小悪魔女子大生のサーバエンジニア日記 » Blog Archive » DESとは？
28.05.12 / 未分類 / Author: aico 今日は暗号のお話です。DES暗号について調べてみました！ DESは暗号の方式(アルゴリズム)を広く公開した商用の暗号です。 暗号はそれまでは軍事用として使われていました。 そのため、誰がどのような暗号を使用しているか、アルゴリズム自体もトップシークレットでした。 しかし戦後、コンピュータを多くの人が使うようになると、 企業間での商取引等、インターネット上でやり取りするデータの暗号化が必要となりました。 しかし、異なる企業間でやり取りをする際、お互いが別々の暗号方式を使っていては 情報のやりとりができません。そこで、IBMのHorst Feistelによって、 「鍵」を秘密にし、「暗号アルゴリズム」は公開するDESが、 暗号モジュールに関するセキュリティ要件の仕様を規定する米国連邦 標準規格(FIPS 140)に採用されました。 で
グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」、オープンソースで公開
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
オーダーを極める思考法
プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。今回は、計算量のオーダーについて学びながら、TopCoderのMedium問題を考えてみましょう。 プログラムの実行時間 業務としてプログラミングをされている方には釈迦に説法かもしれませんが、プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。そしてこれは、TopCoderなどのコンテストでプログラムを組む際にもよく当てはまります。通常、こうしたことは感覚的に理解している方がほとんどだと思いますが、具体的にどれくらいのループを回すと何秒掛かる、といった基準を持っている人は少ないのではないでしょうか？ 非常に基本的なことですが、プログラムの実行時間に関して再確認しておきたいと思います。 TopCoderの制限に関して TopCoderでは、実行時間およびメモリ使
RDBMSで使われるB木を学ぼう （1/3）－ ＠IT
第5回 RDBMSで使われるB木を学ぼう はやしつとむ アナハイムテクノロジー株式会社 2009/6/22 オブジェクト指向によって、アルゴリズムは隠ぺいされていることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるだろうか（編集部） 第3回「AVL木で木構造を学ぼう」、第4回「もっとAVL木で木構造を学ぼう」と2回連続でAVL木について解説しました。 今回はAの後だからBというわけではありませんが、B木（B-Tree）を取り上げます。 B木の変種であるB+木やB*木は、OracleやPostgreSQL、Firebirdなどのリレーショナルデータベースでインデックスとして利用されている、メジャーな木構造です。 筆者はDelphi 2009でサンプルプログラムを作成していますが、Delphiをお持ちでない方は下記のURLからTurboDelphiをダウンロードして
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
講義資料 配列解析アルゴリズム特論I 情報生命科学基礎/演習 他 -渋谷哲朗
平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義３ （情報科学とバイオインフォマティクス） 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本 － ＠IT
本連載ではアルゴリズムとデータ構造を学ぶ、または学び直すことで、プログラミングのスキルを深めていきます。アルゴリズムは学問として取り扱われることが多いですが、この連載では開発の現場に役立つスキルを身に付けることを目的とします。 機械学習／Deep Learningが気になる人も要注目、「アルゴリズム」の基本が学べる無料の電子書籍150ページ 人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（29） 人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第29弾では「コーディングに役立つ！アルゴリズムの基本」10回分を1冊のPDFとしてまとめた。アルゴリズムとは何か？ なぜ学ぶべきなのだろうか？
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