AtCoder Beginner Contest (ABC)のC問題・D問題を解くための思考プロセスと必要知識 - Qiita
はじめに この記事では、AtCoder Beginner Contest（以下、ABC）のC問題・D問題が解けずに伸び悩んでいる方向けに、コンテストの問題を解くために必要な典型パターンをご紹介します。 アルゴリズムそのものの紹介だけでなく、「どうしてそのアルゴリズムを用いるのか」や「どうすれば解法を思いつけるのか」といった思考プロセスを重視して記事を書いていこうと思いますので、ABCが解けずに伸び悩んでいる方の一助となれば幸いです。 ABCには難易度が低い順にA問題～F問題がありますが、 A・B問題は難易度が低いので割愛し、E問題・F問題は一概に攻略法的なものをまとめるのが難しかったので、 本記事ではそこそこの難易度であり、かつある程度解法を一般化できるC・D問題を対象としています。 （本記事の内容ですべてのC・D問題を攻略できることを保証するものではありませんが、解ける確率は高くなると思
htmxとは何なのか？ その背景にある思想について - Qiita
このアンカータグはブラウザーに次のように指示します： ユーザーがこのリンクをクリックしたら、'/blog'にHTTP GETリクエストを発行し、レスポンスの内容をブラウザーのウィンドウに読み込みます。 これを踏まえて、次のようなHTMLの例を考えてみましょう： これはhtmxに次のように指示します： ユーザーがこのボタンをクリックしたら、'/clicked' にHTTP POSTリクエストを発行し、レスポンスの内容を使ってDOM内のid parent-div の要素を置き換える。 htmxは、ハイパーテキストとしてのHTMLの核となる考え方を拡張・一般化し、言語内で直接多くの可能性を開きます： アンカーやフォームだけでなく、どんな要素でもHTTPリクエストを発行できるようになります クリックやフォーム送信だけでなく、どのようなイベントでもリクエストをトリガーできるようになります GET や
Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどう
難解言語 Malbolge は HelloWorld に「2 年」かかった - Qiita
Malbolge Malbolge は 1998 年 Ben Olmstead により開発された難解プログラミング言語です。オリジナルのホームページはとっくに消滅していますが、幸いにもアーカイブは残っていました。 Malbolge は難解プログラミング言語の中でも特に難解であること自体を目的に開発された、文字通り地獄みたいな言語です。 Malbolge was truly created with the idea that programming should be hard. It should be as close to the Infernal as a programming language possibly can be. It will continue to evolve over time, as newer, more twisted minds attack th
統計検定準1級 合格体験記 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います！ 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。
システムの負荷の原因を切り分ける方法 - Qiita
サーバのボトルネックを探る サーバが重い時、主に以下の4つがボトルネックとなる。 CPU使用率 メモリ使用量 ディスクI/O TCPコネクション数 この記事では、これらのうちどれがボトルネックとなっているかを突き止める方法について書く。 ロードアベレージを見る まずはロードアベレージを見ることで、おおまかに問題を切り分ける。 ロードアベレージの確認方法はload averageを見てシステムの負荷を確認するに書いた。 ロードアベレージが高い場合 現在のホストの**「1. CPU使用率」**, 「2. メモリ使用率」, **「3. ディスクI/O」**を疑う。 ロードアベレージが1以下であれば軽く、1〜3くらいだとやや重く、それ以上だとこれらがボトルネックの可能性が高い。 ロードアベレージが低い場合 **「4. TCPコネクション数」**か、リモートホストがボトルネックになっていないか疑う。
Rubyで文章生成AI「GPT-2」を実行して遊んでみた - Qiita
はじめに Python 以外の言語から AI にアクセスするのは難しすぎると考えている人が多いと思います。しかし、最近は、事前トレーニング済みのモデルが多数公開されており、さまざまなプラットフォームやプログラミング言語から AI 推論を簡単に実行できるようになっています。 ここでは、Ruby 言語から ONNX ランタイムを実行して英文を生成できる GPT-2 モデルで遊んでみたいと思います。 ONNX ランタイムを使用すると、推論は簡単に実行できます。 事前準備とインストール。 下記の３つのGemをインストールします。 onnxruntime - ONNX Runtime のRubyバインディングです。 tokenizers - Hugging Face の提供しているTokenizerのRubyバインディングです。 numo-narray - Rubyの行列計算ライブラリです。NumP
Mac版DevToysがなかったので3日で作って公開した。 - Qiita
きっかけ こちらの記事で紹介されていたDevToysを使ってみたら非常に便利で、これは日常使いしたい！となりました。 しかしなんということでしょう。DevToysはWindowsアプリでありmacでは使えないではないですか！iOS・macアプリ開発者の私としてはmacを捨てるわけにはいかないので、mac版のDevToysを開発しました。 できたもの というわけで3日ほどでmac版DevToysクローンを作成しました。 以下のReleaseからダウンロードできます。 開発 可能な限り高速で開発をする必要があったため、他のOSSどううまく使うかが勝負です。 アプリ全体 他の開発中のmacアプリからユーティリティ系コードは大部分を流用しました。 これでだいぶ開発が楽になります。 Json <> Yaml OSSのYamsを用いて実装しています。本家DevToysではなぜか Yaml -> Jso
何故くそややこしいReactを勉強しないといけないのか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 逃げるプログラマー、避けられない壁 Web系アプリケーション開発をするとなると、React, Angular, Vueといったフレームワークの話題は避けて通れないのだけど、面倒にかまけてみて見ぬふりをしているデヴェロッパー諸君は多いと思う。 自分もそういうダメグラマーの一人でした。 だが、Nodeベースでバックエンドを開発していると、どうしてもフロント側が必要だし、使いたいライブラリーや機能、操作性を組み込むためには、フロント側のフレームワークからは逃げられず、立派なフルスタックデベロッパーになる為に、重いけつを上げ、学習することにした
探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
新たな学習方法！「教師あり」Contrastive Learningを解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ Contrastive Learningにラベル情報を用いる教師ありCLを提案したよ 教師ありCLで用いる損失関数はSupCon(=Supervised Contrastive)という名前だよ 教師ありCLがクロスエントロピー損失を用いた通常の教師あり学習よりも高い性能を示したよ ImageNet/CIFAR-10/CIFAR-100の画像分類タスクでより高い分類精度を示したよ ハイパーパラメーター(e.g. 学習率)への高い安定性も示したよ ImageNet-Cへのロバスト性もより良いよ 1. 教師ありContrastive Learningの説明 1.1 Contrastive Learning 画像: "A Survey on Contrastive Self-supervised Learning", Jaiswal, A., Babu, A., Zadeh, M
EmacsとWindowsと人生と - Qiita
ハッカー向けのエディタといえばviかEmacsか、という時代があって、演習で触った大学のUnixワークステーションでターミナルのviはカーソルキーで移動できなくて、GUIで動いていたEmacsでは移動出来た。だからEmacsを使うことにした。 家にあるパソコンといえば、ふとした拍子にHDDがジジジという音を無限にたて始めて、その後フリーズしてしまう非力なWindowsマシンだったけど、それでもEmacsを諦める理由にはならなかった。無限のように長い再起動中の暗闇も、すぐにスワップするメモリも、平気だった。なにしろ、私はハッカーになりたかったのだ。 今日、EmacsはWindowsで使用することが出来る。日本語もIMEも問題ない（パッチを当てた「日本語版」を探す必要すらない）Vimmerたちが揶揄したメモリ使用量も15MB～200MB程度だ。VSCodeなどのElectronベースのエディタ
Next.js 4年目の知見：SSRはもう古い、VercelにAPIサーバを置くな - Qiita
Next.js by Vercel - The React Framework 画像は Next.js サイコー！っていう顔です。 Webフロントエンドエンジニアであれば、「Reactのフレームワーク」と聞いて真っ先に思いつくであろうNext.js。僕は小規模の趣味開発から中規模の業務まで、4年程度Next.jsを使い続けてきました。触りはじめの当時はバージョン4で、”SSR（Server-side Rendering）を提供するReact製フレームワーク”だったものが、執筆時時点の最新バージョン（10.0.1）ではガラッと異なるフレームワークへと進化しています。 この4年間は実務で利用するだけでなく、新しいものや廃止された機能、RFC止まりになった機能など、Next.jsに関する情報を追いかけており、ある程度の知見をためつつも、Next.js並びに開発元のVercelが目指す方向性を何と
大阪都構想の投票結果を区ごとに分析してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 私は現在大阪市に住んでおり、一昨日の都構想投票はテレビにかじりつきながら見ていました。 経過を見ていて思ったのが、区ごとの結果の差が顕著に出ており、分析対象として適したデータが得られそうだと感じたため、詳しく分析してみました。 ※下図はおおさか維新の会HP掲載の、都構想における新旧区分け GitHubに、使用したスクリプトやクレンジング後のデータをアップロードしています Qiitaのガイドラインにあるように、あくまで技術記事としての領分を超えないよう、政治的な深い考察は避け、得られた事実のみを列挙していこうと思います。 また、
Emacs の起動時間を""詰める"" - Qiita
おしらせ ： 長い記事は本形式になっていた方が読みやすそうなので、 Zenn に お引越し してみました。ここにも記事は残しておきますが、最新版はあちらになります。 Emacs はプラグインを増やしていくと起動に何秒もかかって重い、という話をみることがあります。 しかし、考えてみれば Emacs には 1000 以上の Emacs Lisp ファイルが初めから同梱されているわけで、そこに数十のプラグインを足しただけで爆裂に遅くなるのは、なにか設定にも問題がある気がします。 この記事では、 Emacs の起動時間を詰めるために今までに試してきた、小技や大技たちを紹介します。 自分用にメンテしているフレームワーク setup.el で活用しているテクニックが主なので、そちらを試してみて欲しい気持ちもありますが、それぞれの Tips 単体でも価値があると思うので記事にもまとめてみることにしました
srceryというカラースキームは特にemacsをターミナル内でしか使わない人には良かった - Qiita
Emacs 、ウィンドウシステムでも使えるのは承知しているが、普通に考えてウィンドウシステムでエディタ立ち上げるなら VS Code とか JetBrains とか使うと思うので、その存在意義はターミナル内の作業中にその場で .bash_profile とか .git/config みたいなファイルをひとつだけサクッと書き換えるようなニッチな状況しか考えられず、したがってターミナルというかなり貧弱な色空間において精一杯やってもらわざるを得ない。そもそも Emacs 強い人はウィンドウシステムで立ち上げるし、強い人しか elisp 書かないので、そういう人と同じ運用にしないとおこぼれにあずかれないという構造があり、一方でターミナル向けのカラースキームがあったとして vim を含む各種エディタサポートしていたとしても Emacs はサポートされていなかったりしていて、ひしひしと淘汰圧を感じる日
ご主人様、小難しいDDDやクリーンアーキテクチャはお忘れになって、”削除しやすい設計”から始められてはいかが？ - Qiita
ご主人様、小難しいDDDやクリーンアーキテクチャはお忘れになって、”削除しやすい設計”から始められてはいかが？LaravelDDD設計アーキテクチャCleanArchitecture ある日夢の中で設計に詳しい悪役令嬢が現れてこんなことを言い放ったので、考察してみましたという設定のポエムです。 問題提起 ドメイン駆動設計、オニオンアーキテクチャ、クリーンアーキテクチャといった考え方はもちろん重要なものの、僕は難しく考えずに「削除しやすいように機能を作る」のが第一歩として重要ではないかと考えています。 本記事では「削除しやすい設計」について持論を展開してみます。 ※議論のスコープはWebサービスに限定し、例示としてPHPのフレームワークであるLaravelを用います 削除しやすいことがなぜ重要か 一度開発した機能は、それで終わりではなく、改修、改善を繰り返し、そして場合によっては仕様が廃止さ
Rustに影響を与えた言語たち - Qiita
各カラムの意味は次のとおりです。言語の特徴は主にWikipediaを参考にしていますが、正確な分類は困難なため多少の独断と偏見が含まれていることをご了承ください。 登場年代 プログラミング言語が登場した年代です。前後3年の誤差は見逃してください FP(関数型プログラミング) 言語がFPを強くサポートしているかを示しています 程々にサポートしている場合は△を示しています OOP（オブジェクト指向プログラミング） 言語がOOPを強くサポートしているかを示しています 並行計算 アクターや CSP/π計算モデルの特徴を言語が強くサポートしているかを示しています 外部ライブラリを使えばできるよ！みたいなものは除外します 静的型付け 言語の最も主要な処理系が静的型付けをサポートしているかを示しています パラメータ多相 言語がパラメータ多相をサポートしているかを示しています ジェネリクス(Java)、テ
オワコン大手SIerに学ぶアンチパターン - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 軽い読み物としておもしろおかしく読んでください。 はじめて社外の人の仕事を見た 今まで社内の成果物しか目にしてこなかったのですが、ふとしたきっかけで外部ベンダーが作ったシステムを移行することになりました。 会社名を見て、よく知った会社でちょっと安心しました。 「ここなら設計書とかもきちんとしてるだろう、多少古臭くても堅実にやってるんじゃないかな」って思ってました。ええ。 実態は全然違った とんでもない量のExcelが設計書として渡されました。 さすがに設計が専門だけあって設計書の量はすごいなぁ。と思って読んでいるといろいろ察してきました
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