地球の自転が高速化して｢負のうるう秒｣が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対
地球の自転が高速化して｢負のうるう秒｣が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対2022.08.03 23:0066,411 satomi なんせ1秒減らす｢負のうるう年｣は初めて。やれる気がしません。 年末カウントダウンで午前零時を2回カウントすることで1秒加え、自転速度と協定世界時（UTC）の誤差を埋めてきた｢うるう秒｣に異変が生じ、地球自転が高速化に一転。午前零時をスキップして1秒引く調整が叫ばれるなか、｢1秒足すだけでも世界中のシステムがパニックだったのに、1秒引いたらどうなっちゃうの⁉｣という不安がIT業界に広まり、Google、Amazonに次いでMeta（メタ、旧Facebook）も｢うるう秒やめようぜ｣と言い出しています。 うるう秒は1972年以降27回行なわれていますが、地球の自転スピードが遅くなるのに合わせて毎回1秒ずつ足すのが常でした。マイナスにすると、プ
数学を愛する会 on Twitter: "迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL"
迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL
数学を愛する会 on Twitter: "ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi"
ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi
高速なビームサーチが欲しい!!! - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はアルゴリズム強化月間の一環として書かれた記事です。 はじめに こんにちは！ rhooというアカウント名で競技プログラミングをやっている者です。 半年ほど前からヒューリスティック系のコンテストにも手を出し始めました。 この記事では私がゲーム実況者xの挑戦という過去問を解くときに使った手法の解説記事となります。 要約 ビームサーチの状態の管理を差分を持った木構造で管理するとコピーコストが発生しなくなり高速になります。 前提知識 ビームサーチについての基礎的な知識と参照カウントベースのスマートポインタ(c++でのshared_ptr
メルカリを退職してロンドンのMetaに転職します 〜 外資Big Tech転職活動体験記｜松岡玲音｜note
この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で
Alien DP をざっくり理解する - sapphire15の日記
Alien DP という名前は Twitter でたまに見かけますが、その詳しい内容を調べようとしてもなかなか大変だったので備忘録もかねてここに書いておきます。 Alien DP は ABC で出題されており、その解説で詳しい説明がなされているのでネタバレをされてもよい方はそちらも参照すると良いでしょう。 数理的な詳しい解説は Monge グラフ上の $d$-辺最短路長を計算するアルゴリズム | Kyopro Encyclopedia of Algorithms になされているので、本記事では正当性の証明などは避けて直感的にどのようなアルゴリズムであるかを理解することを目標とします。 Alien DPで解ける問題 Alien DPは次のようなことができるアルゴリズムです。 とする。 が下に凸である。つまり任意のに対してが成立するとする。 もし任意の定数に対してがで計算できるなら 任意のに対
みんな、とにかくオセロAIを作るんだ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人
オンラインゲームでは、お互いの位置がだいぶ離れていても (日本とブラジルくらい) 何故素早く同期できるのですか？どのように通信しているのでしょうか？に対するNakamura Yutaさんの回答 - Quora
回答 (8件中の1件目) 通信するデータ量が増えれば増えるだけ、遠距離間における反応は遅くなることは感覚的に理解できるのではないかと思います。 そういう意味で、反射速度を上げてゲームむを滑らかに遂行させるためには、なるべく通信するデータは少ないのがベストです。 なので、単位時間当たりのプレーヤーの位置、入力コマンド、標的の座標といった、操作に関わるデータを何かしらのデータ圧縮を用いて通信し、そのうえで遠隔地にいるプレーヤー同士の対戦を実現しているのだと思います。 その時に、なるべくデータを小さくするためにある程度の操作などをテーブルにまとめておいたのを用意し、一回のデータで複数のコ...
周波数分析からみた近年の耐久財消費の動向
2017年1月 日本銀行調査統計局 東 将人 河田 皓史 本稿の内容について、商用目的で転載・複製を行う場合は、予め日本銀行調査統計局ま でご相談ください。 転載・複製を行う場合は、出所を明記してください。 周波数分析からみた近年の耐久財消費の動向 1 2017 年 1 月 日本銀行調査統計局 東 将人* 河田 皓史† 周波数分析からみた近年の耐久財消費の動向‡ ■要 旨■ 個人消費は、2014 年 4 月の消費税率引き上げ以降、全体として底堅さを維持 しているものの、力強さに欠ける状態が長引いてきた。これには、様々な要因 が指摘されてきたが、本稿では、2009 年以降の耐久財消費を促進する各種の政 策や消費税率の引き上げに伴う駆け込み購入など、耐久消費財の買替えを促進 する政策や制度の影響に注目した。 本稿では、 「周波数分析」を用いて、耐久財消費を買替えサイクルに基づく複 数の周期変動
中日新聞:自動車工場のガロア体 ＱＲコードはどう動くか
その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。２年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。ＱＲコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 ＱＲコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装（現デンソー）で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード（ＮＤコード）を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、ＮＤコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
ビームスタックサーチ（Beam-Stack Search）の解説 - Qiita
はじめに ビームサーチ（Beam Search）は貪欲法の高速性と全探索の正確性にトレードオフを持たせたヒューリスティック探索手法としてよく知られています。主に文章生成や機械翻訳の分野で活躍している他、私の所属する競技プログラミングの界隈においてもヒューリスティック系コンテストでよく利用されます。一方で、探索アルゴリズムの研究分野においては、ビームサーチの探索方法を変換してより高性能な探索アルゴリズムを生み出そうとする動きも見られます。本記事では、ビームサーチを変換したアルゴリズムの1つであるビームスタックサーチ（Beam-Stack Search）を解説します。ビームスタックサーチとは何者かを簡単に言うとビームサーチを最適解の発見を保証できる形に変換したものと言えます。以下では、まずビームサーチの提案論文を紹介し、当論文を読んでの私見を述べ、最後にビームスタックサーチのアルゴリズムを解説
Xorshift を用いた Zobrist hashing を衝突させる方法 - noshi91のメモ
概要 Xorshift によって生成された乱数列について、いくつかの場所の xor を取ると seed に依存せずに になる。 Xorshift Xorshift - Wikipedia 説明は Wikipedia に丸投げする。 本記事では簡略化のため、実装例の一番上にある周期 の実装について議論する。 Zobrist hashing 個の要素があるとして、要素 に乱数 を割り当てる。 このとき、集合 の hash を で定める。 ただし は bitwise xor とする。 この hashing の方法を Zobrist hashing と呼ぶ。 hash の衝突 異なる集合 について となることを衝突と呼ぶ。 Zobrist hashing の場合 であるから、 かつ となるような が分かれば衝突を引き起こすことができる。 結論から言うと、 を Xorshift が 番目に出力した値
「君の名は。」の二人は例の階段で出会えるのか
映画の中で二人が出会う階段がある 2016年公開の「君の名は。」という映画にこういうシーンがある。主人公の男女それぞれが乗った電車がすれ違い、一人は新宿駅で降り、もう一人はその隣駅で降りる。お互いを探し歩き、とある神社の階段で出会う。 モデルとなった階段 いいシーンなのだが、地理好きとしてはそれらの位置関係がどうしても気になっていた。 赤は男が降りた新宿駅、青は女が降りた千駄ヶ谷駅、そして緑は二人が出会った階段のある須賀神社だ。 緑の場所、べつに中間地点じゃないのが分かると思う。 そしてそもそも、お互い連絡も取れない状況で歩き回ってどこかで出会えるということがあるんだろうか。文句を言ってるわけじゃなくて、ふつうに興味があるのだ。 検証してみる 広い新宿のどこかで本当に二人は出会えるか。それを検証するためにシミュレーションをしてみることにした。 こういう仕組みをつくった やり方はこうだ。 ・
なぜ動的計画法はDynamic「Programming」という名前なのか - フリーランチ食べたい
Coursera「Data Structures and Algorithms」 ここ1ヶ月半CourseraでCSのコースを受講しているのですが、そこで動的計画法についての面白い話があったのでシェア。 www.coursera.org 「Data Structures and Algorithms」という課程の中の「algorithmic-toolbox」コースWeek5のテーマが「動的計画法」です。 動的計画法(Dynamic Programming)とは まず前提として動的計画法とは何か？という話です。 Wikipediaより 動的計画法 - Wikipedia 計算機科学の分野において、アルゴリズムの分類の1つである。対象となる問題を複数の部分問題に分割し、部分問題の計算結果を記録しながら解いていく手法を総称してこう呼ぶ。 細かくアルゴリズムが定義されているわけではなく、下記2条件
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つもいよろず◆百千万億 萬 on Twitter: "◆報告◆ CG分野最高峰の ACM SIGGRAPH Asia（テクニカルペーパーJournal）に論文が採択されました！ 競プロでおなじみ【Wavelet Matrix】を2次元整数列に拡張、従来O(WHr^2log r)かO… https://t.co/AaS13sjoKA"
https://twitter.com/potetoichiro/status/1548911505449811968
Chokudai Searchっぽい探索手法が書かれた文献をちょっと調べた
Home — Memory Management Reference 4.0 documentation
円周率.jp - FFT と乗算
https://twitter.com/toyoshi/status/1530510288830595072?s=12&t=pEciGIYUPDaeTPDHFfhFHA