半開区間の魅力 〜プログラミングでのスマートな区間の扱い方〜 - Qiita
はじめに こんにちは、kenです。 今回は「プログラミングで区間を扱いたいときは半開区間が良いよ」という話をします。 もしかしたら有名な事実かもしれませんが、友達にこの話をしたら知らなかったという顔をされたので、自分の理解を深めるためにも記事にすることにしました。 数学で区間を扱う際は実数上で考えることが多いかと思いますが、この記事では区間を考える際、整数全体の集合上での区間を考えることにします。 また以下ではleft（またはl）とright（またはr）という文字式を使って説明しますが、このときleft $ \leq $ rightという関係性は常に満たされているものとします。 半開区間とは？ 半開区間の前に、開区間と閉区間についておさらいしておきます。 開区間は(left,right)のように表され、両端点を含まないleftからrightまでの区間を表します。 一方で閉区間は[left,
DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
プログラムを動かす時にメモリがどのように割り当て・解放されるのかをめちゃくちゃわかりやすいイメージ画像で解説してくれるサイト「Memory Allocation」
コンピューター上でプログラムを動作する際に必要になるのがメモリです。プログラム自体をメモリに読み込む必要があるのはもちろん、プログラムが行う動作はほとんど「メモリから値を取りだして計算し、メモリに保存する」であるといっても過言ではありません。プログラムが動作する際にメモリがどのように管理されているのかについて、ベテランプログラマーのサム・ローズさんがブログで解説しています。 Memory Allocation https://samwho.dev/memory-allocation/ C言語の標準ライブラリには「malloc」と「free」という2つの関数が用意されています。この2つはなんと1979年のUnix v7から存在している歴史ある関数で、mallocがメモリの割り当てを担当し、freeがメモリの解放を担当しています。サム・ローズさんの解説は「この2つの関数の中身を自分で実装する」
Load Balancing
Past a certain point, web applications outgrow a single server deployment. Companies either want to increase their availability, scalability, or both! To do this, they deploy their application across multiple servers with a load balancer in front to distribute incoming requests. Big companies may need thousands of servers running their web application to handle the load. In this post we're going t
30分で完全理解するTransformerの世界
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
インクリメンタルに複数の時系列データに対する平均・標準偏差を計算する
はじめに データ分析を行う際、それらのデータの特徴を知るために頻繁に平均や分散（データのばらつき）を計算します。 それらは、n個のデータをx_1,x_2,\ldots,x_nと表すと、それぞれ次のような式で計算できました。 平均 m_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i 分散 \sigma_{n}^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - m_n)^2 この計算式を愚直にコード(rust)に落とし込むと次のように記述できます。（もしrustを書いたことない方でもプログラミングに馴染みのある方であればなんとなくわかると思います。） // 平均 fn mean(data: &Vec<f64>) -> f64 { let mut sum: f64 = 0.0; for i in 0..data.len() { sum += data[i
ダニエル・コーエン 「セックスと恋愛感情が分けられた世界で人間性を認識するのは無理です」 | 未邦訳の新著『ホモ・デジタリス』に込められたメッセージ
夢想に終わった「集団的知性」の到来 ──『ホモ・デジタリス』ではデジタル社会について「個人がバラバラになってしまい、架空のコミュニティを形成してそれに対処しようとしている社会」と評しています。厳しい見方だと感じました。なぜデジタル社会に失望しているのですか。 2000年代の始まりを思い出してください。あのときはウィキペディアの成功もあって、「これからは集団的知性の時代で、誰もが知識を得られる新しい時代がやってくる」と喧伝されていました。ところが、20年後のいま、どんな時代になったかといえば、フェイクニュースの時代、ポスト真実の時代です。米国の大統領がツイッター上で好き勝手なことを書いて、全世界に発信するようになりました。 タバコ産業がタバコの発がん性を完璧にわかっていながらもそれを売っていたのと同じで、SNS企業も、ヘイトむき出しのコンテンツや挑発的なコンテンツがいちばん売れることをわかっ
相乗り配車の注文処理について - NearMe Tech Blog
はじめに 配車サービスの注文処理はECサイトのそれと似ています。 ECサイトでは商品を検索し、カートに入れて、注文します。 このとき、在庫が確保できていれば注文できます。 もしくは、後から在庫確保または在庫切れの通知が届く場合もあります。 その後、配送手配が行われ、お届け日などが通知されます。 配車サービスでは、商品に対応するのが、出発地と目的地を結ぶ移動手段になります。 在庫確保の流れはドライバーの予定を押さえる形になります。 このとき配車確定まで時間がかかる場合もあります。 その後、配車手配が行われ、ピックアップ時刻などが通知されます。 今回は、NearMeの相乗りサービスにおける注文処理について説明します。 当サービスでは事前予約で注文を貯めつつ、注文が入る度に最適な相乗りの組み合わせを計算して配車確定を逐次的に行えるようにしています。 このような相乗りにおいてどのようなパタンが発生
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
ロスレス画像圧縮: QOI(Quite OK Image) format
QOI(Quite OK Image) format 2021年11月にDominic Szablewski氏(@phoboslab)の手による新しいロスレス画像圧縮「QOI(Quite OK Image) format」がアナウンスされました。 C言語のヘッダオンリー・ライブラリとしてわずか300行たらずで実装され、PNGフォーマットに近いデータ圧縮性能でありながら、20～50倍のエンコード速度、3～4倍のデコード速度を実現しています（作者自身によるアナウンス記事より）。 アナウンス記事: Lossless Image Compression in O(n) Time ソースコード: GitHub phoboslab/qoi ベンチマーク結果: QOI Benchmark Result この記事ではQOIフォーマットに関する個人的評価と、その画像圧縮アルゴリズムをざっくりと解説します。
こわくないbit全探索1 入門編: bit全探索ってなに？【競プロ解説】 - Qiita
競技プログラミング（AtCoder）初心者が、最初に突き当たる壁になることが多いアルゴリズムのひとつに『bit全探索』があります。 この記事では、その『bit全探索』についてできる限り丁寧に解説をしていきます。 記事リンク 1. 入門編 bit全探索ってなに？ : bit全探索はどんなことをするアルゴリズムなのか解説します。 2. 基本編1 簡単な例題でbit全探索をやってみよう！ : 簡単な例題（部分和問題）で実際にbit全探索を実装してみます。 3. 基本編2 2進法を使って実装してみよう！ : 2進法を使ったbit全探索の実装をしてみます。 4. 実践編 AtCoderの問題を解いてみよう！ : AtCoderのbit全探索を使う問題のヒントとコード（Python・C++）を載せています。 5. 応用編 3つ以上の選択肢は再帰関数で書こう！ : 再帰関数を使ってbit全探索に似た問題
【Unity】ソートアルゴリズム12種を可視化してみた - Qiita
はじめに ソートアルゴリズムの学習として、12種のソートアルゴリズムを実装して可視化してみました。 Unityにはあまり関係がなさそうな話題ですが、Unity上で作ったのでUnityタグをつけます。 バブルソート バブルソートのアルゴリズムは以下のような感じです。 配列の要素を最初から最後まで見ていき、順序が逆の要素があれば入れ替える 全ての要素の順序が正しくなるまで 1.を繰り返す. void BubbleSort(int[] a) { bool isEnd = false; int finAdjust = 1; // 最終添え字の調整値 while (!isEnd) { bool loopSwap = false; for (int i = 0; i < a.Length - finAdjust; i++) { if (a[i] < a[i + 1]) { Swap(ref a[i],
秀逸すぎるアルゴリズムの教え方｜Sangmin Ahn
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 0 はじめにお父さんと子供たちで「Peanut Butter and Jelly (PB&J) Sandwich」を作る様子を録画した動画。 これは、子供たちにプログラミングを教える上でも大変効果的な方法✨。面白いし、結果を見てどんな改善が必要なのか考えるのでアルゴリズムの基礎が学べる。pic.twitter.com/JoCJcINg9u — Sangmin @ChoimiraiSchool (@gijigae) July 6, 2021 息子と娘さんが書いた指示書に従ってサンドイッチを作るお父さん。自分たちが思った通りではなく、書いた通りに動いているお父さんに気付き、指示書を改善しつつもまだまだ足りない箇所が多い。 ▲Peanut Butter and Jelly (PB&J) Sandwich 動画のスクリプトを文字起こし
リバーシプログラムの作り方 サンプル
序章 はじめに リバーシのルール ソースコードの記述について 第１章 盤面の処理 1.1 定数と関数の定義 1.2 盤面の生成、初期化 1.3 石を返す処理 1.4 返せる石数を調べる処理 1.5 盤面をコピー、反転させる処理 1.6 その他の盤面処理 1.7 盤面の操作と表示 第２章 ゲーム木と探索 2.1 コンピュータ思考の関数定義 2.2 各関数の実装 2.3 ゲーム木 2.4 MinMax法とNegaMax法 2.5 αβ法 第３章 盤面の評価 3.1 評価関数の定義 3.2 パターンによる局面評価 3.3 評価クラスの構造 3.4 評価クラスの生成とファイルの読み書き 3.5 評価関数の実装 3.6 評価パラメータの更新 3.7 中盤の探索 3.8 自己対局による学習 第４章 性能改善 4.1 石数取得の高速化 4.2 着手の高速化 4.3 候補手リストの導入 4.4 終盤探索の
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
閲覧者のユーザーエージェントを三角関数で判定できるか？ - Qiita
概要 先日ふと自分のPCのフィンガープリントを取ってみたところ「IPアドレス」など様々な項目が並ぶ中に「Math.tan」という変な項目を見つけました。 「なぜ三角関数が出てくるの？」と気になって調べてみたところ、**三角関数の値はブラウザやOSの実装により微妙に異なることがあり、特定の式をブラウザに計算させることで利用者を識別する手段になり得る1**という話でした。 面白そうだなと思ったので、本記事ではその手法で実際どの程度までブラウザ/OSを判別できるのか調査してみました。 検証方法 今回は様々な文献12の情報を参考に、以下の式を各OSの各ブラウザに計算させました。 tan(-1e300) cosh(10)（厳密には三角関数の類似ですが） これら以外も10数種類ほど試したのですが、判別に使えたのはこの2つのみでした。 試したOSとバージョン macOS Catalina (ver.10
みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ
群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01
桃太郎電鉄の「いけるかな」を実現する高速なアルゴリズムの実装と考察 - Qiita
この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください（ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂）。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神持ちの場合～」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神がついていない場合～
バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
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小学生のプログラミング教室で「お父さんをトイレに行かせてうんちさせるアルゴリズムを作ろう」っていう題材が本当に良い。だいたいのお父さんがリビングでうんち漏らすけど、出来がいい子のお父さんは便器の前まで行ってうんち漏らすらしい
