ゼロから始める勾配ブースティング決定木の理論
はじめに はじめまして。データアナリティクスラボの力岡です。 私は日頃、テーブルデータの分析業務において、LightGBMをはじめとする勾配ブースティング系アルゴリズムを活用しています。ただし、その仕組みを十分に理解したうえで使いこなせているかというと、まだ自信が持てない部分もあります。そこで本記事では、自分自身の理解を深めるとともに、これから学ぶ方々にも役立つよう、勾配ブースティング決定木（GBDT）について体系的に解説していきます。 1. 勾配ブースティング決定木 勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Trees、GBDT） は、複数の決定木（弱学習器）を組み合わせて高い予測精度を実現する、アンサンブル学習の一手法です。その名の通り、「勾配降下法」「ブースティング」「決定木」という3つの要素を組み合わせて構成されており、実務やKaggleなどの
NASAは、「宇宙から地球に無線で画像を転送する」といったデータ損失の大きな状況に最適化した画像圧縮アルゴリズム「ICER」を開発しています。そんなICERをC言語のライブラリとして実装したものがGitHubで無料公開されています。 GitHub - TheRealOrange/icer_compression: Progressive, error tolerant, wavelet-based image compression algorithm https://github.com/TheRealOrange/icer_compression NASAは火星探査などのミッションで現地の様子を撮影した画像データを地球へ送信しています。異なる場所へデータを送信する際は、地球上での通信であってもデータの損失が発生しているのですが、地球と火星などの宇宙規模の通信ではデータの損失は非常に大き
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』 | AIDB
DeepMindによる最新の研究で、プロンプトエンジニアリングの新たな手法が発表されました。その手法は遺伝的アルゴリズムを用いてプロンプトを最適化するもので『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』と名付けられています。 Promptbreederは、従来のCoT（ステップバイステップ）手法を上回る性能を持つとされています。プロンプトエンジニアリングの分野において、新たな可能性を切り開くかもしれません。 参照論文情報 タイトル：Promptbreeder: Self-Referential Self-Improvement Via Prompt Evolution 著者：Chrisantha Fernando, Dylan Banarse, Henryk Michalewski, Simon Osindero, Tim Rocktäschel 所属：Google DeepMin
入門 B-link tree
概要 DBMS で広く利用されている B+ tree には様々な variant が存在するが、B-link tree もその1つ。 シンプルなラッチプロトコルで並行アクセスをさばけるよう、リーフノード以外のノードにも右の隣接ノードへのポインタを持たせた構造となっており、PostgreSQL で使われていることでも有名。 この記事では主にこの B-link tree に焦点を当てる。 B+ tree 全般やその他インデックス技術自体に興味がある場合は「最強DB講義 #10 いまどきのデータベース索引技術（石川佳治 教授）」の講義資料を読むのがおすすめ。 B-link tree 理解する上で必須な知識「ラッチ」 「ラッチ」というのはいわゆるロックのことだが、DB においては「ロック」というとトランザクション分離のための高価な(数千CPUサイクルを要する)処理を指すことが多く、「ラッチ」という
ハッシュ関数「SHA-256」の計算プロセスをわかりやすく視覚化してくれる「Sha256 Algorithm Explained」
アメリカの国家安全保障局(NSA)によって開発された「SHA-2」は電子署名やブロックチェーンに応用される暗号学的ハッシュ関数の1つです。そのSHA-2の中でも特に使われているSHA-256でハッシュを生成するための計算プロセスがよくわかるサイト「Sha256 Algorithm Explained」を、Domingo Martin氏が公開しています。 Sha256 Algorithm Explained https://sha256algorithm.com/ Sha256 Algorithm Explainedにアクセスするとこんな感じ。 上部にある入力欄に、好きな文字列を入力します。今回はGIGAZINEのURLである「https://gigazine.net/」を入力してみました。すると、入力したURLをバイナリに変換したメッセージブロックが表示されます。メッセージブロックは32b
ついカッとなって先週からRustで詰将棋ソルバを書き始めてしまい、ようやくdf-pnで何らかの解答を出せるようになったところ。ここからもうちょっと調整していくぞ、、 pic.twitter.com/XM9iPJqocv— すぎゃーん💯 (@sugyan) November 2, 2021 というわけで突然Rustで詰将棋ソルバを作りたくなり、作った。 github.com 現時点ではまだ完成度は低くて6割ほどかな…。 とはいえそこらの素直な詰将棋問題なら普通に解けると思う。 冒頭の画像は看寿賞作品の3手詰「新たなる殺意」を2秒弱で解いたもの。 先行事例 将棋プログラムの多くはC++で書かれていて 最近はRustも増えてきているのかな？ しかし「詰将棋を解く」ことに特化しているものはあまり多くはなさそうだった。 なかでもRustで書かれているものはna2hiroさんによるものくらいしか無さ
門野まもり🌊ゲーム探求Valker @kadonomamori Epic Storeで現在無料中の「shapez」 いわゆる生産管理系のゲームなんですが、極限まで抽象化されたデザインとゲーム性により、この手のゲームをやった事がない人にも、この手のゲームが大好きな人にもお勧めです 「工夫によって効率を上げる」事に快感を覚える人はプレイしてみるとよいぞよ pic.twitter.com/jdO3dpWWgs 2023-04-08 10:53:59 MAMについて shapezにおいて、自動で課題を解析して、自動で作る仕組みのことを MAM(Make Anything Machine)と呼ぶ。 その中でも、存在する全てのパターンに対応しているものを TMAM(True Make Anything Machine)と呼ぶ。
自動車工場のガロア体
その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。２年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。ＱＲコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 ＱＲコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装（現デンソー）で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード（ＮＤコード）を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、ＮＤコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
8月28日に発売された今年の「Google Pixel 10」シリーズのうち、10 Proおよび10 Pro XLには、「超解像ズームPro」という新機能が搭載された。 これは、最大100倍に拡大された写真に対してAIが補完処理を行い、より精密な画像を生成する仕組みだ。Proシリーズの望遠カメラは、メインカメラを1倍とした時に光学5倍という関係になる。100倍にするということは、光学5倍×デジタル20倍ということである。さすがに20倍も拡大してしまうと、画像がボケボケになってしまうが、それをAI処理によってしゃっきりさせますよ、というわけだ。 発売日以降、この「超解像ズームPro」を使った多くの写真がネットにアップされているが、「これは写真ではないのではないか」といった感想が目立つ。ボケている部分がどうなっているのかはAIが想像して補完するわけだが、そこには生成AI技術が投入される。単にノ
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 書籍化 本記事を元に ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門～木探索とメタヒューリスティクス という書籍を出版することになりました！ 本記事を読んで気になっていただけたらご購入をご検討いただけるとうれしいです！ この記事で得られる技術 ゲームルールに適した探索アルゴリズムを選択する ゲーム木探索をするのに適したクラス設計 主要なゲーム木探索アルゴリズムの実装 この記事の特徴 汎用アルゴリズムの実装例による他ゲームへの応用力と、実際に動作可能なサンプルコードによる具体的実装イメージの両視点でわかりやすくした（片方しか記載のない記事
この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 21日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺(@suzu_3_14159265)です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。本日は、Rustで動的メモリ確保(dynamic memory allocation)のmallocを実装してPythonやvimを動かしてみようという内容をお届けします。 また、去年もRustネタのアドベントカレンダーを書いているのでぜひ見ていただけると嬉しいです！ NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2020 Rustで実装するNetflow Collector 実装するmallocのアルゴリズム 今回実装するmallocのアルゴリズムは小さな
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！ - Qiita
0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 （ただ、私のACコードは極力見ないで自力で解いてください。綺麗とは言い難いので…） 1.目次 ※各アルゴリズムで紹介している問題は、感覚的な難易度順に並べています。基本的に後半は解けたら凄い！くらいの想いで載せてます。 解き方は多種多様であり、特に難易度の低い問
ただし、「Following」設定にしてあっても、一旦ログアウトして再ログインすると「For You」に戻ってしまう。iOSアプリの場合は、アプリを閉じただけで「For You」に戻ってしまうので、それよりはましだ。 13日ごろから、Tweetbot、Twitterrific、TwitPane、featherなどのサードパーティ製Twitterクライアントでトラブルが続いている。各サービスとも、本稿執筆現在、Twitterからは何も説明がないとしている。 関連記事 Twitterのサードパーティーアプリでトラブル相次ぐ 「非公式アプリを締め出しか」と疑う声も 1月13日の昼ごろから、Twitterのサードパーティー製クライアントで相次いでトラブルが発生している。 Twitter、「おすすめ」と「最新」（旧「フォロー中」）のスワイプ切り替えをiOSでロールアウト TwitterはiOSアプリ
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 自然言語処理分野における大規模深層学習の重要性は日に日に高まっていますが、GPT-3, GPT-4 などのモデルの学習には膨大な計算コストがかかり、容易に学習できなくなっています。実際、モデルサイズが近年急速に大きくなっていることにより、学習に必要な計算量(FLOPs)は以下のように年々膨大になっています。近年の大規模モデルでは、NVIDIA H100 80GB であっても 1 つの GPU では、モデルをのせることすらできません。 Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning より またScaling Laws によると、大規模なモデルは小さいモデルと比較してより優れた性能を発揮するため、自動
図解 DB インデックス
DB インデックスの基礎知識を、図をたくさん使って整理します。 この Book は、暗記をおしまいにしてこんな疑問を自力解決できるようになることを目指します。 「どんなインデックス作ればいいんだっけ？」 「なんで作りすぎちゃだめなんだっけ？」 「この場合インデックスって効くっけ？」 「インデックスでどれくらい速くなるの？」 この本は筆者の理解に連動して追記修正される可能性があります。
こんにちは。@kenkoooo です。 教科書に載っているようなアルゴリズムって勉強しても仕事では全然使わない、と見せかけて意外と使うなぁと感じたので、仕事で見たことがあるアルゴリズムをいくつか紹介します。 広告を配信したい！ あなたはウェブサービスの会社で働いています。サービス利用者のユーザーに広告を配信することで、広告主からお金をもらっています。 あなたは今から広告主からもらった広告をユーザーに配信します。 広告主が 社います。 広告主 は広告を 人に配信したいです。 配信対象となるユーザーが 人います。 ユーザー は広告主 の広告は受け取りを許可しています。 ユーザー は、合計 件までしか広告を受け取りたくないです。 上記のような条件の中で、どのように広告を配信したら良いでしょうか？ 条件を整理する 条件を整理してみましょう。 各ユーザーごとに、受け取りを許可している広告主がいます。
高速な文字列探索：Daachorseの技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは現在、高速なパターンマッチングマシン Daachorse（ダークホース）を開発・運用しています。文字列処理の基礎である複数パターン検索を提供するRust製ライブラリです。以下のレポジトリで公開されています。 github.com 本記事はDaachorseの技術仕様を解説します。具体的には、 複数パターン検索に関係する基礎技術（トライ木・Aho–Corasick法・ダブル配列） Daachorseの実装の工夫と性能 を解説します。 以下のような方を読者として想定します。 文字列処理アルゴリズムやデータ構造に興味のある方 自然言語処理の要素技術に興味のある方 Rustライブラリに興味がある方 Daachorseについて 複数パターン検索の基
Building a highly-available web service without a database
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
形式手法入門：生成 AI 時代の『設計』のあり方について | CyberAgent Developers Blog
はじめに こんにちは、2025 年新卒で ABEMA の広告配信システム開発チームに所属している戸田朋花です。 生成 AI を活用した開発が広がる中で、コードを書くこと自体のハードルは大きく下がりました。 一方で、生成 AI に「どのようなシステムを実装して欲しいのか」を正確に伝える難しさを日々感じています。 2 週間ほど前には spec-driven development を掲げた AI 統合開発環境の Kiro が AWS からリリースされ、話題となりました。 Kiro ではユーザーとの対話を通じて Requirements, Design, Task list を順に作成することで、まずシステムの設計を明確にしてからコーディングに入るプロセスが取られています。この方法は冒頭で述べた課題に対する 1 つのアプローチになるでしょう。しかし、依然として生成 AI と自然言語で設計の微妙な
JJUG CCC 2024 Spring の発表資料です
Graydon HoareのCompiler講義資料が面白かった話 - Arantium Maestum
Graydon Hoareが2019年にカナダのブリティッシュ・コロンビア大学でコンパイラ関連のゲスト講義した時の資料21 compilers and 3 orders of magnitude in 60 minutes - a wander through a weird landscape to the heart of compilationを読んだら大変面白かったのでメモ。 作者 Graydon HoareはMozillaでRustを開発したことで有名。その後Rustの開発もMozillaも離れて（というかRustの開発からは2013年に離れたようだ）、一時期AppleでSwift開発チームに所属していたらしい。（ソース：Reddit: I wonder, why Graydon Hoare, the author of Rust, stopped contributing in
フルスクラッチでSHA-256を作る
ハッシュ値の利用者として中身のアルゴリズムを知っておきたいと思ったのでTypeScriptで1からSHA-256を作ろうと思います。SHA-256は名前そのまま、どんな長さのメッセージでも256bitsのハッシュ値を返す関数です。 完成版はこちら 前提知識 論理演算（論理積とか論理和とか排他的論理和とか）とシフト演算が分かっていれば大体いけます。 論理積はAND。数式上では\land、コードでは&で表します。 論理和はOR。数式上では\lor、コードでは|で表します。 排他的論理和はXOR。数式上では\oplus、コードでは^で表します。 左シフト演算はビット列を左にnビット動かすやつです。値は2^n倍になります。数式上では\ll、コードでは<<で表します。 右シフト演算はビット列を右にnビット動かすやつです。値は2^{-n}倍になります。数式上では\gg、コードでは符号なしの右シフト演算
Prompt Engineering
Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。LINEの小林滉河(@kajyuuen)です。NLPチームで固有表現抽出、有害表現の検知、LINEスタンプ推薦の改善など自然言語処理に関する仕事をしています。 この記事ではLINEが公開した言語モデル「LINE DistilBERT」について紹介します。 https://huggingface.co/line-corporation/line-distilbert-base-japanese https://github.com/line/LINE-DistilBERT-Japanese LINE DistilBERTは次のような特徴を持つ日本語言語モデルです。 高性能・高速・軽量 Hugging Faceのtra
将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
原著：ペドロ・ドミンゴス 翻訳：神嶌 敏弘 イラスト：六七質 出版社：講談社 発行日：2021-04-21 ISBN：978-4062192231 本書は，ペドロ・ドミンゴス著『The Master Algorithm』の翻訳書で，近年の人工知能技術の進展を支える機械学習についての解説書です．機械学習とは，作業手順を明示的に指示しなくても，それをデータから学ぶ能力を計算機に与える技術です．この機械学習について，計算機科学や統計学の高度な知識を前提とせずに，その内側に踏み込んで仕組みを明らかにし，この技術の可能性と課題を論じています． 出版社ホームページ 版元ドットコム Googleブックス ネット書店：Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 電子書籍：Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 Apple 読書ログ： 読書メーター（電子版） ブクログ（電子版） 図書
Amazon Web Services ブログ 基本に立ち返る: 動画圧縮の裏側で使われる仕組み 動画エンコーディング この Blog では、動画エンコーディング処理（圧縮）の基本について、簡単な言葉で説明していきます。 圧縮・エンコーディングの主な目的は、動画の記録、保存および伝送するのに必要となるデータの量を削減することです。これは、ストレージハードウェア、データ伝送時間、必要となる配信帯域幅の削減に繋がります。 動画をエンコードするための多くの異なるアルゴリズム（例えば、MPEG-2、H.264/AVC、H.265/HEVC、VP9、AV1 など）が存在しますが、今日使われている一般的なコーデックのほとんどは、このブログ記事で紹介する共通の原理に従います。 Joint Photographic Experts Group もしくは JPEG 圧縮 デジタル画像を圧縮するために最も一般
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式 行列の転置とは，$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです．$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると，$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります．また，自明ですが，転置行列の転置は元の行列になります．すなわち，$(A^\top)^\top = A$です． 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は，転置行列の和です．つまり， が成り立ちます． 行列の積の転置 次に，行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては，以下の公式が成り立
ナイルでは、社内研修用としてSEOを学べるドリルを用意し、新入社員を中心に取り組んでもらっています。社内研修では、最低限のSEO知識の獲得およびSEOの考え方の取得を目的にしています。 今回は、その中から初級レベルを中心に30問を抜粋して公開！実際にSEOコンサルをする中で、現場でよく質問される内容がベースになっています。 ■ダウンロード ※SEOドリルの問題編がダウンロード可能ですので、問題用紙としてご利用ください。 SEOドリルは、すべて記述式です。まずは問題を解いてから、記事内の解答をご確認いただく流れを想定しています。なお、情報の精査は丁寧に行っておりますが、記載内容に違和感や誤りなどありましたら、ご指摘ください。 ＼SEO知識の獲得におすすめ！資料ダウンロードはこちら／ 「ナイルのSEO相談室」は業界歴15年超のナイルが運営しているメディアです。SEOの最新情報を随時発信している
アルゴリズムの素晴らしさが 2 分でわかる動画
QRコードとApps Scriptで社内業務を楽しくデジタル化 - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
開発部門（基盤本部）でエンジニアの育成を担当している高玉です。 BIGLOBEではスタッフ部門とエンジニアが協力して、社内業務を改善しています。試行錯誤を繰り返しながら何とか成功させた例として、QRコード、GoogleフォームとApps Scriptを活用して、備品の補充を簡単に依頼できる仕組みをご紹介します。Google Workspaceを利用している会社や学校ならすぐに取り込める仕組みですので、ぜひご活用ください。 新人エンジニアのスキルアップを狙ってはじめたこの取り組みですが、数々の失敗もありました。そこから得られたノウハウや、Apps Scriptを使いこなすための細かいテクニックまでご紹介していきます。 QRコードを使った備品の補充依頼 失敗からの学び 機能を絞ってとりあえずリリース 要求者との会話のキャッチボールを大切に 業務改善で仕事を楽しく Google Workspac
RDBMSの先を行く？NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ
初めまして。株式会社カミナシPMの@gtongy1です。 みなさんはNewSQLをご存知ですか？ 強い整合性を持つ分散型のSQLデータベースサービスのことをNewSQLと呼びます。 RDBMSではなし得なかった分散アーキテクチャを、またNoSQLではなし得なかった強い整合性をいいとこ取りした新しいSQLデータベースサービスです。 なんかとても理想的な仕組みに見えますね。この裏にはどのような知識が詰め込まれているのでしょうか。 今回はそんなNewSQLを支える仕組みを一緒に紐解いていきましょう！ NewSQLが乗り越えた壁 どんな仕組みが動いているのか、の前にNewSQLはこのSQLデータベース界へ何を投げ込んだのでしょうか。 NewSQLには以下のような特徴があります。 SQL-Likeなクエリ言語のサポート 強い整合性 ACIDサポートのトランザクション NewSQLの有名所であるCoc
並べ替えできるデータをデータベースに保存する方法
システム開発を行っているとよく、クライアントからデータを任意の順番に並び替えたいという要望があります。並び替えを実行するプログラムは、配列の順序を変えるだけなので簡単ですが、その順序をデータベースにどうやって保存するかという点についてはいつも迷ってしまいます。 これには色々なやり方がありますので、まとめてみました。 8つの方法 今回は8つの方法に分けてみましたが、いくつかの方法は組み合わせて使えると思いますし、さらに工夫した方法もあると思います。方法1～6は大きなくくりとしてよく見かけるものです。方法7方法8は私が考えたもので見たことがないし私自身も実装したことが無いのですが、飛躍したアイデアでもないので載せました。 対象のデータベースは主にRDBですが、KVSに向いているかどうかも（良い・普通・悪い）の3段階で書いています。 データ構造と使い方の説明は書いていますが、具体的な実装は書いて
特定の色を透明にする背景の透過表示や、複数の画像を1つのファイルに収めてのアニメーション表示、ファイルの読み込みが進むにつれて画像を表示する「インターレース表示」といった機能を備えた画像ファイルフォーマットとして知られる「GIF」の設計に携わったコンピューター科学者のスティーブ・ウィルハイト氏が、2022年3月14日、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のため亡くなりました。74歳でした。 Stephen E. Wilhite Obituary - Visitation & Funeral Information https://www.megiefuneralhome.com/obituaries/Stephen-E.-Wilhite?obId=24311617 Stephen Wilhite, creator of the GIF, has died - The Verge h
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
イオンリテールが、快適な買い物環境を実現するために「AIカメラ」の活用を進めている。2021年5月、「イオンスタイル川口」（埼玉県川口市）に導入したのを皮切りに、70店舗にまで拡大（22年11月末時点）。22年度末には約80店舗に導入予定だ。
最近「おれってガベージコレクションを勉強するにあたってめちゃくちゃ恵まれた環境にあるのでは？」とふと思い立ち、ベージコレクションの勉強を始めました。 ガベージコレクションの勉強を始めるにあたって、とりあえず「The Garbage Collection Handbook (first edition)」の邦訳である「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読むことにしました。 この記事では、読み終わってうれしいので、雑に感想を書きなぐっています。表記が「GC」だったり「ガベージコレクション」だったりするのは雑に書いたからです。 前提知識 ガベージコレクションの事前知識はほとんど不要で、何をしてくれるものか大まかにわかっていれば良い程度だと思います。つまり、ヒープに確保した領域を明示的に解放しなくても、何かのアルゴリズムでいい感じにやってくれる仕組み、ということを知って
プレスリリース｜学習院大学
2025.08.05 今井久登教授（文学部心理学科）がアメリカ・ロードアイランド州プロビデンスブラウン大学において共同研究を実施しました。
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NASAが宇宙規模の通信などで発生する損失にも耐えられるよう作った画像圧縮アルゴリズム「ICER」が誰でも利用可能に
ゲームのCRIWAREが作った、超高速な耳コピ製品「BEATWIZ」が面白い【藤本健のDigital Audio Laboratory】
Rustでつくる詰将棋Solver - すぎゃーんメモ
時間がどんどん溶ける工場自動化ゲーム「shapez」で、何でも自動で作れる工場を作る方法まとめ
「消しゴムマジック」は良くて「100倍ズーム」がダメなワケ――Pixel新機能から考える“写真”とは何か
世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門 - Qiita
Rustで実装するmalloc - NTT docomo Business Engineers' Blog
Twitter、Webアプリでも「For You」と「Following」に Androidも「間もなく」
大規模モデルを支える分散並列学習のしくみ Part1
仕事で出会ったアルゴリズムたち - estie inside blog
ソートできるUUID v7をJavaで使うときの話
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詰将棋アルゴリズムdf-pnのすべて | やねうら王 公式サイト
マスターアルゴリズム ー 世界を再構築する「究極の機械学習」
基本に立ち返る: 動画圧縮の裏側で使われる仕組み | Amazon Web Services
基本的な考えを学ぶための「SEOドリル30問」を公開！
【訃報】画像ファイルフォーマット「GIF」生みの親スティーブ・ウィルハイト氏死去
バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
いないはずの時間帯にまさかのお客が!? イオンリテールが「AIカメラ」を導入して気付かされたこと
「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読んだ
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