[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修…
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修…
ルールベース画像処理のススメ
データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…
響け！動的計画法 (DP) 入門〜個人的まとめ
動的計画法(DP)の基礎知識から例題、考え方、解説コードまで記載した個人的メモ
早稲田大学で「アルゴリズムとデータ構造」の特別講義を行いました - freee Developers Hub
はじめまして。freee株式会社の浅羽です。普段はSREや情シス等のエンジニアリングマネージャーをしつつ、エンジニアの新卒採用も担当しております。 昨年の話になりますが、機会がありまして早稲田大学の清水先生が担当されている「アルゴリズムとデータ構造」の特別講義を2コマ(12/15, 22)させていただきました。 対象は情報系の大学2年生 C言語でアルゴリズムとデータ構造を学習 データベースの授業はまだ行われていない 一コマは90分 学生さんはマシンを持参して課題をその場で解くことが可能 資料や練習問題等を公開しましたので、せっかくなのでどういう内容の講義だったかを紹介したいと思います。 講義内容をどうするか？ 当然ですが大学の先生が知識や教え方のプロです。1エンジニアがアルゴリズムとデータ構造の講義を普通にやっても、普段の講義のクオリティを超えるのは難しいと思いました。 一方でWebサービ
AutoLayout Algorithm
iOSDC 2017 (Sep 16, 2017) https://iosdc.jp/2017/node/1317 Library: https://github.com/inamiy/Cassowary
Montgomery Multiplication - Qiita
Montgomery Multiplication とは 大きな数同士の積やべき乗の剰余を計算機上で高速に求めることができるアルゴリズム $ab \mod n, a^m \mod n$ ※ 条件： $n$ は3以上の奇数である必要がある 暗号分野では欠かせない Montgomery Multiplication 概略 演算する値を Montgomery Representation に変換し、 その上で計算した後に Montgomery Representation から元に戻す。 アルゴリズム $ab \mod n$ について $r > n$ かつ、 $\gcd (r, n)$ な自然数$r$を選ぶ $k = \frac{r(r^{-1} \mod n) - 1}{n}$ を求める $\overline{a} = ar \mod n, \overline{b} = br \mod n$
外れ値検出のアルゴリズム、Google Apps Scriptの話他「LT Thursday」Vol.15 | CyberAgent Developers Blog
外れ値検出のアルゴリズム、Google Apps Scriptの話他「LT Thursday」Vol.15 こんにちは、メディア広告部門(MDH)の大江です。 花粉症の方にはつらい季節となってまいりました。 今日は花粉症がしんどいなーと思いきや風邪だったというサイクルを毎年経験しています。 さて隔週で開催している技術者のスキルや知識共有のための勉強会「LT Thursday」ですが、今回で15回目を迎えました。 各プロジェクトから5名のエンジニアが直近のリリースや学生時代の研究に関してプレゼンしました。 1. 外れ値検出のアルゴリズム (大澤) 1人目は外れ値検出アルゴリズムに関して、大澤が発表しました。 外れ値検出とは、他の値と比べて大きく外れた値を検出するものです。 記事広告の読了率を調べる際、滞在時間等のログから異常なものを弾きたいため外れ値検知に関して色々調査したとのことです。 今
不定期ML&NLP報#4 - yasuhisa's blog
最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。前回はこちら。このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 NIPS読み会 Kaggle Tokyo Meetup #2 全脳アーキテクチャ若手の会 AAAI2017 その他 論文 [1701.07875] Wasserstein GAN GANを含む生成系のタスクは難しいことが知られているが、学習時に使う距離をWasserstein距離というものを使うと学習が安定したという話 ブログ/勉強会資料 論文メモ: Linguistic Benchmarks of Online News Article Quality - skozawa's blog オンラインニュースの質を測れるかを検討した論文のメモ Using Machine
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
知っておくと便利な Exponential Backoff - kakakakakku blog
今日は社内勉強会で「知っておくと便利な Exponential Backoff」という発表をした．前回の「知っておくと便利な Bloom Filter」に続いてのタイトルで「知っておくと便利な」シリーズを確立していきたい． 実は Exponential Backoff という名称を知ったのは結構最近のことで，以下の記事を読んでいて知った．発表の中で例に挙げた Fluentd は，エラー時に間隔を広げながらリトライするという仕組みがあり，それ自体は知っていたけど，それを Exponential Backoff と呼ぶということを知らなかった．Fluentd のコードを読んでいたら確かに Exponential Backoff と書いてあるところがあった．ほえー！ yoshidashingo.hatenablog.com 発表資料 補足 AWS SDK を使うなら Exponential Ba
Real-time Analytics in Financial
This document discusses real-time analytics in the financial industry. It describes a use case of detecting abnormal stock transactions in real-time and an architecture to handle it. The architecture uses Kafka as the messaging bus, Storm for real-time processing, and HBase for the data store. It discusses challenges like data ingestion, lookups, deduplication, and late events. Predictive analytic
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ReDoS 検出の最先端 recheck の紹介 / State of the Art of ReDoS Detection
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証券取引所の高速化による 情報技術の導入 スパークス・アセット・マネジメント株式会社 水田孝信 先端的データベースとWeb技術動向講演会 第26回（2016/10/29）
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