以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→
三浦弘行九段の竜王戦出場停止について
どうも、id:BigHopeClasicです。 本当はこんな内容、自分ではてなブログに投稿したほうが見た目もきれいになるしいいんでしょうが、持続できないブログを作るのも気後れするので、増田を使います。 さて、掲題の件、はびこりそうな誤解がいくつかありそうなのが将棋ファンとして気になったので書こうと思ったものです。 カンニングはあったの？本稿投稿時段階での報道を元にする限りでは、 「日本将棋連盟が三浦九段に対して、カンニングをしていないという悪魔の証明を求めた」 としか解釈できません。つまり、将棋連盟は三浦九段に対して、決定的な物証などを何一つ押さえないまま 「疑われているので潔白を証明しろ」 というに等しい要求を投げかけたことになります。 この点については続報を待つ必要がありますが、あくまでも現段階での私個人の感想としては 「下策中の下策、愚の骨頂」 というコメントに尽きます。 なるほど確
今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場
このところ立て続けにコードレビューについて話をする機会があったので 私が経験した最高のレビュー体制を簡単にまとめておこうと思います。 利点 何故必要か 何が嬉しいのか コスト うまく回すためには何が必要か 細かい運営方法 はっきり言って当たり前の事しか書きません。 私も当時は当たり前のことだと思っていましたから、特に気にもしていなかったのです。 ただ見聞するところによると、これをちゃんとやっているところはとても少ないようです。 ウォールストリート系のファンドでもろくにレビューしてないとかどういうことなんでしょう。 だから時々会社が吹っ飛ぶんですね… 結局は、ああだ、こうだ各論を言っても、ちゃんとやれるのか、それ一点に尽きてしまう話なのですが… 利点 レビューを何のためにするか、それはまず第一に自分達の書いているコードに潜在するバグによる損失をできるだけ少なくすることでしょう。 型システムや
パスワード認証
にゅーす特報。 「ニュー得ブログ」が「にゅーす特報。」と名前をかえて生まれ変わりました！
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
初めに LinusによるGitのinitial commitのREADMEの訳です。 社内のSVNからの移行を促すために資料を整備していたのですが、SVNでやっていたことを移し替えたりコマンドを覚えたりするより内部構造を知ったほうが早いことに気づきました。 それで、gitの内部構造についての解説資料を色々見ていたのですが、データ構造については原作者のこのREADMEに言い尽くされている気がします。のみならず、gitを使うものが抱くべき精神性のようなものが示されており、深い感銘を覚えました（ヒャッハー）。 README: ”GIT - 馬鹿コンテンツトラッカー” コミットメッセージ：git, 地獄からきたインフォメーションマネージャ gitの意味 "git" は何を意味することも出来る、お前の気分次第だ。 3文字で、発音可能で、実際のUNIXシステムで共通コマンドとして使われていないものであ
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】｜ChatGPT研究所
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ！' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
Imagicを理解する
17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
昨日、上野宣（@sen_u）さんがパスワードの総当りに要する時間の表をツイートされ、話題になっています。 総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表を日本語化した。https://t.co/cVSNUZkAKv pic.twitter.com/rtS8ixwOqi — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 1万件を超えるリツイートがありますね。大変よく読まれているようです。しかし、この表は何を計測したものでしょうか。上野さんにうかがってもわからないようでした。 何ですかね？パスワード空間が大きくなると解読に時間が掛かるということくらいがわかりますかね。 — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 一般に、パスワードの総当たり攻撃（ブルートフォースアタック）というと、以下の二通りが考えられます。 ウェブサイト等でパスワードを順番に試す
番外編。普通はどれも必要ないと思う。 しかし正攻法ではニッチもサッチもいかない時、というのは必ずおとずれる。 たとえばアイデアがいますぐ必要だ、しかしジェームス W.ヤング『アイデアのつくり方』に載ってる正攻法→（１）仕込む （２）忘れて待つ （３）浮かんだのをつかまえる、なんてことは今やってられないんだ、何しろ今すぐ必要なんだ、という時である。 そんな時、悪魔はあなたの耳元でささやくだろう。 「パクれ」 エドガー・アラン・ポーだって、創作はコンポジションだと言い切ってるじゃないか。ヤングだって『アイデアのつくり方』の中で「新しいものなんてのは、結局のところ古い既存のものの組み合わせだ」みたいなことを言ってるじゃないか。 しかし、他の物書きがこさえた「出来合いのもの」をそのまま引き写して来るのと、古いネタを組み合わせて使うのは、雲泥の差がある。 パクるなら、せめて違うジャンルからパクろう。
料理動画のクラシル、圧倒的支持の意外なワケ
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、本記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ
【予算5,000〜10,000pt情報が良い＆多ければそれ以上も】 東京23区武三地区で、タクシーの営収につながる情報を教えてください ・時間帯、曜日別で流し営業のコ…
【予算5,000〜10,000pt情報が良い＆多ければそれ以上も】 東京23区武三地区で、タクシーの営収につながる情報を教えてください ・時間帯、曜日別で流し営業のコツや具体的に流すエリア ・時間帯、曜日別で比較的流れる、台数が少ない、客が付きやすいツケ待ちの場所 ・その他営収に繋がる情報があればどんな小さな抽象的〜具体的情報を ブレーンストーミングのように何でも教えて下さい 私は平日池袋、新宿、渋谷周辺を営業していますが、特にエリア等は限定しません 収入に直結し、業界的にも貴重な情報のため、高額なポイントを用意しました これでも安過ぎるくらいだとは思いますが、この質問がここを見ている “一部の”現役ドライバーが生き残る情報になるのではないでしょうか インターネット上に存在する情報は個人の日記が殆どで、検索での限界を感じ ここに質問してみました 出番の日に実際に営業して確認もしたいと思いま
shi3zさんの通信上の圧縮アルゴリズム利用の認識と、big_brosさんによる指摘及び圧縮アルゴリズムの解説 - Togetterまとめ
吉良理人@ねもい @big_bros ゲーム畑出身のフリーランスSE/プログラマ、VOCALOIDで遊ぶDTMerのにわかギター弾き。秋葉原酔狂楽団(仮)楽長。日本飯盒協会員。投稿動画bit.ly/ePqOuE ピアプロpiapro.jp/bigbros まとめ kadongo38氏「日本の通信事業者よりAppleやFacebook, Google の方が問題」 「通信の最適化」でモバイル通信事業者が音声や画像をトランスコード（再圧縮）などする件が話題となっています。 これついて、kawango38氏による高木浩光氏への批判と、同調する意見への批判、及び、それへの反応。 主に、通信の秘密への侵害を問題視する意見への反論。 有益な情報や喧嘩腰な発言など雑多に集めたものです。 kadongo38氏によるshi3z氏のフォローと、それに続くtakagiichiroとの会話 http://toge
cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 検索アルゴリズム的に「高品質なサイト」って何だろう？Googleが、高品質サイトを判断するための参考になる「質問集」を公開。 公開日時：2011年05月07日 09:03 米Googleは2011年5月6日、役に立たない低品質サイトの排除と同時に優れたコンテンツが検索上位に表示されるようにするためのアルゴリズム変更（パンダ・アップデート(Panda Update)）に関連して、同社が考える「高品質サイト」について言及している。 検索マーケティング業界で話題になっているパンダ・アップデートとは、いわばアルゴリズムで自動的にサイト品質（site quality）を判断しようとするGoogleの取り組みだ。低品質サイトの検索順位を低下させることにより、検索利用者が優れたコンテンツを探し出せるようにする狙いがある。 「アル
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった──アキバ通いのパソコン少年がゲーム アーツを創業──宮路洋一氏にゲームAIの核を聞く【聞き手：三宅陽一郎】
じつは1980年代の“国内ゲームAI史”は、これまでまったくの暗黒大陸と化していた。そんなところに発見されたその資料は、驚くべきことに──いまAI研究の最先端にいる開発者から見てもまったく色褪せない歴史的な完成度であるという。 この“早すぎる”麻雀の“ゲームAI”は、はたしてどう生み出されたのだろうか？ この奇跡ともいえる仕様書を作った人物は、ゲームソフト制作会社ゲームアーツを立ち上げ、その後『LUNAR』、『グランディア』シリーズや『機動戦士ガンダム ギレンの野望』のプロデュース、そして『大乱闘スマッシュブラザーズX』の開発プロデュースなども手がけた宮路洋一氏だ。 宮路洋一氏 当時、23歳の若者だった氏が作り上げた“麻雀AI”完成度の高さの舞台裏には──じつに1年半にわたる、途方もない回数のテストプレイの日々があったという。 「いつのまにかAIになっていた」、「いま思うと手動でディープラ
データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
回答 (7件中の1件目) まずはUUID及びその対案として用いられる連番(自動採番)のメリット・デメリットを整理します。 (タイムスタンプキーや複合キーなどもその効率性から設計上有用なシーンはありますが、比較から除外します。) * UUIDを使うことのメリット * * データベースにSQLを送信する前からアプリケーションレイヤーでIDを生成できる。 * * トランザクション処理を実装しやすい場合がある。 * IDを推測しにくい。リソースが列挙可能ではない。 * UUIDを使うことのデメリット * * レコード・インデックスサイズが増加する。 * * ...
２つのことを同時に学ばない
こんにちは、ある人のところてんです。プロシンという情報処理学会の<s>新年会</s>学会にかれこれ15年くらい参加しているわけですが、本稿はそこで水島さんと話をした「2つのことを同時に学ばない」という考え方についてのまとめになります。 初手レイトレーシング「２つのことを同時に学ばない」というのは私が発した言葉ですが、この言葉には私の友人の影響があります。 私の友人に「新しいプログラミング言語を覚える際には、とりあえずレイトレーシングを書いてみる」と言うやつがいます。 彼にとってはレイトレーシングのコードは、資料を何も調べずとも書けるそこそこに複雑なコードという位置づけのようです。 そのため、彼にとってはレイトレーシングを新しい言語で書くことで、言語仕様にのみ問題を絞って勉強することができるわけです。仮に実行結果がマズかったとしても、それは言語仕様の理解の問題であり、アルゴリズム自体に問題な
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
備考 2018/09/21 22:15 追記 2018/09/20 12:10 に公開した「どうして JWT をセッションに使っちゃうわけ？」というタイトルが不適切だとご指摘をいただいています。 その意見はもっともだと思いますので、現在、適切となるようにタイトルを調整しています。 ご迷惑およびお騒がせをして大変申し訳ございません。 本文の表現についても改善の余地は大いにありそうですが、こちらは (すでにご意見を頂戴している関係で、) 主張が変わってしまわないように配慮しつつ慎重に調整させていただくかもしれません。 はあああ〜〜〜〜頼むからこちらも忙しいのでこんなエントリを書かせないでほしい (挨拶)。もしくは僕を暇にしてこういうエントリを書かせるためのプログラマーを募集しています (挨拶)。 JWT (JSON Web Token; RFC 7519) を充分なリスクの見積もりをせずセッシ
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
LOG関数で2を底とする対数(二進対数)とO(logN)の意味を知ることは情報処理の基本である【Excel】 - わえなび ワード＆エクセル問題集 waenavi
対数のlogを勉強するときにまず最初に習得するのは常用対数です。 【LOG・LOG10関数】Excelで10の累乗と常用対数が使えたら数値の桁数が計算できます 常用対数を習得したら次に習得するのが2の累乗と2を底とする対数です。学生の時に、2，4，8，16，32・・・と2の累乗を覚えた人もいるのではないでしょうか？ 大人であれば、2を10回かけたら1024（=約1000）になることを知っておいても損はないでしょう。携帯電話の「ギガ」はもともと2を30回かけると約10億＝1ギガの情報量になるところからきています。2の累乗と2を底とする対数を理解することは情報処理を理解する第一歩と言っても過言ではありません。 そこで、今回は、Excelで2の累乗と2を底とする対数を求める方法とその応用について解説します（2進数については深入りしません）。 目次 １．まずはExcelで２の累乗の性質を考えてみよ
朝日新聞社は4月2日、指定した字数や割合に長文を要約する「長文要約生成API」を開発したと発表した。評価用途に限り、無償で利用できる。会議の議事録や、採用活動で受け付けるエントリーシートの速読などに役立てられるという。
More preview enhancements for Windows Azure AD Premium - Active Directory Blog - Site Home - TechNet Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
ステログ
判断基準：4.0～5.0といった高評価をつけた人のうち、過去にレビューした数が少ない人の割合を出してます。60%以上はヤラセの可能性があると判断しています。ただし、高評価をした人が5人以下のときは、判断不可とします。ただし、ステルスマーケティングに高額なお金を払うところは、レビューの多いユーザを持っているため、判断できません。しかし、高品質なステマにお金を払うお店は、そこまでマズくないと思います。
はじめに もうすっかり年末なので、これから2015年にかけてアプリケーションアーキテクチャがどのようになっていくのかという個人的な考え/妄想や背景について、「リアクティブ」というキーワードをもとににまとめてみたいと思います。 Google Trendsを見ると"reactive programming"という言葉は2010年前後から、ゆっくりとバズをし始め、現在も上昇を続けています。 また、仕事としては、2010年ごろから大規模なWebサービス開発において、フロントエンド、バックエンド、アルゴリズム改善といった様々な箇所で、リアクティブプログラミングの要素を取り入れながら、アーキテクチャの改善を進めてきました。そのため、こういったアーキテクチャがコード品質の維持や安定性の向上、実際的で複雑な問題の解決にも適応可能であるということを実感として持っています。 近年、そういった要素が様々なツール
Midjourney/Memeplex(StableDiffusion)などの画像生成AIで思い通りの画像を出すヒント｜shi3z
このnoteの収益を使ってStable Diffusionを使ったWebサービス https://memeplex.appを公開しました。誰でも無料で何枚でもAI作画をすることができます(そのかわり、混み合ってる時は時間がかかると思います)。 このnoteで学んだことをぜひ活用して、AIによる新しい時代の風を感じてください。 また、本文中にMidjourney、StableDiffusion、DreamStudio、Memeplexなどの言葉が頻出するため、全面的な修正を行うことにしました。StableDiffusionに統一しておきたいと思います。 現状(2022/8/28)は、StableDiffusion=DreamStudio/Memeplexと考えて構いません。Memeplexは将来的にStableDiffusion以外のアルゴリズムもサポートする予定だからです。
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
Ｑ：これは何の構造を表しているでしょう？ グラフ理論 上の構造のように、頂点（ノードともいいます）の集まりと、２つの頂点をつなぐ辺（エッジともいいます）の集まりでできたもののことを「グラフ」あるいは「ネットワーク」と呼び*1、このような構造を研究する分野こそが「グラフ理論（Graph theory）」です。今回はそんなグラフを使うと、身近なものの新たな側面が見えてくる話。 （余談ですが「グラフ」という用語は、数学だと関数のグラフとか円グラフみたいなやつもあって検索精度が悪いです。グラフ理論に関してわからないことがあった場合に「グラフ ○○」や「グラフ理論 ○○」とググるよりも、「ネットワーク ○○」とググったほうが得たい情報にリーチしやすいというライフハックが知られています） さて、冒頭のグラフです。グラフ理論の知識なんかひとつもなくても、このグラフから読み取れることはいくつもあります。例
オンライン投票はなぜ『難しい』のか
日本で公職選挙が近づいてくると、「202X年にもなって投票所に行く必要があるなんて」とか「オンライン投票もいまだにできないなんて」みたいな声をよく聞きます。 [1] 法にも技術にも詳しくない一般の人がそう思うのは自然なことでしょう。オンライン投票ができれば、少なくとも若年層の投票率にはいい影響がありそうです。しかし「現代的で民主的な選挙」の要件をしっかり満たしてオンライン投票を実現するのは、実は技術的にも容易ではありません。 「現代的で民主的な選挙」の要件とは、どういうものでしょうか。現在の技術でオンライン投票を実施すると、その要件はどのように毀損するのでしょうか。私たちはその要件を、本当に理解しているでしょうか。 本記事は、「現代的で民主的な選挙」の要件を振り返り、そこから導かれる「オンライン投票のなにが『難しい』のか」をできるだけ明確にする試みです。そして、議論をその先へ進めるための前
InfoQ: HTTPSコネクションの最初の数ミリ秒
ほとんどの人がHTTPSとSSL (Secure Sockets Layer) を結びつけて考えます。SSLは1990年代半ばにNetscape社が開発した仕組みですが、今ではこの事実はあまり正確でないかもしれません。Netscape社が市場のシェアを失うにしたがって、SSLのメンテナンスはインターネット技術タスクフォース(IETF)へ移管されました。Netscape社から移管されて以降の初めてバージョンはTransport Layer Security (TLS)1.0と名付けられ、1999年1月にリリースされました。TLSが使われだして10年も経っているので、純粋な"SSL"のトラフィックを見ることはほとんどありません。 Client Hello TLSはすべてのトラフィックを異なるタイプの"レコード"で包みます。ブラウザが出す先頭のバイト値は16進数表記で0x16 = 22。 これは
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高層ビルのエレベーターホールには、なぜ階数表示がないのか - 本当は怖いHPC
アルゴリズムとは何か！？ ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ - Qiita
コードレビューについて - camlspotter’s blog
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
Linus Torvalds氏によるGitの内部構造の解説 - Qiita
統計的機械学習入門
PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表(by 上野宣)について分析した - Qiita
物書きが悪魔と契約する前に試すべき７つの魔道具
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
最高にエッチな画像が遺伝的アルゴリズムで生み出される様子を見て反省する日々 - 本しゃぶり
cakes（ケイクス）
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 ::SEM R (#SEMR)
CodeIQについてのお知らせ
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
どうして JWT をセッションに使っちゃうわけ？ - co3k.org
朝日新聞社、長文を要約するAPIを無償公開 500字→200字に圧縮、重要事項の自動抽出も
2015年に備えて知っておきたいリアクティブアーキテクチャの潮流 - Qiita
日本の中心はどの県だ？グラフ理論（ネットワーク）の基本的な諸概念 - アジマティクス