二分探索よりお得なオンライン価格戦略 - 麻辣坊主
オンライン価格設定で面白いと思った結果を紹介します． 「適正価格を二分探索するとそこそこ良い方法になるが， 二分探索に少し手を加えるとさらに良い方法になる」という話です． 出典は R. Kleinberg and T. Leighton (FOCS 2003) の Theorem 2.1 です． この記事自体は Haifeng Xu 先生の講義スライド の第 1 回をかなり参考にしてます． ゲーム理論と機械学習の様々な興味深いトピックが網羅されていておすすめです． 問題設定 戦略の評価尺度：リグレット 自明な $\mathrm{O}(N)$ リグレット戦略 二分探索による $\mathrm{O}(\log N)$ リグレット戦略 二分探索を改良した $\mathrm{O}(\log\log N)$ リグレット戦略 まとめ 問題設定 あなたは A さんに $N$ 個のリンゴ を，$1$ 日
ソフトウェア設計原則は変更容易性に通ず - Shin x Blog
色々な原則や方法論はあれど、つまるところいかに変更容易性を確保するかと言う話に帰結するのでは。極論すれは、正しく動いていて変更する必要が無ければどのような作りになっていても構わない。一方、Web アプリケーションを稼働し続ける上で全く変更しなくて良いということもない。— Masashi Shinbara (@shin1x1) 2021年5月30日 ソフトウェア設計、開発には多くの原則や方法論がある。例えば、DRY 原則や SOLID 原則、デザインパターンにレイヤードアーキテクチャ、クリーンアーキテクチャなどある。さらに DDD にも多くの原則や方法論が含まれている。これらを変更容易性を高めるための手段として原則や方法論を捉えるというのが本エントリの論旨である。 原則や方法論の捉え方 変更容易性 本質的な変更と副次的な変更 外部変更容易性と内部変更容易性 原則を適用する指針 さいごに 原則
初めての技術選定を頼まれた時に大事だったのは俯瞰的・相対的な考え方だった - MonotaRO Tech Blog
背景 お題 技術の差別化 差別化から分かること 情報資産からToBeを考える 俯瞰的・相対的な技術選定 これまでの話から学んだこと 最後に はじめまして、MonotaROでデータエンジニアをやっています、芝本です。 エンジニアのみなさん、技術を使って何か作ってみるのって楽しいですよね。 私は、公私ともに日々物作りに励んでいます。プライベートだと、最近はマイクロフロントエンドについて学んでいます。 技術を使うためには、技術を学ばなければいけません。 プライベートにおいては、好奇心に従って自由に学びますよね。 とりあえずgit cloneして動かしてみたり、書籍を購入して読んでみたりします。 というようにプライベートでは主に次のような選択肢があると思います。 書籍を読んで好きなものを選ぶ 実際に手を動かしてみて好きなものを選ぶ 人に教えてもらって好きなものを選ぶ 基本的にプライベートの場合は何
エンジニアだけど米国で足湯を開湯した話
コロナ禍で引きこもりが加速し、創作欲求が爆発した結果、自分で足湯を設計＆施工してウチのワイナリー「SUNSET CELLARS」に実装し、おそらくカリフォルニア初の本格的な日本式公共足湯を開湯（かいとう）しました。今週末から「Zen Zin Onsen」として営業を開始し、SUNSET CELLARSのテイスティングルームでワインを飲みながら足湯に浸かるという極上体験を誰でも気軽にお楽しみいただけます。いままでガレージをDIYしてオフィスを施工したり、本業でも家を作ったりしているフルスタックエンジニア（物理）な自分ですが、今回の対戦相手は行政と水漏れ、ボイラー制御でした。小さな頃から本当に温泉の文化や雰囲気、エクスペリエンスが大好きで、死ぬまでに自分の手で理想の温泉を開湯したいという夢を持っていた私ですが、その目標の5%くらいを達成することができたかなと満足しています。このエントリーは、カ
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
スプラトゥーン2をdeep learningで攻略してみなイカ？ - mirandora.com
世間は久々の天気の中、3連休ですが、みなさんイカがお過ごしでしょうか。 ある人はバイトに勤しみ、ある人はロブズ・10・プラーでフードを買い、 ある人はバッテラストリートに出かけて塗りたくっているでしょう。 そう、スプラトゥーン2の話です。 スプラトゥーンは、言わずとも知れたNintendo WiiUおよび、Switchにおける超人気ゲームでして、 インクを打ち合うアクションシューティングゲームで、 シリーズ累計で国内270万本、世界590万本の売上本数（2017年9月時点）となるようです。 私の職場のデータサイエンス系の部署でも、80%以上の人がやっておりまして、 もはやSQL、Python、Splatoonが必須のスキルの部署になってしまいました。 さて、スプラトゥーンは対戦ゲームのため、 公式・非公式含め、大会が頻繁に開催されております。 先日、私も初めて大会に参加してきました。 結果
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