機械学習を用いると匿名のソースコードから個人を識別可能であることが判明
by Brian Klug プログラミング言語を用いて書かれた「ソースコード」はあらかじめ定められた規則に従って記述する必要があり、匿名で公開されたコードから個人を識別することは困難に思えるかもしれません。ところが、実際にはコードにも個人の特徴が色濃く表れており、機械学習を用いてコードのサンプルから個人を識別できることが判明しました。 DEF CON® 26 Hacking Conference Speakers https://www.defcon.org/html/defcon-26/dc-26-speakers.html#Greenstadt Machine Learning Can Identify the Authors of Anonymous Code | WIRED https://www.wired.com/story/machine-learning-identify-
フローチャートとFizzBuzz問題 - novtan別館
先の低水準言語での研修 - novtan別館関連エントリに今や懐かしき、FizzBuzz問題の紹介記事が上げられていた。どういう基準だかわからないけど、面白い。 プログラマ職に応募してくる人間のほとんどが書けない「Fizz-Buzz問題」：濃縮還元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 さて、研修の話だけど、低水準言語ってだけではなく、きちんとフローチャートを書かせて処理の流れを整理し、あるいは効率が悪くないかを考えさせる、ということも重要だと思っています。 これが意外と真っ直ぐ書けないものなんですよ。やろうとしている処理はごく単純なものです。でも言語を想定して書いちゃうから変なフローチャートになる。確かに「レジスタに値をロード」とか考えながら書かなきゃならないのだけど、それ以前に全体の大きなフローが見えていない。FizzBuzzでいうと、一番大きなくくりである「１から１００ま
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