本スライドでは、数理最適化を概観し、基本的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。 【目次】 1 章 数理最適化とは（p.2～20） 2 章 連続最適化問題（p.21～133） 3 章 離散最適化問題（p.134～238…
数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization
本スライドでは、数理最適化を概観し、基本的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。 【目次】 1 章 数理最適化とは（p.2～20） 2 章 連続最適化問題（p.21～133） 3 章 離散最適化問題（p.134～238…
何でも微分する
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機…
Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
11/25(月) LT Party presented by GeekHub (大阪) エンジニア向けゆるいフリーテーマLT大会!
Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
最後に、17 章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18 章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。 競プロをやっている方向け 扱っている題材の難易度については、こんな感じのイメージです！ チーター本 < 本書 = 螺旋本 < 蟻本 難易度が近い螺旋本は、スタンスが異なる部分もありますので、よい形で共存できたら、という想いです。 螺旋本と比べると、「動的計画法」「貪欲法」「二分探索法」などの設計技法に関する話題をより重視しています 螺旋本は「ライブラリを揃えていく」という思想なので、設計技法よりもライブラリになるものを重視する立場です 本書では、紙面の都合で「計算幾何学」と「整数論」には触れられませんでしたが、これらは螺旋本には載っています 2-2. 本書の対象読者 本書は、「アルゴリ
「君の名は。」の二人は例の階段で出会えるのか
映画の中で二人が出会う階段がある 2016年公開の「君の名は。」という映画にこういうシーンがある。主人公の男女それぞれが乗った電車がすれ違い、一人は新宿駅で降り、もう一人はその隣駅で降りる。お互いを探し歩き、とある神社の階段で出会う。 モデルとなった階段 いいシーンなのだが、地理好きとしてはそれらの位置関係がどうしても気になっていた。 赤は男が降りた新宿駅、青は女が降りた千駄ヶ谷駅、そして緑は二人が出会った階段のある須賀神社だ。 緑の場所、べつに中間地点じゃないのが分かると思う。 そしてそもそも、お互い連絡も取れない状況で歩き回ってどこかで出会えるということがあるんだろうか。文句を言ってるわけじゃなくて、ふつうに興味があるのだ。 検証してみる 広い新宿のどこかで本当に二人は出会えるか。それを検証するためにシミュレーションをしてみることにした。 こういう仕組みをつくった やり方はこうだ。 ・
はじめに 2008年に起業してからコツコツやっていましたが、2014年くらいから量子コンピュータの研究開発をがんばりました。資金調達もしてある程度技術に目処がついたのと、若者から起業したいという相談をよくもらうので、まとめておきます。 経営は大事 簡単にいうとベンチャーをやろうとしたら技術よりもキャッシュが大事です。なので、財務や経営感覚がついてから技術をつけないと結構大変と思います。特に1年目は慣れない事務に忙殺されますし、二年目以降はキャッシュが厳しくなります。 あとは、最初は経営に夢見て舞い上がりがちなので、その気持ちがおさまって厳しさが一通り身についたところからが本番です。 調達の前に譲渡 2008年から10年くらいはコツコツ会社をやっていた上、そんなに頑張るタイプでもなかったのですが、たまたま2014年からやっていた量子コンピュータのニュースが巷で新聞に載るようになってから、周辺
厳しい。年始早々厳しさを感じている。自分のプログラミング力にだ。伸び悩んでいる。 端的に言って、数学力のなさが自分のプログラミング能力に制限をかけている。例えばこの問題。 560. Subarray Sum Equals K 入力として与えられる配列 nums のうち、合計が k となる部分配列の個数を数え上げよ。どうも有名な問題らしいが… まず大前提として、部分配列なので i, j の2重ループで始点・終点を定めて sum(nums[i, j]) = k になるものを数え上げれば必ず答えが得られる。最悪計算量は O(N^3) ただし i < nums.length < 20000 という制約があるので N^3 では遅すぎるから何か考えてくださいというのがスタート地点。 ここで、結果の変わらない累積和を何度も求めているので nums[i, j] = k を求めたい場合、 nums[0, j
UUIDとULIDを理解していない方は見た方がいい記事
Auto increment（自動採番）型を採用したくない場合 Auto Incrementは、データベースにおいて自動的に一意の識別子を生成するメカニズムです。通常、数値型の列が対象となり、新しいレコードが挿入されるたびにその列の値が自動的にインクリメントされます。典型的なIDですかね。 ここでは一意性の確保の話や、データ移行やバックアップのデメリットには言及せず、セキュリティとプライバシーの懸念にフォーカスして考えます。 予測可能性 Auto Increment型のIDは連番であるため、次に生成されるIDが容易に予測可能です。これにより、攻撃者がシステムの内部構造を推測し、不正アクセスを試みるリスクが高まります。 情報漏洩のリスク 連番のIDはデータベースの挿入順序を反映しているため、公開されることで企業の活動パターンやデータ生成の頻度が漏洩する可能性があります。 例） 競合他社は、公
この記事はSmartHR Advent Calendar 2020 11日目の記事です。 僕のお手伝いしているSmartHRでは、毎週バックエンドエンジニアが集まり、技術的なトピックについて共有、相談しあうミーティングを開催しています。そのミーティングでは僕がTipsなどを共有するコーナーが常設されています*1。 このエントリでは、そのコーナーで共有した内容をひとつ紹介します。 APIに制限をかける方法について APIを外部に提供するとき、一定の制限をかけてユーザがAPIを乱用するのを防ぐことはよくあることではないでしょうか。素直に考えると「1時間に5000回までAPIを実行できる」のようなやり方を思いつきますね。GitHubのAPIもそのやり方ですし、SmartHRのAPIも同様です。 じゃあそれでいいのでは。となるかもしれませんが少し待ってください。いろんなクライアントがAPIを大量に
35歳から Python で競プロを始めて2年が経ちましたが、やっと AtCoder で橙になることができました！ ふぁぼ、コメントもたくさん頂きありがとうございました。 競プロを始めて2年、なんとか橙になることができました。 pic.twitter.com/r0GwrNogHi — きり (@kiri8128) October 31, 2020 RTA 途中経過 最初のRatedから青まで：3か月（Rated 7回） 青から黄色まで：7か月（Rated 17回） 黄色から橙まで：1年3か月（Rated 24回） －－－－－ 橙はだいぶ遠い存在という印象だったので、達成できて嬉しいです。 まだまだ上を目指していきたいと思いますが、ひとまずの区切りとしてこれまでにやったことなどを書いておきます。 スペック 某京都大学というところで9年ほど *1 数学（代数学・代数幾何学）などをやっていた *
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NLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
「とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います」に、住所正規化コンバータはどこまで応えられるのか、やってみた - ジャスミンソフト日記
note.com を読みました。私自身も日本の住所の扱いを何とかしないと業務アプリケーションの運用に支障が出ると感じ、2003年に「住所正規化コンバータ」というソフトウェアをリリースし、20年が経過しました。現在は国際航業株式会社様に取り扱っていただいています。 www.kkc.co.jp このブログにあるような指摘にどこまで応えられただろうかということで、社内で試してみました。利用したバージョンは最新の R7.2.0 で、住所マスタは2022年秋版と組み合わせました。その結果を公開します。 住居表示 丁目表記と地番表記の混在に対応しています。 浦安市舞浜2-1-1 郵便番号 都道府県 市区町村 町域 小字・丁目 番地・号 マッチレベル 2790031 千葉県 浦安市 舞浜 2 1-1 号レベル 浦安市舞浜2-11 郵便番号 都道府県 市区町村 町域 小字・丁目 番地・号 マッチレベル 2
6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
はじめに みなさんこんにちは。Sansan事業部プロダクト開発部のiOSエンジニア荒川です。 以前はRDBMSの記事*1を寄稿し、好評いただいたこともあり、定期的に車輪の再発明系の記事を書いていこうと思います。 さて本日はタイトルの通り、VimやEmacsに代表されるターミナルで動作するインラインテキストエディタをGoで開発してみました。 ソースコードは以下のリポジトリに置いているため、ぜひ参考にしてください。 github.com 完成品 文字だけだとイメージも湧きにくいので、まずは完成品をお見せします。 最低限エディタの動きは出来ている、というレベルの完成度ですね🙏 特徴 1000行インラインエディタ 文字入力/挿入/削除 画面スクロール キーボードショートカット ファイル読み込み/保存 Goのコードハイライト機能 実装の方針 今回はただ開発するだけではなく、いくつかのこだわりポイン
先日、某VC投資先の方々に対して、「ソフトウェアエンジニアの採用時にコーディングテストをやりたいがどうしたら良いか？」ということについて語ってきたので、こちらにもエッセンスをまとめたいと思います。 コーディングテストの目的 なぜ我々はコーディングテストをやるのでしょうか？ もちろん、第一目的はソフトウェアエンジニアの採用候補者のスキルを見極めるためです。 過去に、経歴も良さそう、技術的な議論もスムーズにできる、なのにコードが書けない候補者に、私は何度か出会っています。「コードが書けない」のレベルは、（ある程度易しい）論理をプログラムに翻訳できず、まともな if 文が書けないというレベルを言っています。熟練者でもド・モルガンの法則をうっかり間違えるぐらいはあると思いますが、そういう話ではありません。コードが書けない候補者は、そもそも条件が書き下せません。このような候補者を雇ってはいけません。
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
誤解を招きそうなツイートに対してTwitter(X)ユーザーが背景情報を書くことができるコミュニティノート機能が日本でも正式リリースになりましたね。 このTwitterコミュニティノート機能、フェイクニュースや陰謀論などを見た人が冷静に判断しやすくなる背景情報を付与でき、とても意義深いです。 しかし、この機能自体に対する誤解も多い上に、僕が見て残念な使い方も増えてきているように思います。 そこで、この記事では Twitterコミュニティノートについて解説しながら、いかにこれが超絶スゴい複雑さで「インターネットっぽい仕組みか」を語っていきたいと思います。 Twitterが好きな人も嫌いな人も、どうか最後まで読んでもらえれば嬉しいです。 コミュニティノートは書いただけでは表示されない、複雑な仕組みだよ。 コミュニティノートは、誤解を招きそうなツイートに対してTwitterユーザーが背景情報を書
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
前書き お祈りから半年以上経っても未だに悲しみが癒えないので、各方面からの圧力もあって、記録を残しておこうと思います。 以下は色々とぼかした自己紹介です。 計算機科学専攻に所属してアルゴリズム・計算量などを研究していました (2020/03 修士課程修了) 趣味で競技プログラミングをやっていて国際大会 (Google 主催の某など) に行ったりしました ソフトウェア開発の知識・経験は少々 某社でインターンシップ (+ 延長アルバイト) 1 回です 英語は TOEFL iBT 80-90 程度です 時系列 4月上旬 応募 4月下旬 オンラインテスト 朝・夕方の 2 回のテストがあるのでどちらかに参加します 簡単なアルゴリズム・データ構造の問題が出ます 数日で結果通知でした 5月上旬 無。 5月下旬 無。 6月上旬 電話面接 これは色々と連絡ミスがあって遅れました Google Hangout
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Drive Capital was founded by two former Sequoia Capital Partners looking to start anew in the Midwest. But investors in the Columbus, Oh.-based firm have had a bumpy ride of late, and according to our
LeetCode 150問を解いて起きた意外な変化
はじめに 年末に Twitter でこのツイートを見かけました。 もともとアルゴリズムの勉強に興味があり、一年ほど前に数ヶ月だけ AtCoder をやっていましたが、途中で挫折してしまった自分にとって、NeetCodeの勉強ロードマップは非常に魅力的に感じました。（転職意欲があったわけではないです） NeetCode のロードマップ そこで、このロードマップに従って LeetCode の問題を 150 問解くことを決意し、結果的におよそ1ヶ月半で全ての問題を解き切ることができました。 この過程で、様々なことを学ぶことができました。中には自分が予想していなかった学びも多くありましたので、同じくアルゴリズムに興味のあるエンジニアの方に役立てていただけるよう、記録として残しておきます。 ハードスキル 📗 データ構造への理解 頻出するデータ構造について、それぞれの長所/短所を理解し、主要な処理の
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
『Skyrim』のキツネはプレイヤーをお宝に導くか。発売直後から囁かれてきた噂の真相を元開発者が明かす - AUTOMATON
オープンワールドRPG『The Elder Scrolls V: Skyrim（以下、Skyrim）』 海外プレイヤーを中心に長年囁かれてきたある噂について、同作元開発者が興味深い事実を明かした。その噂は「キツネを追うと宝や重要な場所に辿り着く」というもの。キツネは宝を追っているのか否か、その答えはゲームの仕組みの内側にあったようだ。 『Skyrim』は根強い人気を誇るロングラン作品だ。最近では『Skyrim』冒頭で発生する「荒ぶる馬車」バグについて語る元開発者Nathan Purkeypile氏のSNS投稿が話題になるなど、いまだ多くのプレイヤーの興味を集めている（関連記事）。こうしたなか、同作ではある噂がまことしやかに囁かれてきた。それは、「野生NPCであるキツネを追いかけると、宝や重要な場所に辿り着くことができる」という説だ。 今回「キツネの先にお宝説」に関する種明かしをしたのは、『
ダニエル・コーエン 「セックスと恋愛感情が分けられた世界で人間性を認識するのは無理です」 | 未邦訳の新著『ホモ・デジタリス』に込められたメッセージ
夢想に終わった「集団的知性」の到来 ──『ホモ・デジタリス』ではデジタル社会について「個人がバラバラになってしまい、架空のコミュニティを形成してそれに対処しようとしている社会」と評しています。厳しい見方だと感じました。なぜデジタル社会に失望しているのですか。 2000年代の始まりを思い出してください。あのときはウィキペディアの成功もあって、「これからは集団的知性の時代で、誰もが知識を得られる新しい時代がやってくる」と喧伝されていました。ところが、20年後のいま、どんな時代になったかといえば、フェイクニュースの時代、ポスト真実の時代です。米国の大統領がツイッター上で好き勝手なことを書いて、全世界に発信するようになりました。 タバコ産業がタバコの発がん性を完璧にわかっていながらもそれを売っていたのと同じで、SNS企業も、ヘイトむき出しのコンテンツや挑発的なコンテンツがいちばん売れることをわかっ
どうもキャッシュバスターズ、 id:Soudai です。 Cache（以下、キャッシュ）は特定の場面に置いて劇的な効果を発揮し、様々な問題を解決する反面、新たなコンポートやミドルウェアが追加され、複雑性が上がり、運用のレベルが上がるため、扱いに注意する必要があります。 キャッシュを活用することで、パフォーマンスの改善や負荷軽減が行われ、コンピュータリソースの最適化によるサーバコストの削減や、レスポンスの改善によるユーザエクスペリエンスの改善がされます。 反面、その劇的な効果に毒され安易に多用すると、サービスが強くキャッシュに依存してしまい、非常に壊れやすくなり、運用が難しくなってしまいます。これをWeb界隈では「キャッシュは麻薬」と比喩されて、戒められてきました。 そのためキャッシュを使わずにサービスが運用できるのであれば使わないに越したことはないのですが、ある一定以上の規模になった際にコ
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
クックパッドの新規事業、クックパッドマートは事業拡大に伴い、全力採用中です！ by cookpad mart
自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。 GitHub - alievk/avatarify: Avatars for Zoom and Skype https://github.com/alievk/avatarify This Open-Source Program Deepfakes You During Zoom Meetings, in Real Time - VICE https://www.vice.com/en_us/article/g5xagy/this-open-source-pro
プログラミングをする上で、コメントをきちんと残したり、わかりやすい変数名をつけたりして「読みやすいコード」を目指す作業は重要です。しかし、「読みやすいコード」と「優れたコード」の間には、時として構造上の大きな違いがあるのも事実。そんな「優れたコード」に対するLinuxの開発者リーナス・トーバルズ氏の考え方について、エンジニアのmkirchner氏が説明しています。 mkirchner/linked-list-good-taste: Linus Torvalds' linked list argument for good taste, explained https://github.com/mkirchner/linked-list-good-taste Linus Torvalds: The mind behind Linux | TED Talk https://www.ted.co
はじめに つい先日、GitHubのRSA SSHホスト鍵が突如差し替えられるという一件がありました。 We updated our RSA SSH host key 詳細に関しては識者による解説に委ねますが、ちょうどタイムリーな話題だったので、SSHをより安全に利用するという観点でおすすめ設定についていくつか紹介します。 なお、クリアコードではSSH以外にもおすすめzsh設定やおすすめEmacs設定という記事も公開しているので参考にしてみてください。 2023年5月11日更新：StrictHostKeyCheckingをyesにする場合の安全なknown_hostsの更新方法について追記しました。 おすすめ設定について クリアコードでは、.ssh/configのおすすめ設定を https://gitlab.com/clear-code/ssh.d にて公開しています。 これは、社内で.ss
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
あるエンジニアの面接で、ソートについて聞かれたら
あるエンジニアさんが面接でソートについてきかれました。 ここまで覚えておく必要あるの？と思いましたが、知っている人はいるものですね。 でも、必要なら調べるぐらいの情報のような気もする。Webエンジニアなら必要な知識なのかなあ。
序 2023-01-12にLinux界隈に激震が走ったらしい。 Linux環境(Unix環境を含む)の日本語入力を支えていた、Mozcdic-UTプロジェクトが終了したからだ。 まず、前提として私の立場を明確にしよう。 私は2017年から、従来のMozc-UTに代わる新しい(ライセンス上の懸念のない)Mozc辞書として誕生したMozc-NEologd-UTのFcitxバインディング、fcitx-mozc-neologd-utのAURパッケージをメンテナンスしてきた。 その後新生Mozc-UTが誕生してからはfcitx-mozc-ut-unifiedとfcitx-mozc-ut-unified-fullというふたつのパッケージを加え、計3つパッケージをメンテナンスしてきた。 その後、mozcdic-ut自体がfcitx4をサポートしなくなったこと、fcitx5は既にメンテナーがいたことから私
人気エントリーのアルゴリズムを一部変更しました（ほか予告1件） - はてなブックマーク開発ブログ
いつもはてなブックマークをご利用いただき誠にありがとうございます。はてなブックマーク開発チーム、ディレクターのid:yone-yamaです。 以下の記事で予告した通り、2023年2月7日（火）に、はてなブックマークの人気エントリーのアルゴリズムに一部変更を加えましたのでお知らせいたします。 bookmark.hatenastaff.com アルゴリズム変更の概要 変更を行った背景 （予告）人気コメントアルゴリズムの変更について アルゴリズム変更の概要 人気エントリーを選出するアルゴリズムに、新たに「人気エントリー全体の多様性」という観点を加味する変更を行いました。 これまでの人気エントリーでは、ユーザーのみなさまが行ったブックマーク行動を中心としたアルゴリズムを用いて記事を表示していました。今回のリリースではこれまでのアルゴリズムを補助するかたちで、いくつかの変数を新たに組み込んでいます。
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
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「センターサーバ方式Suica」に関する疑問をJR東日本に聞いた【鈴木淳也のPay Attention】
「強いメモリモデル」と「弱いメモリモデル」 - yamasaのネタ帳
10秒で衝突するUUIDの作り方
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アルゴリズム本、書きました！ - Qiita
2億資金調達してから二年、結構量子コンピュータ頑張った結果 - Qiita
アルゴリズムと数学的思考力 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
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”持田香織になっちゃうマイク”爆誕。話題のヤマハ歌声合成がスゴかった【藤本健のDigital Audio Laboratory】
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
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ソフトウェアエンジニア採用におけるコーディングテストのススメ - MAYAH
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Twitter(X) コミュニティノートについて知って欲しいことを暑苦しく語る - フジイユウジ::ドットネット
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GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
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キャッシュを活用するために必要な知識と勘所 - そーだいなるらくがき帳
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クックパッドマートのエンジニア採用試験｜クックパッドマートの採用
ZoomやSkypeでリアルタイムに他人になりすませるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」
Linuxを生み出したリーナス・トーバルズが考える「優れたコード」とは何か？
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機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
Mozcdic-UT (Mozc-UT)が終わった話と、代替品を開発してる話 - Chienomi