この記事では、MEGA BIGくじの最適な賭け額、最適な賭け額の算出方法について説明する。 ※この記事の内容は間違っている可能性があるので注意してください。間違いがあればご指摘いただけると嬉しいです。できれば専門家にレビューしてほしいです。 ※この記事はMEGA BIGの購入を薦めているわけではありません。 MEGA BIG 祭2024/8/30、MEGA BIG祭が突如発生した。 MEGA BIGは通常期待値がマイナスであるが、台風の影響でサッカーの試合が一部中止になり第1476回のMEGA BIGの期待値が1を超える可能性があるという投稿があったのだ。 toto MEGA BIGが熱い。 対象の12試合中4試合が中止（自動的中扱い）なので、8試合分当たれば1等というレイドイベント発生。現在キャリーオーバー61億円。 公営ギャンブルとしてはありえない期待値。 なおtoto BIG/100
「TypeScriptではじめる型システム」という記事をn月刊ラムダノートに寄稿しました。 新刊を発売しました "『n月刊ラムダノート』Vol.4 No.3（2024）発行のお知らせ https://t.co/PGppk1aRRA— lambdanote (@lambdanote) 2024年10月4日 どんな内容？ TypeScriptの極小サブセットに対する型検査器を書き、それを通して型システムを体感してみよう、という内容です。 詳しく言うと、boolean型とnumber型と関数型しかないTypeScriptサブセット言語がターゲットです。 型検査器の実装言語にもTypeScript（処理系はDeno）を使います。 TypeScriptづくしの一品です。 わかる人向けに言うと、「型システム入門」という本（通称TAPL）の単純型付きラムダ計算に相当する内容をTypeScriptで説明し
ナレッジベース共有ではなく､自分のためだけのクローズドなローカル環境で動作する点において差別化がされている｡何かを発信するのではなく自分自身のためにテキストをまとめるのです｡ このテキストも外出先で書いています｡ 金欠学生はもちろん格安を売りにしたプロバイダーと契約しているので3GB程度しか余裕がないはずです(私は月の半ばでなくなりました)｡しかしローカルで動作するので速度制限を恐れることなく使うことができるのです｡ Obsidianは単なるノートアプリではなくアイデアを書き溜め､思考をまとめ上げ､一つの思想を創り上げる､最強のセカンド･ブレインである｡ —私 メリット 日常的に使えばマークダウン記法に慣れて､サークルや研究室のesaの記事を書く心理的ハードルが下がる QiitaやZennなどの記事を公開するハードルも下がる 有名な使い方としてはドイツの社会学者が考案したツェッテルカステン
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
Hello! I always wish that command line tools came with data about how popular their various options are, like: “basically nobody uses this one” “80% of people use this, probably take a look” “this one has 6 possible values but people only really use these 2 in practice” So I asked about people’s favourite git config options on Mastodon: what are your favourite git config options to set? Right now
Amazon S3 へのファイルアップロードで POST Policy を使うと、かゆいところに手が届くかもしれない - カミナシ エンジニアブログ
はじめに こんにちは。カミナシでソフトウェアエンジニアをしている佐藤です。 みなさんは、アプリケーションのフロントエンドから、Amazon S3 にファイルをアップロードするときに、どのような方法を用いているでしょうか？ 「バックエンドのサーバーにファイルを送信し、バックエンドのサーバー経由で S3 にアップロードしている」「Presigned URL を払い出して、フロントエンドから直接 PUT している」など、いくつかの方法があると思います。 弊社で提供しているサービス「カミナシレポート」でも、用途に応じて上記の方法を使い分けて S3 へのファイルのアップロードを行っています。 特に、Presigned URL は、手軽に利用できる上に、バックエンドのサーバーの負荷やレイテンシーの削減といったメリットも大きく、重宝しています。 一方で、その手軽さの反面、アップロードに際して様々な制約を
NewJeansの躍進が止まらない。2022年7月のデビューから約1年半、彼女たちが何かしらのアクションを取る度に大きな話題を呼び、その一挙手一投足から目が離せない状況が続いている。2023年に輝いたアワードやノミネート、日々更新されるレコードを上げ出したらキリがなく、もはやその人気ぶりは説明不要と言っても過言ではないだろう。 そんな彼女たちの活躍を支えるのが、総括プロデューサーのミン・ヒジンだ。S.M.entertainmentからキャリアをスタートした彼女は、デザイン面を受け持つクリエイティブディレクターとしてSHINee、f（x）、EXO、Red Velvetらの制作に携わり、人気グループへと押し上げるのに一役買った。そこからHYBE（当時はBig Hit Entertainment）へ活躍の場を移し、2021年にHYBE傘下の新規レーベルADORを設立。その第一弾としてNewJea
こんにちは。 id:Pocke です。マネーフォワードでは Rails を用いた Web アプリケーションの開発と、RBS という Ruby の静的型システムの開発を行っています。 最近 RBS の開発をする中で、「不要な処理を削除すると実行速度が遅くなる」という不思議な現象に遭遇しました。この記事ではその現象を解説しようと思います。 なおこの記事は Ruby の知識を前提としないように執筆されており、Ruby の知識が必要となるところには注釈を加えて補足しています。 普段 Ruby を書かない方にも読んでいただければ幸いです。 問題を引き起こした変更 今回の問題は、RBS のメモリ使用量の削減を行っている中で遭遇しました。まずはどんな変更を行おうとしていたかを解説します。 変更の動機 最近私は RBS のメモリ使用量の削減に取り組んでいます。1 その取り組みの中で、RBS のパーサーが作
代数幾何学の研究
1. ノーベル賞とフィールズ賞 科学においてもっとも権威ある賞の1つとして「ノーベル賞」を挙げることができる。この賞について改めてここで詳しい説明をする必要はないと思うが、ノーベル賞の対象分野に数学が入っていないことをご存知だろうか。一説によると、ある数学者とアルフレッド・ノーベルの仲が悪かったことが原因だといわれている。一方で、「数学のノーベル賞」といわれる「フィールズ賞」という賞がある。フィールズ賞は4年に1度開催される国際数学者会議（ICM）において、顕著な業績を上げた原則40歳以下の数学者（2名以上4名以下)に授与される。日本人のフィールズ賞受賞者は小平邦彦先生、広中平祐先生、森重文先生の3名である。この3名の専門分野がタイトルにある「代数幾何学」である。すべての日本人フィールズ賞受賞者の専門分野が代数幾何学であることか
キャリートレードとは何か、なぜ大打撃を受けたのか－ QuickTake Natasha Doff、Anchalee Worrachate、Marton Eder 資産のリターンを確実に改善する方法がある。それは、より安い資金を使って資産購入することだ。これが、いわゆる「外貨キャリートレード」の核心だ。 投資家は、２つの国の金利差を利用して、金利の低い国で資金を借り入れ、金利の高い国へ投資をする。キャリートレードは、世界の異なる地域の中央銀行がそれぞれ異なる金融政策を推進している場合、特に人気が増す。例えば、ある国がインフレ対策を講じている一方で、別の国が経済成長を追求している場合などだ。ただ、注意も必要だ。為替レートは予測不可能な調整が起こりやすく、多額の損失が生じる恐れがある。実際、７月に円が急伸し始めると、世界中の市場に混乱が生じた。 1. なぜキャリートレードと呼ばれるのか 金融用
前回の、社内プライベートポッドキャスト実現方法で、ポッドキャストサイトを静的配信しつつBasic認証をかけるというアイデアを書いた。しかし、Basic認証などなかなか使わなくなり、ネイティブでサポートしている静的ホスティングサービスも少ない。今回はCloudflare PagesのFunctions機能でリクエストをラップするミドルウェアを書けば実現できることが分かり、その方式を採用することにした。多少実装必要になるのと、認証周りを自前で書くのはあまりやりたくはないが、廉価に比較的省力で実現できるので受け入れる。 ネット上にいくつかサンプルは見つかるが、今回実装するにあたっては以下の点を留意した。 コード内に認証情報を載せない 複数ユーザーのIDとパスワードを管理できるようにする パスワードは定数時間比較してタイミング攻撃を防ぐ これらを以下のように解決することとした。 認証情報は環境変数
グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita
はじめに グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）問題 Graph SLAMのループクロージング問題 経路計画問題(TEB, ebandなど) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用することで、グラフ最適化問題を解決することができます。しかし、グラフ最適化の内部原理を理解していないと、性能の向上や課題の解決が困難になることが多いです。 筆者自身は、グラフ最適化の理解を深めるため、独自のグラフ最適化ライブラリをPythonで実装したことがあります。g2oなどの大規模なOSSと比較し
本記事では、偏微分方程式の数値解法の基本を、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。偏微分方程式には解析的な解が存在しない場合が多いため、Pythonを活用してこれらの複雑な問題にアプローチする方法を学びます。 本記事を足がかりに数値解析の旅を始めてみませんか？ 注1） 本記事は丁寧に解説しすぎたあまり、大変長くなっております。まずはご自身が興味のある部分だけをお読みいただくことを推奨します。 注2） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となりま
本記事では、非線形の偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。
拙著『深層ニューラルネットワークの高速化』が重版して第 2 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 深層ニューラルネットワークの高速化 (ML Systems) 作者:佐藤 竜馬技術評論社Amazon もはや恒例、重版に感謝して書き下ろし専門記事をお届けします。 本稿では、SNS などでもたびたび話題になるトランスフォーマーは RNN であるという話をします。本稿では単に形式的に包含性を指摘するだけでなく、トランスフォーマーと RNN はどの程度似ているのかや、そこから導かれる応用上の意味についても詳しくご紹介します。 本稿は『深層ニューラルネットワークの高速化』の第 6.3 節と第 7.2 節に基づいています。 過去回 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷） GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷） 深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい（グラ
本記事では、二次元放物形偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似しま
公開日 2024/09/05更新日 2024/09/06生成AI入門 - AWS社員が解説するAmazon Bedrock詳細ハンズオン はじめにAmazon Bedrockは、業界をリードする種々の基盤モデル（Foundation Model・FM）を提供する、生成AIアプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。 生成AIを業務で導入するには、モデル選びやセキュリティなど、さまざまなことを考える必要があります。 Amazon Bedrockは、APIを通じて生成AIの基盤モデルを利用できるだけでなく、付随するサービスによってお客様が生成AIを簡単に導入できます。 Amazon BedrockはAWSマネジメントコンソール上でモデルを有効化し、API経由で入力を送信するだけで使用できます。コンソールでモデルを試したり、複数モデルを比較したりすることもできます
ゲーム作りとかCGに関わる数学(初歩)③ この辺から、理系の高校～大学教養課程くらいのレベルの話になってきます。ちょ～っと難しいかもしれないけど頑張りましょう。 微分積分 ここは実は微分積分をやってくださいというリクエストがあったので入れてみました。 人によっては「え？ゲームプログラミングに微分積分とか使うの？」という現役のゲームプログラマの方もいるかもしれませんが、実は必要なんですよ。 高校でやる試験問題を解くみたいな事はしませんが、概念の理解は必要になります。 そもそも速度加速度にかんしても微分や積分の概念ですしね。 極限について 極限…この辺も、厳密な話をしだすと割と大変な話になっちゃいますので、一般的な高校で教えるような極限の話をしますね。極限と言えば、lim(limitの略ね)なんですがこれは などのように書いて、limの下に書いてある変数を右側の数字に「限りなく近づける」という
いかにして動的型付けのRubyに静的な型検査を持ち込むか？ SteepとRBSが目指すもの - Findy Engineer Lab
Rubyをはじめとする「動的型付け」のプログラミング言語は、ソースコード中に型に関する記述が陽に出てこないことが特徴で、プログラムの実行前に（静的に）型検査をすることはありません。しかし、このようなプログラミング言語においても、大規模な開発における品質の向上や開発体験の改善、実行の高速化のために、静的な解析を活用しようという試みは多くなされてきました。この記事では、動的型付けの言語のための型検査の歴史を簡単に振り返って、現在私が開発しているRuby向けの型検査器Steepとその基盤となっている型記述言語RBSについて説明し、今後の展望を議論します。 著者：松本宗太郎さん（@soutaro） Rubyコミッター。大学院でRubyプログラムの型検査の研究に取り組み、修了後はスタートアップでWebアプリケーションの開発に従事。2017年から型検査ツールSteepの開発を始め、2019年からはRu
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ほんで、MEGA BIGくじにいくら賭ければいいの？｜morio
TypeScriptは型安全じゃないからすばらしい - まめめも
Obsidianが大学生活を変える! 学生必見の活用術 - Qiita
浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
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ミン・ヒジン、NewJeansを成功に導いた異端の発想 「トレンドを無視した方がむしろ創意に富む」
不要な処理が実行速度を速くする謎を追う - Money Forward Developers Blog
キャリートレードとは何か、なぜ大打撃を受けたのか－ QuickTake
Cloudflare PagesにそれなりにちゃんとBasic認証をかける | おそらくはそれさえも平凡な日々
【コード付き】Pythonを使った偏微分方程式の数値解法【入門】 - LabCode
【コード付き】非線形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
トランスフォーマーは RNN である - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
【コード付き】二次元放物形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
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ゲーム作りとかCGに関わる数学③(中級) - Qiita