タグ

Algorithmに関するnatu3kanのブックマーク (71)

  • 最高にエッチな画像をNFTアートにしよう!!

    このページは、「最高にエッチな画像」をNFTアートとしてオークションに出品したことを告知するためのものです。 オークション会場はこちらです。 ◆     ◆     ◆ こんにちは。 群青ちきんと申します。 早速ですがこちらは何の関係もないあざらしさんです。 タッチして可愛がってあげてください。 さて題に入りますが、みなさんはNFTというものをご存じでしょうか? 私は最近まで新しい電話回線会社かと思っていました。 NFTとは、簡単に言うと「デジタルデータを唯一無二のものとして証明したやつ」のことです。 これまでのデジタルデータは、コピー&ペーストによって容易に複製が可能でした。 それをブロックチェーンとかの技術を使って、「こいつが正真正銘のオリジナルだぜ!!!」と客観的に証明したものがNFTです。 今これを読んでいらっしゃる方はみなさん賢めのゴリラだと思われますが、ご安心ください。 ゴリ

    最高にエッチな画像をNFTアートにしよう!!
    natu3kan
    natu3kan 2021/04/02
    ブロックチェーンゲームのレアアイテムのトークンみたいに本物を証明する流通経路の血統書付きになったって感じか。
  • 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

  • Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"

    真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR

    Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"
    natu3kan
    natu3kan 2021/03/05
    本当に使えそうなら、反社会的組織のインテリたちが金稼ぎのスキームに使いそうだけと、実際に使えるなら対処法も含め関連研究がゴロゴロ後から出てくるだろうしな。
  • sha256の逆変換ツールのお仕事(その他(システム開発))【クラウドワークス】

    【 概要 】 任意のHash(64桁)の入力値に対し、sha256の逆変換を10秒以内で求めるプログラムを作成して下さい。 例1: b924ed427f4540e17a6c669982bf2373f2974f6733b7a737a08a6c49b0f70b81   <==入力値 (逆変換)↓  ↑ (Sha256) eb6019e16fc6169662a87df672554ea74365bca49bae3f76200e33622c3f0335   <==求めてほしいもの 例2: a591ad4729bbc33bfbe6744e14f8b3cc22b6355017e1c6de78da485f4746558b <==入力値 (逆変換)↓  ↑ (Sha256) d65d227bc16c51187dac65517675b13d8feb9467cd7b993543ad4509b6e7d454 <=

    sha256の逆変換ツールのお仕事(その他(システム開発))【クラウドワークス】
    natu3kan
    natu3kan 2021/02/13
    非決定性万能チューリングマシンくんなら、その値段でやってくれそう。
  • 「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」がGoogleに怒られた話|群青ちきん

    「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう! (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici

    「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」がGoogleに怒られた話|群青ちきん
    natu3kan
    natu3kan 2021/02/11
    胴体の陰影がなくなって8-9000世代よりエッチ度が下がったな。(11800世代現在)
  • 最高にエッチな画像が遺伝的アルゴリズムで生み出される様子を見て反省する日々 - 本しゃぶり

    「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう! これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ

    最高にエッチな画像が遺伝的アルゴリズムで生み出される様子を見て反省する日々 - 本しゃぶり
    natu3kan
    natu3kan 2021/02/08
    乳になったパーツは顔や尻にも分化しうる記号的多様性があったと。実際の生物と違って記号が器官として機能を持たなくていいから、他との繋がりでなんとでも解釈しても機能するのはあると
  • 『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON

    RNG。もともとはRandom Number Generator、つまりは乱数を発生させる仕組みそのものを指していたこの略語は、転じてゲーマーにとっては「運要素」そのものを指す言葉となっている。RNGはスピードランナー達にとって最大の敵でもある。そして「いかにして自分の走るルートからRNGを排除するか」に心血を注ぐスピードランナー達、その一人が『ゼルダ』シリーズの走者として知られるLinkus7氏である。彼が今回RNGの魔の手から解放したタイトルは『ゼルダの伝説 風のタクト』(以下、『風のタクト』)、特にそのゲーム中に登場する「海戦ゲーム」だ。Linkus7氏はその戦いの軌跡を解説動画としてアップロードし、大きな反響を呼んだ。記事では「我々がいかにしてゼルダシリーズ最悪のミニゲームに決着をつけたか」というタイトルのその動画の内容の、日語での解説を試みる。なお解析が成功されたのは2020

    『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON
    natu3kan
    natu3kan 2021/02/04
    どの乱数テーブル的なのに乗ってるか読むのに、今の乱数の動きが見えるものを利用するのは、あるあるではあるけど、乱数の生成方法が複雑になるとそこにたどり着くのも一苦労だなあ。
  • 文字列から浮動小数点数に変換する、なるべく速く - toge's diary

    TL;DR 文字列から浮動小数点数に変換するならfastfloat使いましょう。 私が試せる環境で比較する限り、とても速いです。 細かいことが気になります C++でちょっとしたプログラムを書くときにいつも気になるのが 「文字列データから指定データ型への変換処理をどうやって効率的に書くか」 です。私だけかもしれませんが。 特に悩んでしまうのが「文字列→浮動小数点」です。 std::scanf, std::stringstreamを使うものは大抵すごく遅い std::strtodstd::stodはstd::stringへの変換が入るので避けたい std::from_charsは(libstdc++が)浮動小数点型に対応していない boost::sprit::qiが何故か速いのだけれどこのためにboost::sprit使うのは重い と色々制約が多いのです。どうにかならないものか。 fast_f

    文字列から浮動小数点数に変換する、なるべく速く - toge's diary
    natu3kan
    natu3kan 2021/01/31
    浮動小数点の処理の違いで仕様で動作が変わる連想:『スーパーマリオ64』を研究するプレイヤーたちは、Aボタンを押さずステージクリアするために3日間待ち続ける | AUTOMATON(https://automaton-media.com/articles/newsjp/20180609-69539/)
  • みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ

    群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01

    みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ
    natu3kan
    natu3kan 2021/01/15
    評価する人たちの価値観が別々だと、船頭多くして船山上ると。先に肌色増やしたい勢と、先にエッチな部品つくりたいの価値観がぶつかるし。設計者と監督がいないと九龍城になると。
  • 遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう!

    おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる

    遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう!
    natu3kan
    natu3kan 2021/01/11
    最初の個体がバチバチにエッチじゃないとエッチにならないという学び。抽象的なデータがスタートだとほぼずっと抽象的なんだろうなあ。追記:9000世代になったらそれなりの裸婦画になってた。
  • 桃太郎電鉄の「いけるかな」を実現する高速なアルゴリズムの実装と考察 - Qiita

    この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください(ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂)。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ~貧乏神持ちの場合~」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ~貧乏神がついていない場合~

    桃太郎電鉄の「いけるかな」を実現する高速なアルゴリズムの実装と考察 - Qiita
  • 井上純一(希有馬)新連載『逆資本論』の同志募集中 on Twitter: "Twitterは自動的に白人をサムネにするとの噂。 肌の色が違うだけだと同じ部分がサムネになる(一枚目と二枚目)けど、絵を黒人っぽく修正すると……(三枚目と四枚目) 漫画絵でも黒人らしさを判別するアルゴリズムすごい。 https://t.co/bRtId3j5Gq"

    Twitterは自動的に白人をサムネにするとの噂。 肌の色が違うだけだと同じ部分がサムネになる(一枚目と二枚目)けど、絵を黒人っぽく修正すると……(三枚目と四枚目) 漫画絵でも黒人らしさを判別するアルゴリズムすごい。 https://t.co/bRtId3j5Gq

    井上純一(希有馬)新連載『逆資本論』の同志募集中 on Twitter: "Twitterは自動的に白人をサムネにするとの噂。 肌の色が違うだけだと同じ部分がサムネになる(一枚目と二枚目)けど、絵を黒人っぽく修正すると……(三枚目と四枚目) 漫画絵でも黒人らしさを判別するアルゴリズムすごい。 https://t.co/bRtId3j5Gq"
  • Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama

    イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の1つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl

    Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama
  • ノーフリーランチ定理(No Free Lunch theorem)とは?

    連載目次 用語解説 機械学習におけるノーフリーランチ定理(No Free Lunch theorem:「無料のランチはない」定理)とは、あらゆる問題を効率よく解けるような“万能”の「教師ありの機械学習モデル」や「探索/最適化のアルゴリズム」などは存在しない(理論上、実現不可能)、ということを主張する定理である。 教師ありの機械学習モデルに対するノーフリーランチ定理は、数学者のDavid H. Wolpert氏が1996年の論文の中で提示した。また、探索/最適化のアルゴリズムに対するノーフリーランチ定理は、David H. Wolpert氏とWilliam G. Macready氏が1997年の論文で提示している(※特にこちらの論文が有名)。2000年前後には多くの研究者が、この他にもさまざまな形でノーフリーランチ定理を証明/実証している(参考:「No Free Lunch Theorems

    ノーフリーランチ定理(No Free Lunch theorem)とは?
    natu3kan
    natu3kan 2020/07/18
    軍縮やコストの都合でマルチロール機にすると、帯に短しタスキに長しでどっちつかずになるヤツだ。
  • 機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記

    皆さん初めまして! 先日kaggleのARCコンペで2位になったのですが、 2位で終了しました!みなさんお疲れさまでした。コード書くの楽しかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年5月28日 僕のkaggle歴が浅めということもありtwitterでも結構反響があって、何人かの方にはわざわざDMまで頂いてどんな勉強をしたか聞いていただきました。なるほど需要があるならということで、今までのことをまるっと振り返ってみようと思います。 これからkaggle始める方のためになれば幸いです。 機械学習を始める前のスペック 準備期間:2019年7月〜 kaggle初参加:2019年9月〜 kaggleちゃんと始める:2019年10月〜 DSB参加:2019年10月〜 会社を休職して格的に勉強開始:2020年1月前半〜 手頃な

    機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記
  • 『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid

    データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行(ソフトカバー) 日語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連するはアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深

    『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
  • 競技プログラミングで解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック

    競技プログラミングの問題を解くためには2つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な(知っておくべき)アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)

    競技プログラミングで解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック
    natu3kan
    natu3kan 2020/05/05
    受験数学とかもだけど、どれだけ問題を解いて実際に動かしてみて解法が体に染みついてるかって所はあるよなあ。
  • アルゴリズムビジュアル大事典

    このサポートページでは、マイナビ出版発行の書籍「アルゴリズムビジュアル大事典」にて作成しましたシンボル、アニメーション、疑似コードを掲載いたします。また、内容のアップデートを行ってまいります。詳しい解説は、書をご参考にしてください。 アニメーションコントローラの使い方はクイックマニュアルでご確認頂けます。 補足情報が表示されているトピックにつきましては、ご注意ください。その他の訂正等は正誤表をご覧ください。ご質問、不具合等のご報告は、ご遠慮なくy.watanobe@gmail.com(渡部)までお送りください。

  • 逆FM音源

    与えられた楽器の音色に近いFM音源パラメータの探索を勾配法で解く方法を解説します これは2020年2月8日に行われた カーネル/VM探検隊@関西 10回目 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/ifm

    逆FM音源
    natu3kan
    natu3kan 2020/02/08
    >与えられた楽器の音色に近いFM音源パラメータの探索を勾配法で解く方法を解説します
  • ぷよぷよのアルゴリズムとMSX BASIC

    再帰が現実的でないBASICで「盤面が与えられた時にどのぷよが消えるか」を計算するアルゴリズムが当時どうしても思いつかず「ぷよぷよ」にハマった時からずっと考えていました。 そしてある授業中に突然アルゴリズムがひらめきました。 以下がそのアルゴリズムのご紹介です。 フィールドが以下の様になっていると想定します。形だけ見ると「連鎖を作ろうとしてたけどやらかしちゃった」形ですね。 この場合、赤い「ぷよ」が消えることになります。 基的な方針としては「左上から注目する場所(セル)を右下まで走査する」「注目したセルにある「ぷよ」がいくつつながっているか調べる」です。 1. まず、左上のセルに注目します。 2. 左上のセルには何も無かったので次のセルに注目します。 このセルには赤い「ぷよ」が居ました。 これ以降はこの赤い「ぷよ」がいくつつながっているか(=消せるか)をチェックします。 3.「この「ぷよ

    ぷよぷよのアルゴリズムとMSX BASIC