【重要】予測公開停止予定のお知らせ - 競馬AIゆま牧場
8月末をもって当サイト及びTwitterでの予測公開を停止します。 停止理由は「ゆまの利用者増加を支えきれなくなったため」です。 幸いなことにこの4年半の間で多くの人にゆまを利用いただけるようになりましたが、それに伴いオッズの低下も当然発生しました。(※1) 御存知の通り、競馬は同じ予想をしている人が増えるとオッズが下がり勝つのが難しくなります。 これまでオッズの低下をカバーするように予測性能の改善を行っていましたが、そろそろカバーできないレベルになりつつあります。(※2) このまま公開を続けていくと更にオッズが下がり、近々勝てない（勝つのが難しい）予測になりえます。 勝てない予想を提供することはポリシー上やりたくないので、その前に公開を終了することにしました。 今後は個人的に非公開のまま運用を続ける予定です。 オッズ低下がない状態、すなわち斤量ゼロの状態でどれだけのパフォーマンスが出るの
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
差分検出アルゴリズム三種盛り - Object.create(null)
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
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