そろそろカスケードレイヤー(@layer)と向き合う
カスケードレイヤー@layerがモダンブラウザでサポートされたとはいえ、互換性の問題から、実際に現場で見かけるのは、まだまだ未来の話と思っていました。ふと、思い立ってCan I use... Support tables for HTML5, CSS3, etcを確認してみたところ、現時点（2022.12.27）でも、すでにGlobalで9割近くサポートされています。これは来年あたりから見かける機会が増えそうだと思ったので、そろそろカスケードレイヤーと向き合いたいと思います。 カスケードレイヤー@layer カスケードレイヤーはスタイルの優先順位を制御するためアルゴリズムの1つです。カスケードレイヤーを使用することで、スタイルの優先順位をレイヤー化（階層化）して管理することができます。とりわけ覚えておかなければならないのは、カスケードアルゴリズムは詳細度アルゴリズムよりも優先されるというこ
機械学習の全体像をまとめてみた
教師あり学習 概要 入力値から何かしらの予測をしたい場合を考えます. 予測する対象の正解データが事前に得られる場合、 入力値から正解データを出力するモデルを学習する手法を教師あり学習と言います. 主なタスク 何を入力して、何を出力するかでタスクが分類されます. 代表的なものに以下が挙げられます 時系列予測: 現在以前の時系列データ ⇒ 未来の時系列データ 画像分類: 画像 ⇒ ラベル 物体検出: 画像 ⇒ 物の位置と種類 セグメンテーション: 画像をピクセル単位で分割 文章分類: 文章 ⇒ ラベル 機械翻訳: ある言語の文章 ⇒ 別の言語の文章 時系列予測 現在以前のデータから将来のデータを予測します. 実用例 株価予測 災害予測 自動車の事故防止システム 主要なアルゴリズム 自己回帰モデル（AR・MA・ARMA・ARIMA） 時系列間の関係を数学的に定量化、モデル化する. 周期性のあるデ
クリエイティブコーディングの教科書
ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
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
5分でわかるブロックチェーンの基本的な仕組み
どのようにしてブロックチェーンが不正が難しい取引台帳を実現しているかという仕組みを社内勉強会で説明した資料です。
高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
高速逆平方根とは？ C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは？ 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照： Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375
【AtCoder】普通の人である私が緑になるまでにしたこと - Qiita
こんにちは、Kotaです。 ご閲覧いただきありがとうございます！ 昨日開催されましたAtCoder Beginner Contest 176でレーティングが緑になりました！ ついに！入緑しました！！！ ここまで長かったのでめちゃくちゃ嬉しい😄 kota0501さんのAtCoder Beginner Contest 176での成績：1754位 パフォーマンス：1241相当 レーティング：754→815 (+61) :) Highestを更新し、6 級になりました！#AtCoder #ABC176 https://t.co/ONTPDcUzzV pic.twitter.com/jQKX7gwBsa — Kota (@kota0501_orca) August 22, 2020 要約 競プロ開始してから7ヶ月弱で緑になったよ！ この界隈は人外な人が多いよ！(人外についての説明は記事内で！) だ
ビットカウントする高速アルゴリズムをPythonで実装しながら詳しく解説してみる - Qiita
ビットカウントとは 整数を二進数表示した時、0と1の組み合わせになります。 例えば、十進数の 21 を2進数表示した場合、 0001 0101 のようになります。 この時、 0001 0101 に含まれる1の数を数えることをビットカウントと言います。 0001 0101 の場合、立っているビット数は 3 ですね。 なんてことなさそうな計算ですが、実は、超高速なアルゴリズムがあります。 今回は、このアルゴリズムに触れ、感動した私がそれを解説してみることにします。 ビットカウントのアルゴリズム チェスや将棋、オセロのようなボードゲームのAIでは、盤面をBitboardというバイナリで表現することが多いです。 例えば、ある列の駒の数を数える場合、その列に対応するビット列を取り出し、立っているビット数を取得する必要があります。 強いAIを作るためには、高速な計算が必要となります。 全体のビット数分
プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
プログラマだったら当然知ってるよね？という知識一覧
2019年11月11日追記 ただのタイトルで煽ってるだけの記事に半年経っても未だに大量のアクセスがあるので追記しておきます。 ここで言いたいことは、「プログラマならコンピュータサイエンスを勉強してると役に立つよね」、ということ だけ です。 この一文以上に有用な言葉は以降の文章では出てきません。みなさんの時間を無駄にしないために注意書きをしました。 それでも良いという人は読んでみてください。 Twitterで「〇〇ができるという人が面接に来たけど、『じゃあXXXやYYYって知ってます？』というと知らないという人が多いんだよねぇ」とかいうツイートを見かけて、私はXXXやYYYってのを知らなかったので調べた見たところ、常識とまでは言えない概念だったり、名前は知らなくても誰もが知ってる概念だったり、むしろもっと良いアプローチがあるのではという思想だったりでなんだかなぁと思っていたところ、半日くら
三菱電機のセキュリティー ディガードサイト終了のお知らせ
ディガードサイトは、2020年3月31日を もって 終了させていただきました。 関連製品をお探しの場合は 下記製品サイトからご覧ください。
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
【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],
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
JavaScriptで再現性のある乱数を生成する + 指定した範囲の乱数を生成する
JavaScriptの乱数は少し貧弱で、シード値の指定ができないなどの制限があります。普段は問題ないのですが、特定の用途では問題となる場合があります。シード値を指定可能な、再現性のある乱数を自作してみましょう。 JavaScript標準の乱数 もちろんJavaScriptにも乱数を発生させる機能はあります。Math.random()がそれにあたります。 const a = Math.random(); console.log(a); Math.random()は0.0以上1.0未満の乱数を生成します。しかしこの乱数には問題があります。シード値を指定できず、実行ごとに異なる値が生成されます。 ……「乱数」なんだからそれでいいんじゃないの？と思うかもしれません。しかしこれは特定の領域において問題となります。 例えば研究のためにJavaScriptでプログラムを組んだとします。その中で乱数を使っ
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そのDJたちは「コード」で踊らせる──人間と機械が“共創”するアルゴレイヴの世界
分散システムについて語らせてくれ