不確実性と上手く付き合う意思決定の手法
予測モデルの不確実性を減らすActive Learning, モデルの不確実性を予測結果に反映するThompson Sampling, オンライン最適化など
予測モデルの不確実性を減らすActive Learning, モデルの不確実性を予測結果に反映するThompson Sampling, オンライン最適化など
【シリコンバレー=奥平和行】米グーグルがインターネットの閲覧履歴などを保存する「クッキー」の利用制限に向けた取り組みを加速する。広告主と協力し、代替技術の試験的な運用を4月に始める方針だ。消費者のプライバシーに対する意識が高まるなか、ネット広告の効率維持との両立を目指す。プライバシーなどを担当するグループプロダクトマネジャーのチェトナ・ビンドラ氏が25日、ブログを通じて代替技術の開発状況につい
Oyo, the Indian budget-hotel chain startup, is finalizing a fresh fundraise of about $100 million to $125 million that slashes its valuation to $2.5 billion, two people familiar with the…
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
今まで読んできた技術書の中で良かったものを挙げていく。 そろそろ本棚が溢れるので捨てる前に書き留めておく。 私は独学でプログラミングを始めたので情報系専攻の人には何をそんなという本も混っているだろうが価値は人それぞれ違う。 一応私自身について語っておくと学生時代はプログラミングに興味を持ちつつも数学科に進んだ。 しかしそこでもプログラミングへの興味は薄れず、色々本を読んだり同学年の情報科学科の真似をしたりしていた。 今思えば日本の精鋭たる東大情報科学科の人達に勝てる筈もなかったのだが学生時代に我武者羅になれたのは悪い経験ではなかった。 私が興味があったのは主にプログラミング言語そのもの、特にLispとその周辺。 何故本か 挙げていく前に1つだけ。Webに大量に情報がある今、何故本かについて説明したい。簡潔に言うと 文章が推敲されていて読み易い 1つの情報ソースに多彩な内容が載っている 巨大
若者の｢食べログ離れ｣が止まらない…信用をどんどん失いつつある"口コミビジネス"の正念場 4人に1人は｢信用していない｣
ネットでの「飲食店の探し方」が変わりつつある。成蹊大学客員教授の高橋暁子さんは「食べログなどのグルメサイトは利用者が多い一方、点数やランキングを疑う声も多い。とくに若者は、Google MapやInstagramを使った検索に移りつつある」という――。 若者にとってグルメサイトの優先順位は低い ネットでの「飲食店の探し方」が変わってきている。 ある50代男性は「新入社員がGoogle Mapで店を探していた」と驚いていた。 「先日、部署のみんなで食事に行ったんです。新入社員に店探しをお願いしたら、Google Mapで会社の近くの店を調べて、評判がいいところをさらにグルメサイトで調べていた。『点数が操作されてるって聞いたことがあるし、両方使うと便利なんで』というので驚きました」 筆者が講義を行う大学の受講生もこう話す。 「飲食店を選ぶときにはいつもInstagramで検索して、おいしそうな
Ajax を使った手書き文字認識
Ajax を 使った手書き文字認識です。下のキャンバスにマウスで文字を描いてみてください。 デモ
これ読んで思ったこと。 プログラミングを勉強したい人が勉強する前にすべきこと - もとまか日記 http://d.hatena.ne.jp/moto_maka/20130512/1368308092 僕がプログラミングをはじめたとき、何を思ってプログラミングをはじめたか思い出してみようとしたけど、よく思い出せなかった。 ただ漠然と感じていたのは、プログラミングは個人が現実的にこの世界に直接手を加えることができる手段の1つであり、それをやらないのは勿体無い、といったことだったと思う。たぶん。 というわけで、最初にやったのはFirefoxのユーザースクリプトを書くことだったし、それはそれでよい経験だった。なんとなくゲームとかウェブアプリとか作りてーなー、と思って色んなライブラリを動かすだけ動かして満足した。プログラミング覚えて初めて最初の一年で10以上の言語のHelloWorldだけやったと思
TLS徹底演習
セキュリティ・キャンプ全国大会2016 集中講義
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、１０年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト「ＡｌｐｈａＧｏ」には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、「ディープラーニング」と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を２種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出
1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
戦闘のあるゲームを作るなら、考えないといけないのがダメージの計算式。でも、計算式のコツとか基本とか調べると、小難しそうな話が出てきて め、めんどくせぇ～ってなったりしませんか？私はなります。色んな計算式とその特徴を羅列されても、よくわかんなくなっちゃう。 とはいえ私もゲームデザイナーの端くれなので、ダメージ計算式を考える機会がそれなりにあります。そして他人の作った変な計算式に苦しめられることも、いっぱいあります。泣きたい。 大元の計算式が悪いと、それを利用してバランス調整しても苦労する事が多いんですよ。なので、そんな悲劇を少しでも食い止めるためにもですね。 この記事では 数字が苦手な文系の人でも、なんかいい感じに計算式を考る…とっかかりになることを目指して書いていこうかと思います。 ※こういう計算式がある！選んで使え！！という記事ではありません。 ※計算式を考える時、こういうのを把握して、
競技プログラミングの在り方 ～「競技プログラミングを我々が終わらせる」を受けて～ - chokudaiのブログ
nuc.hatenadiary.org 競技プログラミングについての言及があったのですが、バズってる＋競技プログラミングについて、納得がいかない記述がかなり多く見受けられたので、反論記事を書きました。 自己紹介 競技プログラミングの日本最大企業「AtCoder」の社長を9年間続けています。競技プログラマとして、2010年から毎年1つは世界大会で入賞しています。 完全に競技プログラミング支持側の意見なので、ポジショントークを出来るだけ排除しようと心がけているものの、完全に排除することは多分出来ていないため、多数の意見と比較してもらえると幸いです。 競技プログラミングとGoogle まずは肯定的な所から。 Googleに入るためには、競技プログラミングではなく、Googleに入るための勉強をするべき、という点に関しては、間違いなく正しいです。特にAtCoderの競技プログラミングは、常日頃から
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
大きく挙げたのは7冊なので、7日の休みで1日1冊ですね！ 連休の間に読んでおいて、友達に差をつけよう！ うっかり、先輩にも差をつけちゃえばいいと思います。 プログラムを組むとはどういうことか 本を挙げる前に、まずプログラムを組むとはどういうことかということを考えておきます。 ざっくりとした説明なので、だいたいこういう感じ、だと考えてください。 その上で、どのような本が必要かを考えて、本を選んでいきます。 以前描いたものですが、プログラムを作るということと各分野の関係はこのようにあらわせます。 まず、プログラムは最終的にユーザーに使ってもらうためのものです。 ただ、ユーザーはプログラムを直接使うことはできません。プログラムはハードウェアで動かす必要があります。そして、ユーザーインタフェースを介してユーザーが使います。 (ハードウェアからプログラムへの矢印は逆のほうがいいですね) このような、
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
ユーザビリティの改善や検索エンジン対策としてウェブページの読み込みスピードの高速化は非常に重要です。ということで、ページの読み込みスピード向上のために役立つサイトをまとめてみます。 ページ読込速度の重要性 次の事例にあるように、ユーザーは表示速度に敏感です。 Googleによるとページの読み込みが0.5秒遅くなると、検索数が20%減少する Amazonによるとページの読み込みが0.1秒遅くなると、売り上げが1%減少する そして、Googleのアルゴリズムにウェブページの読み込み速度が追加されて以降、サイトの高速化への注目度は高まっています。 Google、ウェブページの読み込み速度をアルゴリズムに取り入れたことを発表 | 海外SEO情報ブログ Googleがついに順位決定に表示速度を使い始めた（公式発表） | Web担当者Forum Google、検索順位にページ読込速度の考慮を開始 [詳
5分でわかるベイズ確率
016/01/31(日) 第十回 数学カフェ 「数学史」発表資料 誤って削除してしまいましたので再アップロードします。日本語のpdfがアップロードできないので、pptファイル仮アップロードします。 訂正情報： p14 分母の p(B_1|A_1)の説明 誤：病気でない人が陽性になる確率 正：病気である人が陽性になる確率
はじめに 2015年度新卒でドワンゴに入社しました@ytanakaといいます。普段はAndroidアプリ開発を主に担当していますが、大学院時代は増井俊之先生のもとでユーザインタフェースと情報推薦システムの研究をしていました。 ドワンゴに入社後、それまでの研究を活かしプログラマ向けのニュースキュレーションサービスMenthas(メンタス)を個人開発しました。今回はせっかくの機会なので、開発の経緯と概要そして仕組みについて述べたいと思います。 追記： 続編を書きました こちらの記事は以前のバージョンの内容になります。現行のMenthasの仕組み・構成は以下にまとめています。 約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 背景 さて、この記事をご覧になっているのはプログラマの方が多いと思いますが皆さん普段どうやって情報収集をしていますか？ 自分の見聞きする限りではTwitterやは
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
開発したいプログラム ECサイト内の2つの異なる商品（値段は同じでも構わない）を購入し、その合計価格が指定の価格以内で最大になる組み合せを探してください。 →問題詳細 新人女子プログラマの野田さんが途中まで書いたプログラム Item_a_b = 4500 // a+bの価格 Item_a_c = 500 // a+cの価格 Item_a_d = 2300 // a+dの価格 Item_b_a = 1240 // b+aの価格 Item_b_c = 5020 // b+cの価格 (中略) if Item_a_b == campaign_price print “AとBの組み合わせが最大！” if Item_a_b == campaign_price -10 print “AとBの組み合わせは-10円差でおしい！” if Item_a_c == campaign_price (以下略)
日本ネットワークセキュリティ協会 PKI相互運用WG・電子署名WGの共催で2014年6月2日に行われたBitcoin勉強会の資料を公開用に手直ししたものです。長い事、電子署名を専門にしており、そのような観点でビットコインのデータや署名、ハッシュについて解説させていただきました。
ブロックチェーンは何も解決しない。｜es
はじめて、ブロックチェーンを知った時は興奮したものです。なぜかと言うと、「分散化した環境下で、合意形成が取れる」と謳っていたからです。 「これは民主的だな、色々な問題が解決する」と夢中になりました。 「ブロックチェーン」という言葉が、どうも一人歩きしていると感じたのは、ビットコインやイーサリアムを、よく理解してからでした。 よくよく考えれば、「分散化した環境下で合意形成」と言うのは、ビットコインのことだったのです。「ブロックチェーン」は、ビットコインや他の暗号通貨を実現するための、一要素にすぎません。 今回もJimmySong氏の論考を訳してみました。 以下、本文。 ブロックチェーン技術は真新しいものであり、十分な時間を投資すれば誰かが、通貨以外に役立つものを作るということを、ビジネス界隈では多くの人が信じています。これこそ私が「ビットコインではなく、ブロックチェーンを」症候群と呼んでいる
イデアルITスクールというところで、１時間ほど話をしてきました。 プログラマとしてやっていくために大事なことというテーマ。 資料を作らずに、というか構想すら練らずにやってしまったので、ここで整理とまとめと補足を。実際にこれをしゃべったというのではなくて、だいたいこんなことをしゃべろうとしてたという内容をかなり盛って書いてます。 当然ですが、プログラマの仕事はプログラムを書くことです*1。 プログラマとしてやっていくためには、どこで動くプログラムを書くか、なにをするプログラムを書くかということを意識することが大事です。 ということで、まずはプログラムが動くところがどう変わったかという話。 1970年代ころは、デバイスを動かすためのプログラムが多かったのではないかと。 あと、ここには書いてないけど、業務アプリはほぼメインフレームで動いてたと思います。 それが、1980年代くらいからパソコンが出
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
ｃonstexpr関数はコンパイル時処理。これはいい。実行時が霞んで見える。cpuの嬌声が聞こえてきそうだ
ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
1983年に発売されたNintendo Entertainment System（NES、日本での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」）は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー･プロセシング･ユニット（PPU）を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業
21世紀初頭に「IT革命」という言葉が世の中を席巻してから、インターネットはもはや車やガスなどと同じ社会的なインフラになったと言っても過言ではないのではないでしょうか。 そんな中、データサイエンティストという仕事に注目が集まっています。年収1000万円を越えることも夢ではない職業です。そんなデータサイエンティストにとって不可欠なデータ解析に関する知識を無料で学べる「UDACITYonEdmaps」の使い方を紹介します。 UDACITYonEdmapsとは何か UDACITYとはアメリカ発のオンライン学習サービスの一つで、無料でデータサイエンスが学べるツールです。アメリカでスタートしたこのサービスは、リクルートホールディングスとの契約締結を経て、現在日本ではUDACITYonEdmapsとして展開しています。 UDACITYonEdmapsの前身であるUDACITYでは各企業の開発者などが講
リバーシプログラムの作り方 サンプル
序章 はじめに リバーシのルール ソースコードの記述について 第１章 盤面の処理 1.1 定数と関数の定義 1.2 盤面の生成、初期化 1.3 石を返す処理 1.4 返せる石数を調べる処理 1.5 盤面をコピー、反転させる処理 1.6 その他の盤面処理 1.7 盤面の操作と表示 第２章 ゲーム木と探索 2.1 コンピュータ思考の関数定義 2.2 各関数の実装 2.3 ゲーム木 2.4 MinMax法とNegaMax法 2.5 αβ法 第３章 盤面の評価 3.1 評価関数の定義 3.2 パターンによる局面評価 3.3 評価クラスの構造 3.4 評価クラスの生成とファイルの読み書き 3.5 評価関数の実装 3.6 評価パラメータの更新 3.7 中盤の探索 3.8 自己対局による学習 第４章 性能改善 4.1 石数取得の高速化 4.2 着手の高速化 4.3 候補手リストの導入 4.4 終盤探索の
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
具体例で説明するデザインパターン - てっく煮ブログ
JavaScriptデザインパターンってなんだかたいそうなものに考えられがちだけど、実は、そこかしこのライブラリや仕様に取り込まれていることが多い。「デザインパターン分からん」とか「で、どうやって使うのよ」と悶々としている人には、「どういうところで使わているのか」を知っておけばイメージも沸きやすいし、意外にたいしたことないんだな、ということが分かるんじゃないだろうか。そこで、JavaScript やその周辺の技術で、デザインパターンがどのように使われているかを紹介してみることにする。ここでは、GoF本の順番に沿って、以下の11個のパターンを取り上げる。生成に関するパターン Factory MethodAbstract FactoryBuilderPrototypeSingleton構造に関するパターン AdapterComposite振る舞いに関するパターン Chain Of Respon
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。1月22日（月）〜1月28日（日）〔2024年1月第4週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 「え、それだけ…？」簡単なのに美味しすぎる中華料理レシピ漫画まとめ - Togetter 2位 松本人志さんの罪についての考察と提案反社会学講座ブログ 3位 知識０から、ちょっとUIデザインに詳しくなるnote｜やました 4位 ホットクックを3年近く使い倒してる俺がいまだに感動しまくってる利点を教えよう - 狐の王国 5位 話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋 | Web担当者Forum 6位 DMARC をなめるな - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
個人用メモです。 「git gcってあんまし容量減らないよなぁ」 と思ったのが動機です。調べたけどパッと腑に落ちる記事がなかったので「自分で git のソースコード見た方がいいな」と急にモチベ発動してグワっと勉強しました。またついでに歴史改変の方法も調べたのですが、公式で既に WARNING が出てるほど非推奨化されてるfilter-branchを使用してる記事が多かったので、2021 年現在で多分一番推奨されてるfilter-repoを使ってやる方法もまとめました。 ちなみに容量減らしても高速化するかというとそこまで単純ではないです。そもそも減らさなくても partial clone で blob オブジェクトを必要最低限に指定して昔の blob をデフォルトで持ってこないようにしたり(--no-checkoutと併用するとより効果有る)、その後本当に自分が必要なやつだけ sparse-
初めましての方もこんにちは、さだこえ (@sadako_a_ ) と申します。 DeNAに新卒で入社後、現在は株式会社FOLIOのデジタルプロダクトデザイナーとして、オンライン証券のUIデザインに従事しながら、スタートアップのデザイン支援を副業で行っています。 今記事では、主にアプリの機能として欠かせないPush通知に焦点を当て、記事を執筆します。 Push通知とはご存知の通りPush通知とは、アプリやwebサービスで何か変更や更新があった場合にお知らせをする機能です。一般的にこの業界で言われるPush通知は、Apple Push Notificationを指していることが多いと思われます。 その理由の1つとして、AndroidはPush通知に関してユーザーの許可を取る必要が無いからです。（ダウンロードする際にオプトインされるため、許可率は100%になる。） iOSやWeb Browser
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Google、脱「クッキー」加速 4月から広告主と試験運用 - 日本経済新聞
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50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
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プログラミングはそれ自体が目的であっていい - mizchi log
グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利 NHKニュース
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経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
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