ハッシュ値の使い方について - クックパッド開発者ブログ
モバイル基盤グループのヴァンサン(@vincentisambart)です。 先日以下のツイートを拝見しました。 Swift's stdlib moves to randomly seeded hashing: https://t.co/2T5oRYtD8B— ericasadun (@ericasadun) 2018年3月10日 この変更はSwift 4.1にはまだ入りませんが、4.2か5.0に入るはずです。コードレビューでこの変更が問題を起こそうなコードを指摘したことあるので、ハッシュ値のおさらいをする良いタイミングではないでしょうか。 Swiftのことを考えて書いていますが、多くのプログラミング言語にも当てはまります。ハッシュ値はSwiftではhashValueというプロパティが返しますが、多くの言語では単にhashというメソッド・関数が返します。 ハッシュマップ ハッシュ値はハッシュ
ランキング設計はどうあるべきか？ その2｜深津 貴之 (fladdict)｜note
前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による
How Not To Sort By Average Rating
By Evan Miller February 6, 2009 (Changes) Translations: Dutch Estonian German Russian Ukrainian PROBLEM: You are a web programmer. You have users. Your users rate stuff on your site. You want to put the highest-rated stuff at the top and lowest-rated at the bottom. You need some sort of “score” to sort by. WRONG SOLUTION #1: Score = (Positive ratings) − (Negative ratings) Why it is wrong: Supp
ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
OBB vs AABB - Radium Software Development
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
Foursquare: 機械学習のアルゴリズムがサービスを磨いてくれる - ワザノバ | wazanova
http://engineering.foursquare.com/2013/12/05/how-we-built-our-model-training-engine/ Foursquareでは、どこにチェックインしてもらうか、レコメンデーション、ディスカウント、プロモーションアップデートなどあらゆる場面で機械学習の手法を応用しています。1日あたり100万件のExplore機能のクエリと600万件のチェックインがあり、それを高速で処理するとともに、その情報は機械学習のモデルに活かされています。同社のエンジニアブログで、Data AnalystのMichael Liが、機械学習のためのModel Training Engine（MTE）の構築について語っています。 多くの機械学習モデルが線形回帰かその類似のアプローチを利用していて、データをすぐに理解するという意味では利便性は高いが、ときに非
各種レコメンドアルゴリズムの特徴・計算方法まとめ
各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
入門 データ構造とアルゴリズム
インド工科大学（IIT）と企業の両方で豊富な経験を持つインド人著者による、実例豊富なデータ構造とアルゴリズムの解説書。伝統的なデータ構造とアルゴリズムのトピックで、基本をしっかり押さえるだけでなく、集合のUnion/Find、動的プログラミングや計算量クラスといった話題も盛り込んでいます。圧倒的な情報量でプログラマに必要な知識を網羅。600弱の練習問題とその解を収録しており、理解度を細かく確認し、知識を着実に身に付けることができます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。 第1刷正誤表
アキネイターの病気版作ったらいいんじゃね？ : 暇人＼(^o^)／速報
アキネイターの病気版作ったらいいんじゃね？ Tweet 1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/06/07(金) 23:07:32.40 ID:YJYcKp3RP すぐ病気特定できるだろ 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/06/07(金) 23:08:00.36 ID:LuDkNJeK0 割とマジでいいかも 5：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/06/07(金) 23:08:33.96 ID:tUDLqCXMP 今すぐ作れ 億万長者になれるぞ 9：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/06/07(金) 23:09:55.78 ID:vN9FB1ML0 病んでるアキネイター誰得かと思ったら発想が違った 74：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/06/07(金) 23:38:43
Redisを使ったレコメンド機能の実装 - maaash.jp
それRedisでできるよ、期でしょうか。 最近Redisでレコメンド機能をつくってみたのでご紹介です。 ここで”レコメンド機能”というのは、 Amazonでいう”この商品を見たお客様はこれも見ています”や、ブログの関連記事を出す機能のこと。 user:1がproduct:Aをみたときに、product:Aに似ているproduct:Bをレコメンドしたい。 product:Aとproduct:Bがどれくらい似ているか:類似度 を算出した後は、 Redis得意のSorted Setを使って類似度のランキングをつくれば 似ているproductを出すことができます。 類似度の算出にはいろいろ方法があるようですが、 Redisのデータ構造と相性のよい Jaccard [wikipedia]という方法を使いました。 この例に適用すれば、 product:Aを見たユーザー群(RedisのSet)と、pro
How Reddit ranking algorithms work - amix.dk
This is a follow up post to How Hacker News ranking algorithm works. This time around I will examine how Reddit's default story and comment rankings work. Reddit's algorithms are fairly simple to understand and to implement and in this post I'll dig deeper into them. The first part of this post will focus on story ranking, i.e. how are Reddit stories ranked? The second part of this post will focus
TechCrunch | Startup and Technology News
Finbourne, founded out of London’s financial center, has built a platform to help financial companies organize and use more of their data in AI and other models. Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delive
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
P2Pの専門知識ゼロから独自DHTを実装評価するまでの学習方法と参考資料まとめ - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 P2P、特にDHTの前提知識が無い状態から、オリジナルDHTアルゴリズムを実装・評価できるようになるまでの学習方法と参考資料をまとめました。 基本的なアルゴリズムの仕組みから、実装評価に用いるツールキットの使い方までを短期間で学習することが出来ます。 「P2Pに関する卒論を書こうと思っている人」や「P2Pアプリケーションの開発前に、アルゴリズムをテストしたい人」、「なんとなくP2Pアルゴリズムに興味が出た人」などにぴったりだと思います。また、研究室での後輩教育用資料にするのも良いと思います。実際に使いましたし。 ここで紹介する資料一覧は以下の通りです。 資料１：「ChordアルゴリズムによるDHT入門」 資料１ーオプション１：「DHTアルゴリズムSymphony
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GitHub - mxhold/elo_rating: Ruby library for calculating Elo ratings
GitHub - paragonie/paseto: Platform-Agnostic Security Tokens
GitHub - instacart/wilson_score: Simple, dependency-free Wilson score
inaka / Sorting by popularity like Reddit with Ruby, PostgreSQL and Elastic, part 1
Amazon.co.jp: 新版暗号技術入門 秘密の国のアリス: 結城浩: Digital Ebook Purchas
