【第4回】競技プログラミングはITエンジニアをどう鍛えるか | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly（ギークリー） IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社
プログラミングのスキルは、ウェブをはじめシステム開発の業務に欠かせないものですが、それ自体を「競技」として楽しみ、練習を通じて上位を目指すという世界もあります。そんな競技プログラミングにおいて「強くなる」ことは業務におけるプログラミングスキルの向上に関係があるのか、そもそも人間にとって「学び」とは何なのか、日本語で参加できる競技プログラミングのコンテストを定期的に開催するAtCoder株式会社の高橋直大さんと青木謙尚さんが、株式会社一休でウェブシステム開発に携わる伊藤直也さん、所澤友大さんと語ります。 ・伊藤 直也さん / 株式会社 一休 執行役員 CTO 新卒入社したニフティ株式会社でブログサービス「ココログ」を立ち上げ、CTOを務めた株式会社はてなでは「はてなブックマーク」などの開発を主導。グリー株式会社では統括部長としてSNSを担当した。2016年4月、一休に入社し執行役員CTOに就
twitterアルゴリズム解説漫画 : ぬこー様ちゃんの大好き絵日記 Powered by ライブドアブログ
ぬこー様ちゃんの大好き絵日記 打ち切られ過ぎて美少女になってしまったぬこー様ちゃんの人生を毎日漫画で更新中。Amazonアソシエイトプログラム参加者の漫画家です！ というわけで解説漫画描きました。 わかりやすいよね？ TLに表示されるまでに２回選別作業が行われてるんです。 で、その選別ごとに生き残る基準が違ってる。 第一の選別（５億→１５００） 最初の選別で１５００個に絞られるときはどうやら ユーザースコアもツイートスコアも無関係のようです。 それよりも類似性・関連性が近いものを選出しているようです。 Twitter君はどうやら僕たちを分析してカテゴライズしてるみたいなんです。 あなたが何気なく呟いたツイートやいいね欄からね。 なのでもしTwitter君に「アイドル好き」だと判断されたら そっち関連のユーザーのTLに表示されやすいようにしてくれるってこと。 はい！！！ つまりここでみなさん
最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功
囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no
計算機科学：人工知能を利用して効率の高いアルゴリズムを発見する | Nature | Nature Portfolio
ディープマインド社が考案した深層強化学習法を用いた行列乗算アルゴリズムの自動発見について報告するAlhussein Fawziたちの論文が、今週、Nature に掲載される。この深層強化学習法では、現在最もよく知られているアルゴリズムだけでなく、人間やコンピューターが設計した従来のアルゴリズムよりも高速な新しいアルゴリズムが迅速に再発見される。この研究知見は、既存の計算タスクをもっと効率的に解く方法を発見するという深層強化学習法の可能性を浮き彫りにしている。 基礎的な計算操作を実行するアルゴリズムの効率が向上すると、数多くの計算の全体的な速度が影響を受けることがある。この論文では、重要な原始的な計算タスクである行列乗算のアルゴリズムを自動発見するための深層強化学習法について説明されている。行列乗算は、膨大な量の計算において日常的に使用されている。このシステムは、AlphaTensorと名付
suicaは実はたまに落ちている - 紅茶屋くいっぱのあれこれ日記
suicaのサーバーはみんなの知らないところで、実はたまに落ちているそうだ。 だがシステムが止まることはない、計算上センターは3日ぐらいは止まっていても大丈夫だそうだ。 だからサーバーが落ちたなどとニュース沙汰になることは殆ど無い。 suica開発陣頭指揮をされていたかたが、その実績をまとめてと頼まれ、博士論文にしたそうだ。 suicaの実例を述べるだけだと技術論文になってしまうので、一般化して論文を書きあげたそうなのだが、審査に携わった専門家の人達はそんなものが動くわけないだろうといったらしい。しかし現実問題としてsuicaは動いてしまっている。 本人いわく、だってそれで動いちゃってるんだもん。だそうだ。 実装は時として奇妙に見えるかもしれない。 フィールドには神がいる。 …その意や、なんで落ちても大丈夫かなどはまた後ほど。 スイカのセミナー 昨日はスイカのセミナーだった。 JR東でスイ
一番右端の立っているビット位置を求める「ものすごい」コード - 当面C#と.NETな記録
一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、
CGファイル概説 目次
最終更新日：2001年5月1日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
データ圧縮法概説 目次
最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
oberhumer.com: LZO real-time data compression library
Version 2.10 01 Mar 2017 Copyright (C) 1996 - 2017 Markus F.X.J. Oberhumer [News] [Abstract] [Download] [miniLZO] [Links] News LZO 2.10 has been released; a small update that fixes various build issues. Key Facts LZO is a portable lossless data compression library written in ANSI C. Offers pretty fast compression and *extremely* fast decompression. One of the fastest compression and decompression
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 - bkブログ
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 JavaScript でソートアルゴリズムを可視化するプログラムを書いてみました。元ネタは Jon Bentley による ソートアルゴリズムを可視化する Java アプレットです。 アルゴリズム 要素数 動作確認は Firefox 2, IE 7, Opera 9 で行いました。要素数は最大で200まで選べますが、かなり重くなるので遅いマシンで実行すると危険です。 English version is also available. ソースコード: sort-animation.js 解説 X軸が配列の添え字、Y軸が配列の要素の値を示しています。最初に要素がランダムに並んでいる配列 (値に重複なし) を作って、それを各種のソートアルゴリズムでソートする様子をアニメーションで表示します。 ただし、要素のあらゆる変更に対して毎回表示を更新し
Algorithmic Botany: Publications
BMV Publications The following is a selection of publications by Dr. P. Prusinkiewicz and his students and colleagues. Report any problems to vlab@cpsc.ucalgary.ca. Filter by category: Papers CiCi Xingyu Zheng, Shirsa Palit, Matthew Venezia, Elijah Blum, Ullas V. Pedmale, Dave Jackson, Enrico Scarpella, Przemyslaw Prusinkiewicz, and Saket Navlakha. Reticulate leaf venation in Pilea Peperomioides i
ウェーブレット変換 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ウェーブレット変換" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2022年2月) ウェーブレット変換（ウェーブレットへんかん、英: wavelet transformation）は、周波数解析の手法の一つ。基底関数として、ウェーブレット関数を用いる。フーリエ変換によって周波数特性を求める際に失われる時間領域の情報を、この変換においては残すことが可能である。フーリエ変換でも窓関数を用いる窓フーリエ変換で時間領域の情報は残せたが、窓幅を周波数に合わせて固定する必要があるため、広い周波数領域の解析には向かなかった。ウェーブレット変換では
タンタン的思考 - DMNAはじめに
テクノマセマティカルのDMNA（Digital Media New Algorithm）の秘密に迫る．結論から言うと迫りきれなかった．ただし，アプローチとしては「実装における」演算回数の削減，という点に落ち着くと考えられる．まずDCT演算の高速化について触れ，実装に着目する．さらに特許を2件見て，まとめる． DCT演算 画像符号化の処理量のかなりを占めるDCT処理（Discrete Cosine Transfrom：離散コサイン変換）をいかに削減するか．これまでに数多の研究が行われ，さらに現在でも高速化手法がちらほら発表されている． DCTの演算回数削減は，Wangの高速化手法*1が一般的である．ただし，これはスケールを含めて正確な計算を実行するとき，という暗黙の条件がある．また，LLM*2やAAN*3というより実践的な高速化手法もある．ロッシー符号化においてDCT係数は量子化，すなわちス
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http://ticc.uvt.nl/icga/acg12/proceedings/Contribution100.pdf
http://www.hn.is.uec.ac.jp/~arimura/SourceCoding/FractalImageCompression.html
データ圧縮の基礎
http://x.momo-ha.net/modules/bwiki/index.php?MySection%2FJPEG-INSIDE
OBB vs AABB - Radium Software Development