並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

201 - 240 件 / 36545件

新着順 人気順

algorithmの検索結果201 - 240 件 / 36545件

  • ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳(WEB)篇

    「マッチ箱の脳」という森川くんが書いた本は、 その世界で、かなりの評判を呼んでいます。 まだ、売り出されてまもないこの本を、 森川君、WEB用に再編集して、 「ほぼ日」に連載してくれることになりました。 なんとふとっぱらで、骨惜しみしない男なのでしょう?! ◆気前がいいだけじゃ生きられない。 ただのケチでは生きている資格がない。 謹んで、感謝の意をこめて、上記のことばを 森川くんにささげさせていただきます。

    • はてなブックマークガイドライン

      ここでは、はてなブックマークがサービスを運営するにあたっての考え方と、はてながサービスを健全に運営するための方針、また、サービスをより有益に使っていただくためユーザーのみなさまにお願いしたいことをガイドラインとして公開します。 はてな全体のルールとガイドライン はてなでは、サービス利用について下記のようなルールとガイドラインを公開しています。 はてな利用規約 はてなプライバシーポリシー はてな情報削除ガイドライン はてなコミュニティガイドライン 特に、はてなコミュニティガイドライン では、はてな全体のユーザーコミュニティに対する価値観と、サービス上で生じる問題に対する指針を記載しています。ぜひご一読ください。 はてなブックマークは、ご利用いただくみなさまが、サービスを通じて以下のような体験が得られる場であることを目指しています。 新たな発見が多く得られる 情報への深い理解や洞察が得られる

        はてなブックマークガイドライン
      • OpenSSLの脆弱性で想定されるリスク - めもおきば

        JVNやJPCERT/CCの記事があまりにもさらっと書かれていて、具体的なリスクが想像しづらいと思うので説明します。 今北産業 (今ニュース見て来たから三行で教えて欲しいという人向けのまとめ) インターネット上の「暗号化」に使われているOpenSSLというソフトウェアが2年間壊れていました。 このソフトウェアは便利なので、FacebookだとかYouTubeだとか、あちこちのウェブサイトで使っていました。 他の人の入力したIDとかパスワードとかクレカ番号とかを、悪い人が見ることができてしまいます。(実際に漏れてる例) 他にも色々漏れてますが、とりあえずエンジニア以外の人が覚えておくべきはここまででOKです。もう少し分かりやすい情報が以下にあります。 OpenSSL の脆弱性に対する、ウェブサイト利用者(一般ユーザ)の対応について まだ直っていないウェブサイトもあれば、元々壊れていないウェブ

          OpenSSLの脆弱性で想定されるリスク - めもおきば
        • Googleの時代は終わり…?明確なソースを明示してくれる対話型AI「Perplexity」がめちゃめちゃ便利そう

          sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae これはすごい👏!世界初となる対話型検索エンジン、Perplexity Ask( @perplexity_ai )が登場です。答えの根拠として最新情報を参照+対話形式で追加質問ができる。日本語にも対応してますのでぜひ! pic.twitter.com/4bUQ12Yr22 sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae . @perplexity_ai(👉perplexity.ai)をさらにバージョンアップさせたい全ての方にお勧めしたいのが、Perplexityを検索エンジンとして登録すること。Chromeだと、 ①設定 ②検索エンジン ③追加 の順で登録完了です。Chromeの検索窓からPerplexityを指定して検索できるので超便利✨。 twitter.com/kajikent/

            Googleの時代は終わり…?明確なソースを明示してくれる対話型AI「Perplexity」がめちゃめちゃ便利そう
          • https://jp.techcrunch.com/2012/11/08/20121107pundit-forecasts-all-wrong-silver-perfectly-right-is-punditry-dead/

              https://jp.techcrunch.com/2012/11/08/20121107pundit-forecasts-all-wrong-silver-perfectly-right-is-punditry-dead/
            • 連載:検索エンジンを作る|gihyo.jp … 技術評論社

              運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します⁠。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。

                連載:検索エンジンを作る|gihyo.jp … 技術評論社
              • 航空会社のオーバーブックはどうやって処理するのか。裏ワザ公開!(鳥塚亮) - 個人 - Yahoo!ニュース

                11月21日に羽田発福岡行日本航空335便がオーバーブックのために欠航となったニュースは皆さまご記憶にあると思います。 オーバーブック(以下、OBと略)とは飛行機の座席数以上に予約を取ることを言いますが、航空会社では日常的にこのOBを行っています。今回は375席の飛行機に401人の予約が入っていて、その処理に手間取ったため、羽田の出発が予定時刻よりも大幅に遅れ、このままでは福岡空港の門限(夜10時)に間に合わないことが判明したため、便そのものを欠航させてしまったことが大きなニュースになりました。 座席数より26人多いお客様のご予約ですが、そういう時はあふれたお客様に降りていただくことで便を出発させ、降りていただいたお客様には一定の賠償金をお支払いし、次の便をご案内するというのが運送約款で定められている手続きですが、今回の「事件」は、便そのものが欠航になってしまったために、約400名のお客様

                  航空会社のオーバーブックはどうやって処理するのか。裏ワザ公開!(鳥塚亮) - 個人 - Yahoo!ニュース
                • 最適化超入門

                  2. 過去の発表 2014年11月29日 TokyoWebMining #40 2 専門と一切関係ナシ 2chテキストマイニングとまとめサイトの自動生成 セクシー女優で学ぶ画像分類入門 3. 所属 自己紹介 2014年11月29日 TokyoWebMining #40 3 Twitter ID tkm2261 専門 経営工学/最適化 某データ分析会社 業務 分析何でも屋さん 機械学習との出会い 当時の研究が実用性 皆無 精神の逃げ道として 機械学習 を開始 研究が 詰んで、 趣味が本職に 言語、画像と幅広く 遊んでます

                    最適化超入門
                  • Google検索から不正確な医療情報が消える 「前代未聞の規模」

                    Googleが大鉈を振るった。不正確な医療情報を大量生産するメディアに。 2016年11月末に閉鎖された『WELQ』以降、ネットの医療情報を巡る動きは、「もぐらたたき」の状態だった。 情報の信頼性よりもコスパを優先し、記事を大量生産して、検索結果を独占する。WELQで問題となった手法を駆使するネットメディアは次々と現れた。 BuzzFeed Japan Medicalや一部の専門家が、問題のある記事やメディアの指摘を重ねてきたが、検索結果上位に不正確な情報が並ぶ状況は続いていた。 それが12月6日、一変した。 検索サービス最大手Googleが「医療や健康」に関する検索結果の改善を目的としたアップデートを実施したと発表したのだ。 これまで情報の信頼性が疑問視されてきたメディアや記事の多くが、検索結果の上位から姿を消した。 BuzzFeed Japan Medicalは、今回のアップデートの狙

                      Google検索から不正確な医療情報が消える 「前代未聞の規模」
                    • 「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium

                      この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1

                        「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
                      • インフラエンジニア向けシステム系論文 - ゆううきブログ

                        この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の23日目とシステム系論文紹介 Advent Calendar 2014の23日目を兼ねています。 今回は、インフラエンジニア向けにシステム系論文を読むということについて書きます。 ここでいうインフラエンジニアは、Webサービスを作る会社のサーバ・ネットワーク基盤を構築・運用するエンジニアを指しており、はてなではWebオペレーションエンジニアと呼んでいます。 人が足りなくて普通に困っているので採用にご興味のある方はぜひこちらまで。 SRE (Site Reliability Engineer) 職 - 株式会社はてな はてなでは、id:tarao さんを中心に有志で論文輪読会を定期的に開催しており、システム系論文にかぎらず、言語処理系、機械学習についての論文などが読まれています。 だいたい1人でインフラまわりの論文を読んでいて、インフラ

                          インフラエンジニア向けシステム系論文 - ゆううきブログ
                        • 目に映るものの名前をできる限り知りたい

                          写真に映っているものの名前をなんでもお教えてください、と呼びかけたところ、あらゆる分野の人からものすごい量の情報が寄せられ、写真がたちまち名前で埋め尽くされる、という経験をした。 顛末を紹介します。

                            目に映るものの名前をできる限り知りたい
                          • 「ユーザーが行動をおこす条件」の話|深津 貴之 (fladdict)|note

                            新入社員のこばかなさんが、「こばかなスケッチ」という自分企画を頑張っている。THE GUILDでの日々の仕事と、読書で学んだことを、一枚のスケッチにまとめるチャレンジだ。 彼女のスケッチが溜まってきたので、復習とサポートを兼ねて、解説を書いていきたい。第二回はこの絵。 行動 = 動機 × 実行能力 × きっかけ今回のこばかなさんのイラストは、「フォッグの消費者行動モデル」という概念モデルだ。ざっくり言うと、ユーザーが行動を起こすために必要な3条件を示している。 このモデルでは、「ユーザーが何かアクションを起こす」条件を、 B = MATという、とてもシンプルな式で表現する。 その意味は、「行動(Behavior)」には、「動機(Motivation)」と「実行能力(Ability)」があるタイミングで、「きっかけ(Trigger)」が訪れなければならない…というものだ。 ・動機(Motiv

                              「ユーザーが行動をおこす条件」の話|深津 貴之 (fladdict)|note
                            • 「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側

                              「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側 関連コンテンツ Webcamでの動作例 https://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-exA IkaClips の出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg ささみ 2015年10月 http://ssmjp.connpass.com/event/21108/ Read less

                                「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側
                              • 「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる? 仕組みとその限界を聞いてきた

                                2021.02.16 「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる? 仕組みとその限界を聞いてきた WebサイトにIDとパスワードを入力するとき、ときどき「私はロボットではありません」にチェックを求められることがあります。 僕はロボットではないので、当然チェックを入れて認証を進めるわけですが……。でもちょっと待ってください。なぜクリックひとつで、人間かロボットかを判断できるんでしょう。 これはきっと、人間ではないなんらかの不正アクセスを防ぐ仕組みのはず。でもチェックを入れるくらい、プログラムを作ってなんやかんやすれば、シュッとできるのでは? 「私はロボットではありません」は、どんな仕組みで人間とロボットを判別しているのか。もっといい方法はないのか。これまでの歴史的経緯も含め、情報セキュリティ大学院大学の大久保隆夫教授に聞きました。 気づかないうちに「人間かロボットか」

                                  「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる? 仕組みとその限界を聞いてきた
                                • If文から機械学習への道

                                  機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less

                                    If文から機械学習への道
                                  • ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記

                                    前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、4層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im

                                      ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
                                    • 社内勉強会で専門的技術力を高めるには

                                      ヤフー株式会社は、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 サイトオペレーション本部に所属している大津と申します。普段CDNとNode.jsサポートの仕事をしていて、第9代黒帯(ヤフー内のスキル任命制度/ネットワーク・セキュリティ)に任命していただいています。1 先日ヤフー社内で黒帯LT会が開催されました。お題目は事前に指定された「専門的技術力を極めるための極意」ということで、10分ほど話をしました。しかし、これまでみたいにセミナールームで大勢の前で話すわけではなく、最近代わり映えしない自宅デスクからのオンラインLTは、正直勝手が違いました。時間配分もミスって中途半端に終了です。と思いきや数日前、このYahoo! JAPAN Tech Blog担当者から「いやー、よかったですよ。そのネタ書

                                        社内勉強会で専門的技術力を高めるには
                                      • はてなブックマークは「RSSリーダー」の開発に取り組んでいきます - はてなブックマーク開発ブログ

                                        こんにちは、はてなブックマークのディレクター id:juseiです。本日、はてラボにて、新サービス「大チェッカー」をリリースいたしました。一定期間運用した後、このサービスに使われている機能を元に、はてなブックマークにRSSリーダー機能を追加します。 大チェッカーについて 大チェッカーは「みんなで作るアンテナサービス」をコンセプトに、はてなアンテナの流れを汲む自動巡回・更新通知サービスです。はてなアンテナの多くの機能を引き継ぎつつ、複数人で1つのアンテナを作り、より面白いページを追加できるソーシャル性の高いサービスです。従来のはてなアンテナでは、独力でURLを探す必要がありましたが、大チェッカーでは複数のユーザーの手でURLが追加されるため、未知の情報との出会いが期待できます。はてなブックマークがRSSリーダー機能を展開するその一歩目として、大チェッカーという新しいRSSリーダーの形を提案い

                                          はてなブックマークは「RSSリーダー」の開発に取り組んでいきます - はてなブックマーク開発ブログ
                                        • GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB

                                          近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 (追記)なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル:Empowering Psychotherapy wit

                                            GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
                                          • ❤️ Best adult photos at diswir.fr

                                            free nudes, naked, photos,

                                            • 2つのボールをぶつけると円周率がわかる - 大人になってからの再学習

                                              一か月ほど前に New York Times で紹介されていた記事。 The Pi Machine - NYTimes.com ここで紹介されているのは、なんと驚くべきことに、2つのボールをぶつけるだけで円周率(3.1415...)の値がわかる、という内容。 これだけだと、全然ピンとこないと思うので、もう少し詳しく説明すると、次のようなことが書かれている。 ↓2つのボールを、下の図ように壁と床のある空間に置く。 ↓その後、壁から遠い方のボールを、他方に向かって転がす。 後は、ボールが衝突する回数をカウントするだけで、円周率がわかるらしい。 これでも、なんだかよくわからない。 まず2つのボールが同じ質量である場合を考えてみよう。 まず、手前のボールが他方のボールにぶつかる(これが1回め)。 続いて、ぶつかったボールが移動して壁にぶつかる(これが2回め)。 壁にぶつかったボールが跳ね返ってきて

                                                2つのボールをぶつけると円周率がわかる - 大人になってからの再学習
                                              • これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama

                                                イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ

                                                  これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama
                                                • SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル

                                                  サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは本日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

                                                  • プログラムを動かす時にメモリがどのように割り当て・解放されるのかをめちゃくちゃわかりやすいイメージ画像で解説してくれるサイト「Memory Allocation」

                                                    コンピューター上でプログラムを動作する際に必要になるのがメモリです。プログラム自体をメモリに読み込む必要があるのはもちろん、プログラムが行う動作はほとんど「メモリから値を取りだして計算し、メモリに保存する」であるといっても過言ではありません。プログラムが動作する際にメモリがどのように管理されているのかについて、ベテランプログラマーのサム・ローズさんがブログで解説しています。 Memory Allocation https://samwho.dev/memory-allocation/ C言語の標準ライブラリには「malloc」と「free」という2つの関数が用意されています。この2つはなんと1979年のUnix v7から存在している歴史ある関数で、mallocがメモリの割り当てを担当し、freeがメモリの解放を担当しています。サム・ローズさんの解説は「この2つの関数の中身を自分で実装する」

                                                      プログラムを動かす時にメモリがどのように割り当て・解放されるのかをめちゃくちゃわかりやすいイメージ画像で解説してくれるサイト「Memory Allocation」
                                                    • アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」

                                                      アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム&プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。

                                                        アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
                                                      • Alpha Zeroの衝撃と技術的失業|山本一成🚗TURING

                                                        2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99%を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ

                                                          Alpha Zeroの衝撃と技術的失業|山本一成🚗TURING
                                                        • フォント同士を交配させて新しいフォントを作る「genoTyp」が面白い - てっく煮ブログ

                                                          「この発想はなかった!」と驚いた。genoTyp はフォント同士を交配させて新しいフォントを生み出す実験サイトだ。早速、試しにやってみた。1. 第一世代の親を決めるgenoTyp を開いて左上の [Breed] タブをクリックすると「交配ページ」が表示される。[add original font] ボタンをクリックして、祖先となるフォントを2つ追加してみた。交配させるために2つのフォントをドラッグしてくっつけた。くっついた状態になれば交配の準備は完了だ。2. 交配させてみる中央の [cross] ボタンを押すと第一世代が誕生する。4人の子供が誕生した。父親似だったり、母親似だったり、子供によって雰囲気が異なっている。3. 第一世代でも交配別の [original font] を追加させて、第一世代の中から気に入ったものと交配させてみた。3人の子供が第二世代に誕生した。4. さらに交配!今度

                                                          • 遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう!

                                                            おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる

                                                              遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう!
                                                            • 文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog

                                                              こんにちは!はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか? grep はどのように文字列を検索しているのか? MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか? パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか? 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか?」「なぜ重要なのか?」「何を知っておくべきか?」「どうやって勉強すればいいのか?」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに

                                                                文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
                                                              • コンプガチャの確率マジックを中学生にも分かるように説明するよ - てっく煮ブログ

                                                                コンプガチャが話題になっています。コンプガチャにハマりやすい理由として「最初は当たりやすいが、だんだん確率が低くなる」という指摘があります。なぜ「確率が低くなる」という現象おきるのでしょうか。この記事ではコンプガチャの裏側にある確率マジックを分かりやすく解説します。サイコロの面を全部そろえるゲームいちばん身近な確率といえばサイコロです。サイコロを使ったこんなゲームを考えてみます。サイコロ コンプのルール サイコロを 1 回振るには 10 円が必要。 6 つの面をすべてを出せば、ペットボトル飲料をプレゼント。「サイコロの 6 つの面をすべてコンプしよう」というゲームなので、シンプルな「コンプガチャ」といえます。このゲーム、あなたなら参加しますか?6 つの面を全部だせばよいので、運がよければ 6 回(60円)でペットボトルが手に入ります。なんだかお得そうです。ためしにやってみると・・・サイコロ

                                                                • 日本語検索の品質向上にむけて

                                                                  +1 ボタン 2 AMP 11 API 3 App Indexing 8 CAPTCHA 1 Chrome 2 First Click Free 1 Google アシスタント 1 Google ニュース 1 Google プレイス 2 Javascript 1 Lighthouse 4 Merchant Center 8 NoHacked 4 PageSpeed Insights 1 reCAPTCHA v3 1 Search Console 101 speed 1 イベント 25 ウェブマスターガイドライン 57 ウェブマスタークイズ 2 ウェブマスターツール 83 ウェブマスターフォーラム 10 オートコンプリート 1 お知らせ 69 クロールとインデックス 75 サイトクリニック 4 サイトマップ 15 しごと検索 1 スマートフォン 11 セーフブラウジング 5 セキュリティ 1

                                                                    日本語検索の品質向上にむけて
                                                                  • 写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure

                                                                    一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像(実写写真)に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ

                                                                      写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
                                                                    • フロントエンドエンジニアのための動画ストリーミング技術基礎

                                                                      動画はデータ容量が大きい 画像と違い、動画コンテンツはデータ容量がとても大きいため、データをダウンロードして再生するまでに待ち時間が発生します。 動画のデータ容量が大きい理由はとても単純で、動画は画像データが集合したものだからです。静止画像を人間の目が滑らかに感じられる速さで切り替えて表示することで絵を動かすという表現を実現しています(よくパラパラマンガに例えられますが、そんな感じです)。この人間の目が滑らかに感じる速さというのが 1 秒間に 30 枚だったり 24 枚を切り替えることになります。29.97 (≒30) fps とか 24 fps とかの数字を耳にしたことがあるかと思いますが、24 fps の場合は 1 秒間(s)の間(p)に 24 フレーム(f)を切り替えることを意味します。 データを全て自分の端末にダウンロードしてから再生しようとすると、かなり長い待ち時間が発生してしま

                                                                        フロントエンドエンジニアのための動画ストリーミング技術基礎
                                                                      • サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ

                                                                        サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

                                                                          サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
                                                                        • AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

                                                                          AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記

                                                                            AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
                                                                          • アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと

                                                                            趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。Read less

                                                                              アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
                                                                            • Ruby on Railsの「えせMVC」の弊害

                                                                              先日のエントリーでも少し触れたが、Ruby on Railsの最大の問題点は、それが持つ「一見そのフレームワークがMVCの形をとりながら、MVCの最も大切なところを外している『えせMVC』である」点にある。MVC(Model View Controller)がなぜ必要かを根底の部分でちゃんとと意識せずにRailsアプリケーションを作ると、後々ひどい目に会うので注意が必要である。 その意味では「RailsでMVCを学ぶ」などもっての他だし、「JavaにもRailsと同じようなフレームワークを作って業務用アプリの開発を効率化しよう」などという発想もとても危険である。 ということで、今日はまずはMVCの解説から。 MVCの発想の根底には、「モジュール化と情報の隠蔽により、プログラムがスパゲッティ化するの(コード間の相互依存関係が複雑に入り込んでしまってにっちもさっちも行かない状態になること)を避

                                                                              • macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる - NFLabs. エンジニアブログ

                                                                                はじめに こんにちは。事業推進部でOffensive Teamを担当する永井です。 先日のApple発表会では新型のiPhoneやApple Watchなど心躍る製品が色々と発表されましたね。筆者は特に新型iPad miniが心に刺さっています。 さて、今回はApple関連の話として「macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる」というネタについて書いていきます。 解凍できる条件 何を言っているんだと思われるかもしれませんが、macOSで作られた暗号化zipファイルは以下の2つの条件を満たす場合にパスワード無しで容易に解凍が可能です。 zipの暗号化方式がzipcryptoである (通常の暗号化zipファイルは基本的にzipcryptoが利用されています) zip内のいずれかのディレクトリの中身が.DS_Storeファイルおよび何らかのファイル1つである このうち1.は基本

                                                                                  macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる - NFLabs. エンジニアブログ
                                                                                • dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。

                                                                                  このドメインは、お名前.comで取得されています。 お名前.comのトップページへ Copyright © 2020 GMO Internet, Inc. All Rights Reserved.

                                                                                    dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。