ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
RSAの終わりの始まり - 暗号移行再び - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前振り 全国の暗号を使うエンジニアの皆さんこんにちは。今日は暗号移行とRSA暗号の話をしたいと思います。まず暗号を利用している皆さんであればCRYPTRECの「電子政府推奨暗号リスト」のことはご存じですよね！（言い切るw） CRYPTRECから2022年7月（昨年夏）に暗号強度要件（アルゴリズム及び鍵長選択）に関する設定基準（PDF直リンク）が公開されました。この中では暗号のセキュリティ強度で各種暗号と鍵長が整理されています。セキュリティ強度はビットセキュリティと呼ばれるビットサイズ（共通鍵暗号の場合のビット長）で区分されます。暗号アル
Concurrent Mode時代のReact設計論 (1) Concurrent Modeにおける非同期処理 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Concurrent Modeは、現在（2020年3月）実験的機能として公開されているReactの新しいバージョンです。Reactの次のメジャーバージョン（17.x）で正式リリースされるのではないかと思っていますが、確証はありません。なお、React公式からもすでに結構詳細なドキュメントが出ています。 並列モードの導入（実験的機能） Concurrent Modeに適応したアプリケーションを作るためには、従来とは異なる新しい設計が必要となります。筆者はConcurrent Modeを使ったアプリケーションをひとつ試作してみました。この記
WHATWG Living StandardとHTMLパーサ - Qiita
この記事はドワンゴ Advent Calendar 2020 最終日の記事です。年の瀬ですね。 はじめに 本記事は、WHATWG Living Standardに準拠することを目的としたHTMLパーサである「gammo」の紹介を目的としている。gammoが実現していることを詳細に伝えるため、単なるgemの紹介に留まらず、HTMLの歴史や昨今のHTMLを取り巻く状況を簡単に解説し、WHATWG Living StandardにおけるHTML文書の解析アルゴリズムについて、実例と共に紹介する。 本記事で紹介するgammoの開発に取り掛かった理由は、主に以下の二点が挙げられる。 WHATWG Living Standardに準拠したHTMLパーサをRubyGemsの中から見つけられなかったため。 現在HTMLパーサの機能を持つライブラリの中で、最も利用されていると考えられるNokogiriと比較
Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchm
2億資金調達してから二年、結構量子コンピュータ頑張った結果 - Qiita
はじめに 2008年に起業してからコツコツやっていましたが、2014年くらいから量子コンピュータの研究開発をがんばりました。資金調達もしてある程度技術に目処がついたのと、若者から起業したいという相談をよくもらうので、まとめておきます。 経営は大事 簡単にいうとベンチャーをやろうとしたら技術よりもキャッシュが大事です。なので、財務や経営感覚がついてから技術をつけないと結構大変と思います。特に1年目は慣れない事務に忙殺されますし、二年目以降はキャッシュが厳しくなります。 あとは、最初は経営に夢見て舞い上がりがちなので、その気持ちがおさまって厳しさが一通り身についたところからが本番です。 調達の前に譲渡 2008年から10年くらいはコツコツ会社をやっていた上、そんなに頑張るタイプでもなかったのですが、たまたま2014年からやっていた量子コンピュータのニュースが巷で新聞に載るようになってから、周辺
Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定な
とても強い計算量クラスのコンピュータとその実現方法 - Qiita
この記事は武蔵野アドベントカレンダー19日目の記事です。 物理のステートメントはだいぶ雑ですが、計算のステートメントには一応正確さに気を使って書いているつもりです。何か誤りがあった場合は、@iKodackまでご連絡いただけると幸いです。 (2018/12/22に「宇宙破壊コンピュータはセールスマン巡回問題の最適化問題を解けるか？ 」「時間遡行コンピュータで無限ループすると何が起きるか？」を記事末尾に追加しました。) (2018/12/28に「宇宙破壊コンピュータは答えが無い場合に全ての宇宙を破壊する？」について記事末尾に追加しました。) 前書き より速い計算機が欲しい、という欲求は全ソフトウェアエンジニア共通であることが知られています。 最近、業務において500GBのSSDや16GBのメモリを最低水準にするべきではないか、という議論がネットで活発になされていますが、生産性を限界まで高める限
2016年のOSS圧縮ツール選択カタログ - Qiita
まだgzipで消耗し（略） 2016年、人類が待ち望んでいた、gzipを圧倒するOSS圧縮ツールzstd(Zstandard)がリリースされたにも関わらず、なんかあんまり話題になっていなくて寂しいので、ちょろいかんじの賑やかし比較記事を書きました。圧縮ツールのカタログ的に眺めていただけるかと思います。 はじめに （この記事で言う）圧縮ツールとは何か 圧縮ツールという呼び名は正確ではない（はず）です。平たく言えば、gzipやbzip2、xz、lz4などですが、人によっては、tarの裏側としてしか使ってなくて、聞いたこともないかもしれませんね。そういうときはまずgzipのmanpageとか読んでください。 しかし、そういうツールを何と呼べばいいのかわからないので、ここでは圧縮ツールと呼んでいます。 ややこしいですが、アーカイバではありません。アーカイブとは実態が一つのファイルになっているフォル
Scalable Bloom Filtersとは一体....？ - Qiita
Wikipediaを漁っていたところScalable Bloom Filters(SBF)というデータ構造を発見してしまったので紹介します1。 参照した論文 http://haslab.uminho.pt/cbm/publications/scalable-bloom-filters Bloom Filter SBFの説明に入る前に、Bloom Filterについて簡単に紹介します。もっとも、日本語のWikipediaでも十分詳しい説明が載っていたりするのですが……。 ささっと説明 Bloom Filterはちょっと不思議な性質を持つデータ構造の一種です2。 いわゆるSetと同じ操作を提供する 要素を入れる操作と、ある要素が入っているかを調べる操作 どちらも時間計算量O(1)で実現できる ハッシュテーブルなどを用いて実装される同種のデータ型と比して、とても空間効率が良い その代わりに、ある
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