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随時募集しています 略称 正称 APSP All Pairs Shortest Path BB Branch and bound BBST Balanced Binary Search Tree BFS Breadth First Search BIT Binary Indexed Tree BM Berlekamp-Massey BM Boyer-Moore BSGS Baby-Step Giant-Step CHT Convex Hull Trick CRT Chinese Remainder Theorem D&C Divide and Conquer DAG Directed Acyclic Graph DEPQ Double-ended priority queue DFS Depth First Search DP Dynamic Programming DST Disjoin
このエントリーについて このエントリーを書き始めた経緯は下記にあります。 blog.inductor.me 1. はじめに(Introduction) サーバーレスコンピューティングは、[4、16、50、51]などのパブリッククラウド環境と[11、41]などのオンプレミス環境の両方で、ソフトウェアやサービスをデプロイ、管理するためにますます一般的になっているモデルです。サーバーレスモデルは、サーバーの運用やキャパシティ管理、自動スケーリング、従量制の価格設定、イベントおよびストリーミングデータのソースとの統合など、いくつかの理由において魅力的です。コンテナは、Dockerによって最も一般的なかたちで具体化され、運用オーバーヘッドの削減や管理性の向上など、同様の理由で一般的になっています。コンテナとサーバーレスは、従来のサーバープロビジョニング処理に比べて明確な経済的利点を提供します。マルチ
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% はじめに これまで学習データやパラメーターなどを調整してきてなんとか黒字になる状態にもってきました。そして前回、日経平均225の銘柄の中から優れた成績を残せる30銘柄を抽出しました。株価予想シリーズの最後として、この銘柄を使用した売買シミュレーションを行います
当記事では英会話アプリおすすめ11選を紹介! 「レシピー」「Santa」「英語物語」「絵本ナビ英語」は無料で利用可能です。 一方「gymglish」「スピーク」「AI英会話 SpeakBuddy」「シャドテン」「トド英語」「Real英会話」は有料ですが、コスパに優れています。 「英会話アプリはたくさんあるけど、結局どれがいいの?」こんな疑問を持っている人も多いかと思います。 英会話アプリは、通学・通勤中などのスキマ時間にも気軽に学習できるのが、うれしいポイント。 ですが、数あるサービスの中から自分に合ったアプリを見つけるのは難しいですよね…。 そこで、この記事では現役英語講師の私が本当におすすめできる英会話アプリ11選と失敗しない選び方をご紹介します。 他にも、スピーキング力を身に着けたい方に向けて、今おすすめできるオンライン英会話をまとめてみました。 ぜひ参考にしてくださいね。
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2020年1月20日にとある企業の経営レベルの方向けにアジャイル開発の概要について説明した際の資料を公開します。 自社で経営者の方やマネージャーの方にアジャイル開発がなぜ必要なのかを説明する際の参考になれば幸いです。 (スライドはこちらからもご覧いただけます:https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/101) 本資料は、なぜ今アジャイルが必要なのかという点をまず理解していただけるようにコンテキストのすり合わせに主眼を置いています。 経営者やマネージャーの方にとってはスクラムの具体的なやり方といった手法部分はあまり関係なく、それによって組織がどういう影響を受けるのか、組織としてどんな取り組みをすべきなのかが分かることが重要なためです。 単一チームや小さなプロダクトでアジャイル開発をするのと、組織的にそれをスケールし
Exploring the Implementation of “t.Run”, “t.Parallel”, and “t.Cleanup”
これは TECHSCORE Advent Calendar 2018 の7日目の記事です。 こんにちは、土屋です。 今年1月に AWS Lambda が Go のサポートを開始しましたね。 Gopher たちが賑わう中、私も Go のアプリを Lambda で作りたいなあと思い、 AWS SAMを使って環境構築をしてみました。 環境構築はチャチャッと終わらせたい!と思いつつも、実際にSAMを使ってみると、自分がやりたいことを実現する方法がわからず、調べるのに意外に時間がかかってしまいました。 そこで今回は「先に知ってればもっと工数削減できたなー」と思った、AWS SAM に関する小ネタを4つをまとめました。 ※AWS SAM は公式ドキュメントの Benefits of Using AWS SAM に書かれている通り、AWS CloudFormation の拡張です。本記事の内容は、Clo
※ ダイクストラ法・ワーシャルフロイド法は最短経路問題を解くアルゴリズムです。 ※ クラスカル法は最小全域木問題を解くアルゴリズムです。 それらのアルゴリズムが学習できる記事たちなどを紹介します。 全探索 全探索には、「全列挙」「ビット全探索」「順列全探索」「再帰関数を用いた全探索」など多くの種類に分かれます。しかし、基本的に以下の記事を読めば全部理解できます。 全列挙 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編:全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 2 章 その他の全探索 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編:全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 3 章 二分探索 アルゴリズムの代表例ともいわれる二分探索は、以下の 2 記事で解説されています。 二分探索とは:アルゴリズムを勉強するなら二分探索から始めよう! 『なっとく!アルゴリズム』より 競プロで使える二分探索:二分探索アルゴ
このように、競技プログラミングはコーディングの正確性が問われるコンテストです。 どんな問題が出されるか(2) 競プロは正確性だけではありません。例えば、以下の問題を考えてみてください。 $N$ 枚のカードが一列に並べられています。 左から $i$ 番目のカードには、整数 $A_i$ が書かれています。 あなたは $N$ 枚のカードの中から $2$ 枚同時に選び、取ることができます。取った $2$ 枚に書かれた整数の合計がちょうど $101$ となるような、カードの選び方の通り数を求めてください。 テストデータの制約:$1 \leq N \leq 10^{6}, 1 \leq A_i \leq 10^{9}$ 一番最初に考えられる解法は、以下のように「何枚目と何枚目を選ぶか全探索する」という方法だと思います。つまり、$1 \leq i < j \leq N$ を満たすすべての $(i, j)
Rust を勉強し始めたので冬休みの間に Linux の boot protocol を喋る x86ブートローダー(自称:Krabs)を作ってみました。この記事では、開発に至った動機や、作成した Krabs の特徴とか仕組み、開発中におきた嬉しかったことなどについて書きたいと思います。 Krabs とは Krabs は、Rustで書かれた x86/x86_64(Legacy BIOS) 向けの4段ロケット構成のチェインローダーです。 bzip2 で圧縮された ELF 形式のカーネルを起動できます。bzip2 圧縮されたイメージを解凍して、次に展開してでてきた ELF イメージを再配置してからの、カーネルの起動となります。 内部では libbzip2 の C ライブラリを利用していますが、それ以外は全て Rust で記述されています。 GitHub - o8vm/krabs: An x86
こんにちは、SWETの鈴木穂高(@hoddy3190)です。 私はこちらの記事に記載の通り、形式手法の可能性を模索しています。 現在はツールやゲームの仕様を形式的に記述すること(形式仕様記述)で、仕様の欠陥をなるべく早く見つける取り組みにチャレンジしています。 今回は仕様記述をするにあたりよく使う重要な記述テクニックである「Promotion」を紹介します。 形式仕様記述とAlloyというツールを知っている人を対象にしています。 もし形式仕様記述やAlloyをご存じない方は、以前私がbuilderscon tokyo 2019で発表したときに使った資料をご覧ください。 Promotionとは 一般にソフトウェアシステムは複数のコンポーネントから構成されます。 システム全体としての状態(以下、システム状態)は各コンポーネントの状態の組み合わせからなります。 たとえどんなに奥深くのどんなに小さ
はじめに 個人開発でアプリ作成中なんですが、バックエンドをrailsで作っていました。 そんなある日。。。 こんな記事を見ました。 Firebaseでバックエンドエンジニア不在のアプリ開発 クックパッドが体感した、メリットと課題 Firebaseならバックエンドエンジニアを必要としない開発ができる ( ゚д゚) ... マジカ これに感化されてCloud Functionでバックエンドを作ってました。 が ある理由でそれは辞めました。 なぜ、Cloud Functionを採用しなかったか 今回マイクロサービスをアーキテクチャとして採用し、さらに各機能を自分が作るのは嫌なので、BaaSをサービスと定義して自分はBFFだけ作ってやろうという腹でした。 それだったら、BaaS単位で共通のライブラリファイル作ったほうが、他のプロジェクトを立ち上げる時に楽だよね?となり、クラウドファンクションにそう
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