キャッシュアルゴリズムの比較 - falsandtruのメモ帳
アプリケーションなどOSより上に作られる高水準のプログラムではハードウェアの速度と容量を考慮しない数学的キャッシュアルゴリズムが使われ主にこれを本稿の対象とする。キー探索用マップと明示的キャッシュサイズ(対となる値が保持されているキーのサイズ)は計算量に含まれない。 LRU 最も単純かつ高性能な基礎的キャッシュアルゴリズム。そのため性能比較のベースラインとして常に使用される。逆に言えば実用最低水準の性能である。スキャン耐性皆無でスキャン一発でキャッシュとヒット率がリセットされゼロからやり直しになるため非常に脆く不確実な性能となりベンチマークにおける性能が表面上さほど悪くなく見えても実際の性能はこのような外乱により大きく低下しやすい。このためLRUより高度な主要アルゴリズムはすべて大なり小なりスキャン耐性を備えている。ちなみにプログラミング言語最大のパッケージマネージャであるJavaScri
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
競技プログラミング - Wikipedia
競技プログラミング（きょうぎ - 、英: Competitive programming、略称: 競プロ）とは、 解くべきプログラミング課題が与えられ、プログラムを作成し、解くまでにかかった時間や正解数などを競い合う競技[1][2][3][4]。 概要[編集] 競技プログラミングでは、参加者全員に同一の課題が出題され、より早く与えられた要求を満たすプログラムを正確に記述することを競う[1]。コンピュータサイエンスや数学の知識を必要とする問題が多く、新卒学生の採用活動などに使われることもある[5][6][7]。多くのコンテストでオンラインジャッジが採用されている。また、競技プログラミングに参加する人を「競技プログラマ」[8][9]または「競プロer」[10]と呼ぶことがある。 競技プログラミングのコンテストは、プログラミング教育において注目されている競争型学習において演習方法に適しているとす
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コンピュータサイエンスのすべての分野に精通していると何が嬉しいか
2019-07-05 社内LT会で発表した内容です。
コピペするプログラマに足りないもの 〜 プログラミング脳の鍛え方 | Social Change!
長くなったので先に三行でまとめておこう。 コピペするプログラマが生まれるのは教育の問題ではないか（仮説） 文法は学んでも処理の流れから考えることは教わっていない（根拠） ロジックを訓練するには脳内プログラミングが良いのでは？（提案） 少し前に私のMediumで、こんな記事を書いた。タイトルが言葉足らずだったおかげで、少し話題になった。「量産型プログラマを撲滅したい」 今回の記事では、この中で書いたコピペするプログラマがなぜ生まれるのか、どうすれば良いのか、考えてみたい。 どうすれば見分けられるのか 書いたプログラムを説明させてみれば、その人が、ちゃんと考えて作れる人か、コピペでしか作れない人か、すぐにわかる。自分の書いたプログラムの流れを説明できるということは「わかって書いた」ということだ。わかっていなければ説明できない。 「わかって書く」という一見すると当たり前のことができない人もいる。
技術者のための高等数学、教員のための数学: ホットコーナー
ブログ(iiyu.asablo.jpの検索) ホットコーナー内の検索 でもASAHIネット(asahi-net.or.jp)全体の検索です。 検索したい言葉のあとに、空白で区切ってki4s-nkmrを入れるといいかも。 例 中村(show) ki4s-nkmr ウェブ全体の検索 ASAHIネット(http://www.asahi-net.or.jp )のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。 --- アマゾンで売れていたいろいろ数学の本、リストだけでもと思ったけど、こ の洋書のことだけで、いろんなネタが出たので、とりあえず、これを。 http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/0471728977/showshotcorne-22/ Advanced
Bloom filter - Wikipedia
A Bloom filter is a space-efficient probabilistic data structure, conceived by Burton Howard Bloom in 1970, that is used to test whether an element is a member of a set. False positive matches are possible, but false negatives are not – in other words, a query returns either "possibly in set" or "definitely not in set". Elements can be added to the set, but not removed (though this can be addresse
ブルームフィルタ - Wikipedia
この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ（英語: Bloom filter）は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である（集合に含まれている）かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性（false positive）の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性（false negative）はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない（ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる）。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の
Deep Learning - Software Engineer - DICE
Frostbite is a technology and collaboration platform for diverse game franchises like Battlefield, Mass Effect, Need for Speed, Dragon Age and Plant vs. Zombies Garden Warfare, as well as games such as Star Wars: Battlefront, Mirror’s Edge: Catalyst and EA Sports Rory McIlroy PGA Tour. Thousands of game developers all over the world are using Frostbite to create games with our proprietary tools. W
Video compression - Wikipedia, the free encyclopedia
"Source coding" redirects here. For the term in computer programming, see Source code. In information theory, data compression, source coding,[1] or bit-rate reduction is the process of encoding information using fewer bits than the original representation.[2] Any particular compression is either lossy or lossless. Lossless compression reduces bits by identifying and eliminating statistical redund
Andrej Karpathy blog
Mar 14, 2022 Deep Neural Nets: 33 years ago and 33 years from now To my knowledge, LeCun et al. 1989 is the earliest real-world application of a neural net trained end-to-end with backpropagation. Can we improve on it using 33 years of progress in deep learning? What does 1989 deep learning look like to someone in 2022, and what will today's deep learning look like to someone in 2055? Jun 21, 2021
アルゴリズムパズル
大学で計算機科学を教える著者が、「パズルを解くことで、アルゴリズム的思考を鍛える」というコンセプトに基づいて、古今東西150の「アルゴリズム的」な数学パズルを収録。優れたアルゴリズム設計戦略と分析テクニックを通して、アルゴリズム的思考と柔軟な発想を育てます。また、近年では、入社試験にパズル的な難問を出す企業も増えており、その対策としても役立つ一冊です。 質問形式の序文 謝辞 パズル一覧 チュートリアルのパズル 本編のパズル 墓碑銘パズル 第1章 チュートリアル 一般的なアルゴリズム設計戦略 魔方陣（Magic Square） nクイーン問題（The n-Queens Problem） 有名人の問題（Celebrity Problem） 数当てゲーム（Number Guessing）（別名20の扉（Twenty Questions）） トロミノ・パズル（Tromino Puzzle） アナグ
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GitHub - jwasham/coding-interview-university: A complete computer science study plan to become a software engineer.
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アルゴリズムの基本 | トーマス・H・コルメン, 長尾 高弘 |本 | 通販 | Amazon
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アルゴリズム - Wikipedia
