ビデオゲームの異常な乱数、または私は如何にして心配するのを止めて歪んだダイスを愛するようになったか｜遊星歯車機関
文・murashit 新聞をにぎわせる恐怖が、確率を使って繰り返し語られる。その可能性があるのは、メルトダウン、癌、強盗、地震、核の冬、エイズ、地球温暖化、その他である。恐怖の対象は（たぶん）これらではなくて、実は確率そのものなのである。 イアン・ハッキング『偶然を飼いならす』わたしの目の前のディスプレイには、たしかに「90%」と表示されている。命中率だ、良さそうやね。じゃあ攻撃っと。……外れる。そういうこともある。運が悪かった。もういっぺん試してみよう。攻撃、と。……外れる。まあね、そういうこともある。えらく運が悪かっただけだ。もういっぺん試してみよう。攻撃……と。 外れる。なんやこのクソゲーは！ もちろん冷静なあなたなら、1,000分の1程度のできごとなんてふつうに起こりうると知っているはずです。そういうこともある。だから「なんやこのクソゲーは！」と叫ぶわたしのことを、あざわらうのでし
分散システム、本当に「正しく」開発できますか？ #JTF2018 / July Tech Festa 2018
July Tech Festa 2018 で使用したスライドです。二相コミットを例として、分散アルゴリズムの検証にモデル検査を使用する手法について解説しています。また、代表的なモデル検査ツールである SPIN、TLA+、P について、同じシステムを各ツールで記述してみることでその特定の違いについて学びま…
ソートアルゴリズム高速化への道 - kivantium活動日記
先日、アルゴリズムの授業でソートのアルゴリズムをいくつか習いました。ソートアルゴリズムの名前と原理くらいは聞いたことがありましたが、実装したことはなかったのでいい機会だと思い実装してみることにしてみました。ただ実装するだけでは面白くないので高速化の限界に挑戦してみたいと思います。 計測用プログラム 今回の計測では、ランダム値が入った配列のソートを100回行い、平均時間を各アルゴリズムに競わせるというシンプルなルールにしました。プログラムは以下の通りです。 C++11で入ったメルセンヌ・ツイスタなどの機能を使っているので、ビルド時には-std=c++11を指定する必要があります。 実験に使用したパソコンのCPUはCore i3-3227U@1.90GHz、コンパイラはgcc version 4.8.4で最適化オプションには-O3を指定しました。 #include <iostream> #in
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
#JJUG - Java で最速のハッシュアルゴリズムを求めて
【東京】【聴講者募集】JJUG ナイト・セミナー 「ビール片手にLT&納涼会」の発表資料です。 https://jjug.doorkeeper.jp/events/28182
1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 -
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
［CEDEC 2014］「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
PythonでPostgresデータから決定木を構築する - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 Original article: Building a Decision Tree in Python from Postgres data by Gary Sieling 今回は、任意の人物の所得を人口統計データを使って予測する手法をご紹介します。使用するのは20年前の人口統計データです。 この例を用いて、関係データベースの情報から予測モデルを導き出す方法と、その途中で起こり得るトラブルについて触れたいと思います。 このデータの優れた点は、データの作成者が下記のようなアルゴリズムの精度をデータに添付している点です。こうした数値はスモークテストの結果評価に役立ちます。 Algorithm Error -- ---------------- -----
実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第三回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)
Image Retrieval Overview (from Traditional Local Features to Recent Deep Lear...
pythonで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
最近pythonを触り始めたのですが、散布図をアニメーションさせる方法が分からなかったので調べてみました。 散布図はmatplotlib.plt.scatter(x,y)で作成する事が出来ます。 また、アニメーションをさせる方法は二通りのやり方があるようです。 animation.ArtistAnimation 事前に用意してあるデータを描画 animation.FuncAnimation 随時データを更新する そこで円周上の点を一度ずつ移動させるというアニメーションをArtistAnimationとFuncAnimationの2つの方法で試してみました。 実行結果はどちらも次のようなものになります。 animation.ArtistAnimationの場合 事前にplt.scatterの戻り値をlistに保存しておき、animation.ArtistAnimationの第二引数に渡すと
Rubyと機械学習の現状
Classboxes, nested methods, and real private methods
計算機プログラムの構造と解釈 第二版
[ 目次, 前節, 次節, 索引 ] 2014-03-06 更新 [ 目次, 前節, 次節, 索引 ]
ダンスで覚えるソートアルゴリズム - 強火で進め
こんな動画が有るって事はハンガリーでは「踊って覚えるアルゴリズム」って感じの本が出てそうな感じですねw インサーションソート 挿入ソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 バブルソート バブルソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 セレクションソート 選択ソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 シェルソート シェルソート - Wikipedia http:
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/
高速な文字列マッチング - 気ままなブログ
最近は、簡潔データ構造を中心に調べたりしていたけど、文字列マッチングを考えた場合、別のアプローチもあります。そう、grepのような逐次文字列検索ですね。以下の解説がおもしろいです。 http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~takeda/papers/IPSJMagazineCPM.pdf CSAとかFM-Indexに隠れてしまっていますが、実はかなり強力です。特に、クエリが固定で、テキストが頻繁に変更されるようなケースでは有効です。中でも使いやすのは、Aho-Corasick法(AC法)ですね。複数のパターンを同時に検索することができます。KMPを拡張した方法です。 AC法については、日本語だと 情報検索アルゴリズム 作者: 北研二,津田和彦,獅々堀正幹出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2002/01メディア: 単行本購入: 6人 クリック: 552回この商品を含むブ
第5回 チューニングのために理解しておきたいGCの4つのアルゴリズム | gihyo.jp
なぜアルゴリズムを学ぶのか GCによる停止時間が長くなり、アプリケーションの処理時間が短くなると、業務に使える時間が短くなってしまいます。その問題を解決するために、GCをチューニングすることで、アプリケーションの停止時間を短くすることが考えられます。 その際大事なのは、GCのアルゴルズムを把握しておくことです。 GCのチューニングを行うときは、GCで行われている処理の内、どの処理に時間がかかっているかをモニタリング⇒分析⇒チューニングする、という流れになります。しかし、GCのアルゴリズムを知らないと、モニタリング結果を見てもどこに問題があるかがわからず、分析やチューニングを行うことができません。 今回は、以下の4つのアルゴリズムをご紹介します。 マーク＆スイープGC コンパクション コピーGC 世代別GC GCのアルゴリズムはJVMの実装によって異なりますが、多くの場合、上記4つのアルゴリ
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いつからFIFOがスケールしないと錯覚していた