TLS 1.3 開発日記 その22 公開鍵暗号の動向 - あどけない話
P256とかX25519とかPSSとか聞いても、よくわからない人のための用語解説。 長い間TLSの世界では、鍵交換にも認証にもRSAが使われてきた。必要となる安全性が大きくなると、RSAの公開鍵は急激に大きくなり、したがって鍵交換や認証のコストが大きくなるという問題がある。 楕円曲線暗号(ECC: Elliptic Curve Cryptography)は、RSAやDiffie Hellmanに比べると、小さな公開鍵で同程度の安全性を実現するという特長を持つ。特許問題が不透明なせいで楕円曲線暗号は長年敬遠されてきたが、この数年で(少なくとも鍵交換に対しては)一気に普及してきた感じだ。 おおざっぱに言うと、楕円曲線暗号で実現できるのは、DH(Diffie Hellman)とDSA(Digital Signature Algorithm)であり、RSAは実現できない。 鍵交換のDHに関しては、
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
アルゴリズムロジック
問題へのリンク 問題概要座標 \((0,0)\) からスタートして \(N\) 回の移動で \((X,Y)\) に到達する確率を求めたい。 1回の移動では、上下左右それぞれの方向に確率 \(\frac{1}{4}\ ...
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
Jupyter Notebook Viewer
ラダーフィルタのアルゴリズム3種盛り¶3通りの線形ラダーフィルタのアルゴリズムを実装して，処理速度と音の違いを確かめる ラダーフィルタのブロック線図¶ $G(s, \omega_{c})$はカットオフ角周波数$\omega_{c}$の1次系ローパスフィルタの伝達関数 これを離散化したものを実装する 実装パターン1¶双一次変換を用いて，$G(s, \omega_c)$を離散化，さらにブロック線図の等価交換測を利用して全体の伝達関数を求める カットオフが変化するたびに，9個のフィルタ係数を計算する必要があるので計算量が多い 実装パターン2¶フィードバックパスに遅延器を入れる．フィルタ係数を求める際の計算量を大幅に減らせるが，双一次変換に少し細工が必要. 実装パターン3¶状態変数モデルに基づいた実装で，ゼロディレイフィードバックの問題を回避できる
観察日記 2018-02-14 - なるせにっき
配列の全ての要素が等しいか否か mrkn 配列の全ての要素が等しいことはどう確認したら良いんだろう。 `ary.all? {|e| e == ary[0] }` これかな usa ary.uniq.size == 1 mrkn なるほど > uniq usa all?でブロック引数より速そうな予感 いやでもaryがでかくてかつ全然要素が等しくなかったらそうでもないか。 mrkn `ary.all? {|e| e.foo == ary[0].foo }` の場合はどうでしょう。map.uniq.size がいいかな usa all?は全て等しい時に遅いが、序盤で違うとわかったら速い mrkn 確かに > 序盤で違うとわかったら速い usa この辺は予想される集合の傾向で判断するしかないですかねえ。 map.uniq.sizeはmapの結果としての一時配列を作らないようにするには、えーと En
仕組みが分かれば、スマホなどいらぬ……ッ！ 肉眼のみで解読するQRコード講座
撮影することでURLなどを読み取れる正方形の模様、QRコード。スマホなどから利用するのが一般的ですが、どうしてもスマホが取り出せないときは、どうやって読み取ればいいのでしょうか。 ご存じの通り、人間にも目というカメラがあります。実は文明の利器なんて使わなくても、人力で解読できるのです。それでは、QRコードリーダーをあなたの脳にもインストールしてみましょう。 今回はこのQRコードを自力で読んでみましょう（CMANで作成） QRコードの基本構造を知ろう！ QRコードの構造。緑色部分は位置補正に必要なパターン、赤色部分はQRコードの読み取りに必要な情報（矢印の向きに読む） 内容を読み取る前に、そのための準備作業から始めましょう。 まず着目してもらいたいのが、QRコードの隅などにある四角形の模様です。これはカメラで読み取ったときの角度の違いを補正するためのもの。これ自体は読む必要がありませんが、周
Fast Fourier transform - Wikipedia
An example FFT algorithm structure, using a decomposition into half-size FFTs A discrete Fourier analysis of a sum of cosine waves at 10, 20, 30, 40, and 50 Hz A fast Fourier transform (FFT) is an algorithm that computes the discrete Fourier transform (DFT) of a sequence, or its inverse (IDFT). A Fourier transform converts a signal from its original domain (often time or space) to a representation
できる動的計画法：ロッド切り出し問題 | POSTD
私が常に頭を悩まされていたのが最適化問題です。これは、コードを理解するだけでも非常に困難な問題です。そこで、これまでに私が学んだことを基に、典型的な動的計画法の問題を取り扱ういくつかの記事を投稿することにしました。今回取り上げるロッド切り出し問題は古典的な最適化問題であり、動的計画法の一例と言えます。 ロッド切り出し問題とは？ ロッド切り出し問題は、現実世界で私たちが直面するたいていの問題に非常によく似ています。ある長さの棒があり、この棒を最大利益が得られる長さにして切り売りをしたいという状況があると仮定します。ここで問題となるのは、切り出した長さによって棒の値段が異なる点です。例えば細かく切り出した方が大まかに切り出した場合よりも、より多くの利益が得られる可能性があるため、ちょっと違った考え方をする必要があります。 先に進む前に、まずはこの問題をより正確に定義しておきましょう。 長さ n
人工知能関連ニュースの、実際のところシリーズ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近「人工知能が～」というニュースが山のように出てきますが、その中にはだいぶ誇張された表現のものも少なくありません。 人工知能関連の技術に注目が集まるのは、研究資金の増加や案件の発生という面では良いことです。しかし、「仕事が奪われるぞ！」みたいな過度な不安を煽ったり、「人工知能だったら何でもできるんやろ？」といった過度な期待を煽ってしまうことで、実体とはかけ離れた議論や誤解を生んでしまうという面もあります。 本稿では、目についた中で大きな誇張があるニュースを取り上げるとともに、その実際のところはどうなのか？について紹介をしていきたいと思
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
SILO再考〜次世代DBのアーキテクチャとして - 急がば回れ、選ぶなら近道
大分たってしまったけど、ようやく時間が空いたので、db tech showcase Tokyo 2016 http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/8466 で話した内容を記録的に書いておく。あとはSILOの解説を特に自分用に論文の4章を中心に整理しておく。あとはついでに自分の思うところも記す。 ・SILO 元論文はこちら、執筆陣はMITのLiskov一派とEddie Kohler 現在のDB研究の第一線のメンバー。 http://people.csail.mit.edu/stephentu/papers/silo.pdf SILO以降、大きくDBベースのアーキテクチャの考え方は変わりました。ほとんど全ての分散系OLTPはSILOを程度の大小はあるとはいえ、意識していると言っても過言ではないでしょう。前世代ではほぼ「空想か？」ぐらいの扱いだった分散t
何かを極めるということ。 - chokudaiのブログ
この記事は、社長としてではなく、競技プログラミングの１選手としての記事になります。あんまり初心者への配慮とかしてません。 おそらく多くの人は、実践的に使えるアルゴリズムとかの記事を望んでるんだと思うんだけど、僕はどちらかというと、精神論のほうが得意なので。 近頃、本当に弱くなったなぁ、と感じることが多い。 いや、周りが強くなったのかもしれない。昔判らなかった問題でも、今なら解ける。そういう問題は多い。それを考えると、昔よりは強くなっているが、相対的に弱くなっているだけかもしれない。 そりゃまぁ、RedCoder（Rating2200以上。日本で30人程度の水準）を保つ程度なら出来る。確かにRedCoder手前に壁はある。だが、まともにコンテストに取り組んで、解けなかった問題をすべて復習する、それを数年間続けてれば、ある程度のセンスがあれば辿り着ける領域だ。さすがにそこから滑り落ちることはな
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 - iwiwiの日記
情報オリンピックの春合宿で「プログラミングコンテストでのデータ構造 2」というタイトルで講義をさせてもらいました．スライドは以下になります． プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜平衡二分探索木編〜 View more presentations from Takuya Akiba プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜動的木編〜 View more presentations from Takuya Akiba 平衡二分探索木の話と動的木の話をしました．アルゴリズム的な説明だけでなく，実際にコードにする際に楽に実装するためのポイントにも重きをおいています．実装に関する話は，アルゴリズム系の講義資料等にはあまり書かれることが無いため，珍しい資料になっているかと思います．（そもそもとして動的木の話は珍しいですが…） 「プログラミングコンテストでの」というタイトルになっています
純粋関数型アルゴリズム入門
純LISPから考える関数型言語のプリミティブ: Clojure, Elixir, Haskell, Scala
CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
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3 Minutes Networking Supplement No.03