ReDoS 検出の最先端 recheck の紹介 / State of the Art of ReDoS DetectionYAPC::Japan::Online 2022 での発表資料です。 recheck: https://makenowjust-labs.github.io/recheck
FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
slides
slides 1. Tree Indexing on Flash Disks Yinan Li Cooperate with: Bingsheng He, Qiong Luo, and Ke Yi Hong Kong University of Science and Technology 2. Introduction <ul><li>Flash based device : the main-stream storage in mobile devices and embedded systems. </li></ul><ul><li>Recently, the flash disk , or flash Solid State Disk (SSD) , has emerged as a viable alternative to the magnetic hard disk for
収束暗号化(Convergent Encryption) - NAKAMURA Minoru's Diary
2002 | 10 | 11 | 12 2003 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2004 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2005 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2006 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2007 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2008 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2009 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 1
Locality Sensitive Hashによる類似ベクトル検索を試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 類似性が高いベクトルのハッシュ値が近い値になるようなハッシュ関数を使って、 類似するものを高速に検索することができるので、それを試してみた。 Locality Sensitive Hash 類似するデータが高確率で近い値になる(Locality-Sensitive)ハッシュ関数のこと 高次元データの次元圧縮を行える (P1,P2,r,cr)-sensitiveなHash族とは、 2つの特徴ベクトルp,qについて(P1>P2) ||p-q||P1 ||p-q||>crならPr[h(p)=h(q)] を満たすハッシュ関数h:R^d->U コサイン類似度に対するLSH 2つのk次元ベクトルu,vについて コサイン類似度: u*v / sqrt(|u|*|v|) d個のk次元のランダムベクトルr_iを考え、ハッシュ関数h_i(u)を h_i(u) = 1 (r*u >=0) h_i(u)
Locality Sensitive Hashing (LSH) Home Page
LSH Algorithm and Implementation (E2LSH) Locality-Sensitive Hashing (LSH) is an algorithm for solving the approximate or exact Near Neighbor Search in high dimensional spaces. This webpage links to the newest LSH algorithms in Euclidean and Hamming spaces, as well as the E2LSH package, an implementation of an early practical LSH algorithm. Check out also the 2015--2016 FALCONN package, which is a
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
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Luxun by bulldog2011
ナンバープレース(数独）解法アルゴリズム