タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに
この記事について この記事では、一部で全方位木DP、Rerooting等と呼ばれているアルゴリズムの紹介/解説と、その実装についての簡単な説明を行います。 全方位木DPなどと物騒そうな名前がついていますが、発想自体は全く難しくありません。また、実装もそこまで難しいものではないです。 前提知識として、最低限のグラフ理論の知識(特に木構造について)を要求します。(有向木の根/部分木等…) 謝辞 この記事中に挿入されている図は、殆どを @259_Momone さんに提供して頂きました。素晴らしく美しい図を提供して頂き、この記事を分かりやすいものとして頂いたことに感謝いたします。 全方位木DPとは 各点から深さ優先探索を行って解くことができる問題のうち特定の条件(後述)を満たすものについて、全頂点についての答えを同等の計算量で求めることができるアルゴリズムです。 まず、全方位木DPで解くことができ
木構造の DnD に適した処理を考える
DnD は考えることが多い。大抵のライブラリは特定のユースケースにべったりで、毎回自分で書く羽目になる。 とくに、木構造の DnD をどう表現するかが難しい。特にWeb上でファイラーのようなUIを実装する頻度が高く、その求められる実装が毎回違うので、自分が考えていることを一般化してみる。 この記事はコードをコピペしたら使えるものではなく、あくまで考え方をコードに落としたもの、ということに注意。 今回は前提として、こういうものを作っていた。 DnD の要件 DOM ベースの sortable ライブラリはいっぱいあるが、DOMをマスターデータとして扱うタイプが多く、現代のフレームワークと噛み合わない。可能な限りデータを元に表現して、最後に変更したデータを render するだけとする。 フレームワーク非依存な処理を切り出して、UIを通さずにテストを書いたり、ポータブルに扱えるようにしたい。
Yosiaki-Miyazaki on Twitter: "2,3年前、木構造に造詣が深く審議会にも名を連ねている著名な構造家の方と今の社会や政治の雑談になったとき 「宮崎さん、今、木造の見直しの機運は悪いことじゃないけど、超高層を木造で作るっていうのをなぜか行政が率先してるんだよね。 https://t.co/BAgungXi6r"
2,3年前、木構造に造詣が深く審議会にも名を連ねている著名な構造家の方と今の社会や政治の雑談になったとき 「宮崎さん、今、木造の見直しの機運は悪いことじゃないけど、超高層を木造で作るっていうのをなぜか行政が率先してるんだよね。 https://t.co/BAgungXi6r
Rust 用に書いた木構造ライブラリ dendron の内部構造の解説 木構造、ほしくない？ この記事は Rust Advent Calendar 2022 その2 の8日目の記事です。 既存実装 木構造といったって、用途次第でいろいろ楽する方法があるわけです。 まずはよく知られた方法の実装について簡単に見てみましょう。 一気に作ってそれ以降は読み出すだけなら Box を使うのが楽です。 /// ノード。 #[derive(Default, Debug, Clone)] struct Node<T> { /// ノードに紐付いたデータ。 data: T, /// 子ノード。 children: Vec<Box<Node<T>>>, } ただし、このような持ち方だとノードの参照を保持しながら別の箇所を編集するといった用法はほぼ無理です。 参照を持ちながら編集もしたいなら、 Box の代わりに
SHAPを用いた木構造モデルの解釈機械学習モデルの解釈性については、しばしば問題になります。 「モデルの精度が高いが、なぜモデルが、その予測を行ったのかを説明できず、実用に至れなかった…。」 といった事を、多くの方が経験しているのではないでしょうか？ 今回は、複雑なモデルの解釈を行うための手法「SHAP（SHapley Additive exPlanations）」を紹介します。 そして、実際に「木構造モデル」に適用したいと思います。 この記事で紹介すること複雑なモデルにおいて、各特徴量の寄与の解釈を行うモデル「SHAP」を解説。「SHAP」を、実際に「木構造モデル」に適用してみた結果を、特徴量重要度の指標と比較する。モデルの解釈性についてまず、機械学習モデルの解釈性について説明します。 一般的に、「モデルの複雑性」と「解釈性」は、トレードオフの関係にあります。 例えば、 「重回帰モデル」
この記事は Mobility Technologies Advent Calendar 2021 の17日目です。 タクシーアプリ「GO」の iOS アプリを開発している今入です。日々複雑化するアプリをどのように設計して開発しているかについて紹介します。 はじめにタクシーアプリ「GO」の iOS アプリでは RIBs アーキテクチャを採用しています。RIBs アーキテクチャは「RIB」と呼ばれるコンポーネントを組み合わせることで、木構造で iOS アプリを構築させることができます。「RIB」同士の依存関係をどのように組み立てていくかがアプリの設計の肝となります。 タクシーアプリ「GO」および「JapanTaxi」アプリに RIBs アーキテクチャを採用し 3 年が経ちました。様々な機能開発を通し RIBs アーキテクチャにおける iOS アプリの設計を行ってきました。振り返ってみるとその設
3つの要点 ✔️ディープニューラルネットワーク（DNN）の解釈性を向上するためにDNNと決定木を組み合わせる手法が提案されてきたが、既存の手法は精度が悪く、DNNの構造を大きく変えてしまう点で問題があった。 ✔️ 本論文では、Neural-Backed Decision Trees（NBDTs）によって上記の問題を解決する。Tree Supervison Lossと言う損失関数を導入することで、DNNの構造を変えず、通常のDNNから大きく精度を落とさずに、解釈性のあるモデルとして、SOTAを達成した。 ✔️ NBDTsが計算過程の意味を解釈できる量的・質的根拠を示している。 NBDT: Neural-Backed Decision Trees written by Alvin Wan, Lisa Dunlap, Daniel Ho, Jihan Yin, Scott Lee, Henry
はじめに 明けましておめでとうございます！ 年末年始でKotlinで木構造を宣言的に扱うためのkotlin-treeというOSSを公開しました！ KotlinのCollection APIのように木構造を処理することができます。楽！ val treeNode: TreeNode<Int> = nodeOf( 1, mutableListOf( nodeOf( 11, mutableList( leafOf(111), leafOf(112) ) ), leafOf(12) ) ) // 1 // ├── 11 // │ ├── 111 // │ └── 112 // └── 12 treeNode.map { ele -> ele * 2 } // 2 // ├── 22 // │ ├── 222 // │ └── 224 // └── 24 以下作ったモチベーションをつらつら書きます。
Backlog 開発チームの saki です。最近、Web フロントエンドの技術を使い、タスクの順番や階層をドラッグアンドドロップ(DnD)で変えられる、木構造 Todo の習作をしました。後学のために作り方の主要な部分を紹介します。また、DnD 周りではまった問題と解消法を共有します。 作った Todo は以下 gif のようなものです。基本的な Todo 機能(タスクの追加、完了、削除)に加えて、DnD で順番や階層を変えられたり、タスクの開閉状態を切り替えて子タスクを表示非表示できます。DnD でタスクを意図した位置に移動できるよう、タスクや階層の間にはスペーサーを設けています。 記事内のコードには TypeScript 4.6、UI ライブラリには Preact 10 系を用います。前提として、コードは実装を一部省略して記載します。そのままでは動かないため注意してください。動作する
SELECT "technologies".* FROM "technologies" WHERE "technologies"."parent_id" IS NULL SELECT 1 AS one FROM "technologies" WHERE "technologies"."parent_id" = $1 LIMIT $2 [["parent_id", 1], ["LIMIT", 1]] SELECT "technologies".* FROM "technologies" WHERE "technologies"."parent_id" = $1 [["parent_id", 1]] SELECT 1 AS one FROM "technologies" WHERE "technologies"."parent_id" = $1 LIMIT $2 [["parent_id",
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
【全方位木DP】明日使える便利な木構造のアルゴリズム - Qiita
Rust 用に書いた木構造ライブラリ dendron の内部構造の解説
【機械学習】SHAPを用いた木構造モデルの解釈 – 株式会社ライトコード
iOS アプリを木構造で組み立てるための 7 つのデザインパターン
木構造でニューラルネットワークを解剖！？精度と解釈性のトレードオフを解消するNBDTとは
Kotlinで木構造を宣言的に扱うOSS kotlin-treeを公開しました
DnD で順番や階層を変えられる木構造 Todo の作り方 | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
Ruby on Railsの木構造Gemのacts_as_treeで、N+1を消し去る - Qiita
www.youtube.com
www.mcsg.co.jp
dng65.com
youpouch.com
www.4gamer.net
detail.chiebukuro.yahoo.co.jp