor's Draft: https://webmachinelearning.github.io/webnn/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20241128/ History: https://www.w3.org/standards/history/webn

                                          • 都市部でアプリの GPS 精度を向上する方法

                                            #11WeeksOfAndroid 18 #Android12 1 #AndroidDevJourney 1 #androiddevsummit 5 #GoogleIO 19 #WeArePlay 7 12l 1 5 star apps 1 Ads 1 advertising 1 AGDE 1 AGDK 2 AGI 1 AI 3 AI Announcements beginner Explore Generative AI 1 AI Announcements beginner Explore Generative AI、 1 Android 108 Android 10 1 Android 11 1 Android 12 Beta 5 1 Android 12L 1 Android 13 3 Android 14 7 Android 14 Beta 4 1 Android 14 ベータ版

                                              都市部でアプリの GPS 精度を向上する方法
                                            • Go1.20 New Features

                                              Go1.20 が2023年2月2日にリリースされ、そのリリースノートが公開されています。この記事ではその中から気になったものを抜粋し、いくつかの機能に関しては使用例も載せていきます。 それでは見ていきましょう! spec slice から array への変更が可能になりました。 Go1.17 では slice から array の pointer に変換できる言語仕様が追加されましたが、slice から array に変換するには一度 pointer を経由しなければいけませんでした。Go1.20 からは直接 slice から array に変換できるようになります。 /* slice を要素数4の array に変換する */ x := []int{1, 2, 3, 4} // Go1.20 より前 a1 := *(*[4]int)(x) // Go1.20 以降 a2 := [4]i

                                                Go1.20 New Features
                                              • An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla'

                                                Topics Covered AMD, Zen, and Project Skybridge Managing 10000 People at Intel The Future with Tenstorrent Engineers and People Skills Arm vs x86 vs RISC-V Living a Life of Abstraction Thoughts on Moore's Law Engineering the Right Team Idols, Maturity, and the Human Experience Nature vs Nurture Pushing Everyone To Be The Best Security, Ethics, and Group Belief Chips Made by AI, and Beyond Silicon A

                                                  An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla'
                                                • Introducing Valibot, a < 1kb Zod Alternative

                                                  I am pleased to announce, with support from Miško Hevery and Ryan Carniato, my new open source project Valibot. Valibot is a schema library for validating structural data, comparable to Zod, Ajv, Joi, and Yup. The big innovation of Valibot is the modular design of the API and an optimization of the source code for compression. This new approach enables unprecedented bundle size minimization throug

                                                    Introducing Valibot, a < 1kb Zod Alternative
                                                  • RSC From Scratch. Part 1: Server Components · reactwg/server-components · Discussion #5

                                                    RSC From Scratch. Part 1: Server Components In this technical deep dive, we'll implement a very simplified version of React Server Components (RSC) from scratch. This deep dive will be published in several parts: Part 1: Server Components (this page) Part 2: Client Components (not written yet) Part 3: TBD (not written yet) Seriously, this is a deep dive! This deep dive doesn't explain the benefits

                                                      RSC From Scratch. Part 1: Server Components · reactwg/server-components · Discussion #5
                                                    • We’re leaving Kubernetes - Blog

                                                      Kubernetes seems like the obvious choice for building out remote, standardized and automated development environments. We thought so too and have spent six years invested in making the most popular cloud development environment platform at internet scale. That’s 1.5 million users, where we regularly see thousands of development environments per day. In that time, we’ve found that Kubernetes is not

                                                        We’re leaving Kubernetes - Blog
                                                      • WebAssemblyとマルチスレッドによる環境に依存しない高速画像変換

                                                        画像変換の WebAssembly 利用 本稿では、画像サイズ変更やフォーマット変換といった処理を WebAssembly で行う方法について紹介します。また、必要に応じてマルチスレッドを使用することで、処理を並列化し、より高速な実行を実現できます。 なぜ画像変換を WebAssembly で行うのか JavaScript は大量のビットデータの扱いには強くありませんが、WebAssembly は SIMD(Single Instruction, Multiple Data)などを使い、並列処理をサポートしています。これにより、画像変換のような重い計算を高速化できます。また、WebAssembly はブラウザだけでなく、Node.js や Deno など他の環境でも利用可能です。 今回は Emscripten を使用して C++でコンパイルを行います。WebAssembly に関して Ru

                                                          WebAssemblyとマルチスレッドによる環境に依存しない高速画像変換
                                                        • Prototyping in Rust | corrode Rust Consulting

                                                          Programming is an iterative process - as much as we would like to come up with the perfect solution from the start, it rarely works that way. Good programs often start as quick prototypes. The bad ones stay prototypes, but the best ones evolve into production code. Whether you’re writing games, CLI tools, or designing library APIs, prototyping helps tremendously in finding the best approach before

                                                            Prototyping in Rust | corrode Rust Consulting
                                                          • BERT系モデルで文章をEmbeddingする際のTips - Qiita

                                                            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 BERT系のモデルを活用した文章のEmbedding取得について、検証を含めていくつかTipsを紹介します。 Paddingの最適化 tokenの平均化 Embeddingを取得するLayer 上記Tipsを複合した文章Embedding取得classの実装 はじめに 近年は、ChatGPTを始めとしたLLM活用が話題となっています(言語処理と言えば初手LLM(GPT系)の雰囲気も一部感じております)。対話型ChatBotにおいてはGPT系の生成AIが一線を画していますが、文章のEmbedding取得では旧来のBERT系のモデルが

                                                              BERT系モデルで文章をEmbeddingする際のTips - Qiita
                                                            • The MCP client for design handoffs

                                                              Over the last few months, we’ve covered the Model Context Protocol (MCP) from the ground up, from what it is and why it matters to how to build your own MCP server tools for AI agents. The MCP server ecosystem has been exploding, but this leads to the next, more interesting question: now that we have all these powerful tools, how do we actually use them for web development? The answer lies with th

                                                                The MCP client for design handoffs
                                                              • WebAssembly が新しいウェブ機能を加速する仕組み

                                                                .app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

                                                                  WebAssembly が新しいウェブ機能を加速する仕組み
                                                                • Warp: Improved JS performance in Firefox 83 – Mozilla Hacks - the Web developer blog

                                                                  Introduction We have enabled Warp, a significant update to SpiderMonkey, by default in Firefox 83. SpiderMonkey is the JavaScript engine used in the Firefox web browser. With Warp (also called WarpBuilder) we’re making big changes to our JIT (just-in-time) compilers, resulting in improved responsiveness, faster page loads and better memory usage. The new architecture is also more maintainable and

                                                                    Warp: Improved JS performance in Firefox 83 – Mozilla Hacks - the Web developer blog
                                                                  • Fighting cookie theft using device bound sessions

                                                                    $200K 1 10th birthday 4 abusive ads 1 abusive notifications 2 accessibility 3 ad blockers 1 ad blocking 2 advanced capabilities 1 android 2 anti abuse 1 anti-deception 1 background periodic sync 1 badging 1 benchmarks 1 beta 83 better ads standards 1 billing 1 birthday 4 blink 2 browser 2 browser interoperability 1 bundles 1 capabilities 6 capable web 1 cds 1 cds18 2 cds2018 1 chrome 35 chrome 81

                                                                      Fighting cookie theft using device bound sessions
                                                                    • 100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning

                                                                      There are millions of GitHub repos and filtering them is an insane amount of work. It takes a huge time, effort, and a lot more. We have done this for you. In this article, we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended, and most popular repositories and open source GitHub projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by exper

                                                                        100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning
                                                                      • Recommended alarms - Amazon CloudWatch

                                                                        The following sections list the metrics that we recommend that you set best practice alarms for. For each metric, the dimensions, alarm intent, recommended threshold, threshold justification, and the period length and number of datapoints is also displayed. Some metrics might appear twice in the list. This happens when different alarms are recommended for different combinations of dimensions of th

                                                                        • DeepSeek-R1: オープンソースで実現したo1級の言語モデル

                                                                          はじめに 2025年1月、DeepSeek社が画期的な言語モデル「DeepSeek-R1」を発表しました。このモデルは、強化学習を中心とした革新的なアプローチにより開発され、OpenAI-o1-1217と同等の性能を達成しながら、完全なオープンソース化を実現しました。 DeepSeek-R1の特筆すべき点は、純粋な強化学習による訓練から始まり、段階的な改良を重ねることで高い性能を実現したことです。特に数学や科学的推論のタスクにおいて優れた成績を収めており、AIIMEやMATH-500などのベンチマークで印象的な結果を示しています。 さらに、このモデルは1.5Bから70Bまでの様々なサイズで提供され、MITライセンスによる公開により、研究目的から商用利用まで幅広い活用が可能となっています。本記事では、DeepSeek-R1の技術的特徴、性能評価、実用面での特徴について詳しく解説していきます。

                                                                            DeepSeek-R1: オープンソースで実現したo1級の言語モデル
                                                                          • Announcing TypeScript 4.7 Beta - TypeScript

                                                                            Today we are excited to announce the beta release of TypeScript 4.7! To get started using the beta, you can use npm with the following command: npm install typescript@beta You can also get editor support by Downloading for Visual Studio 2022/2019 Following directions for Visual Studio Code and Sublime Text 3. Here’s a quick list of what’s new in TypeScript 4.7! ECMAScript Module Support in Node.js

                                                                              Announcing TypeScript 4.7 Beta - TypeScript
                                                                            • 難しいナップサック問題はどこにある?

                                                                              NP 困難な最適化問題の定番、みんな大好きナップサック問題の話です。話が発散しないよう、今回取り扱うのは 0-1 ナップサック問題に限ることとします。 TL; DR 理論的には NP 困難だけど、実用上ほとんどは簡単な問題 ちゃんと書いた分枝限定法ソルバーであれば、ランダムに作った問題だと n=1000 万でも 120 ミリ秒くらいで解けちゃう こうなると入出力の時間の方がボトルネック profit-weight の分布を特徴的にしたとき、難しい問題が出てくることがある 特に貪欲法対策をやられるとつらい。対策し返してないと n=100 くらいまでしか解けなくなる 難しい問題のジェネレータもあるし、生成方法も簡単なんでちゃんと考えよう はじめに 先日こんなツイートが RT で回ってきました。 これを見てこんな風に思いました。 「そうなんだよなー、みんな難しい問題の生成方法とか知らなくてランダ

                                                                                難しいナップサック問題はどこにある?
                                                                              • Rewriting the Ruby parser

                                                                                At Shopify, we have spent the last year writing a new Ruby parser, which we’ve called YARP (Yet Another Ruby Parser). As of the date of this post, YARP can parse a semantically equivalent syntax tree to Ruby 3.3 on every Ruby file in Shopify’s main codebase, GitHub’s main codebase, CRuby, and the 100 most popular gems downloaded from rubygems.org. We recently got approval to merge this work into C

                                                                                  Rewriting the Ruby parser
                                                                                • Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure

                                                                                  “@Netflixhelps Why doesn’t Tiger King play on my phone?” — a Netflix member via Twitter This is an example of a question our on-call engineers need to answer to help resolve a member issue — which is difficult when troubleshooting distributed systems. Investigating a video streaming failure consists of inspecting all aspects of a member account. In our previous blog post we introduced Edgar, our t

                                                                                    Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure