難問の巡回セールスマン問題、粘菌に学んだ新型コンピュータで北海道大学が解決 大学ジャーナルオンライン編集部 北海道大学の葛西誠也教授らの研究グループは、Amoeba Energy株式会社と共同で、アメーバ生物である粘菌の行動に学んだ新型アナログコンピュータを開発し、代表的な組合せ最適化問題「巡回セールスマン問題」を解くことに成功した。 アメーバ生物である単細胞の真性粘菌は、不定形の体を環境に最適な形に変形できる高度な計算能力を持つ。先行研究で、アメーバ生物を組込んだ「粘菌コンピュータ」が巡回セールスマン問題に利用可能と分かっていた。そこで研究グループは、アメーバが変形するメカニズムをアナログ回路中の電子の動きで再現し、都市配置や距離などの制約条件をコンパクトに表現できる仕組みの新方式コンピュータ「電子アメーバ」を開発。これにより、巡回セールスマン問題の解を迅速に探し出すことに成功した。この
畳み込みの視点から見たforall(every)とexists(some): 空集合に対するforallは常にtrueになる - Lambdaカクテル
こういうツイートが話題になっていた。 「配列のすべての要素が条件を満たすならtrueを返す」関数を定義するとき、空の配列を渡したらfalseを返すかtrueを返すかが、良いプログラマかどうかの一つの境目だ— ふみ (DJ Monad) (@fumieval) 2023年5月29日 つまりScalaで言うと次のようなコードが何になるか、というものである。 val xs = Seq.empty[Int] xs.forall(_ == 42) 結論から言うと、このような関数は常にtrueを返す。 なぜだろう？その理由をこれから説明する。 ちなみに他に以下のような意見があった: 仕様による 例外を投げるべき いずれもまぁありえなくはないが、やめておいたほうが良いと思う。もし仮にfalseを返すような仕様があった場合、それは数学から乖離しているのでいずれ仕様内部で矛盾する可能性が高いし*1、最終的に
鈍器が届いたんですよ。 カード履歴みてたら昨日13,200円の見覚えのないAmazonからの請求があって、「本でもなさそうだしAmazon見ても履歴ないし謎い」とか思ったら宅急便がきて。。。 まあ、注文してた「コンパクトデータ構造」が来てたわけだけど。 asin406512476X:detail 予約したのが6/16で直近の履歴を見てもなくて、そして今日が発売日なので昨日決済されて発送された、ってことらしい。 紙が固めでめくりやすい。というか、めくるのが楽しい。変なデータ構造がいっぱい載ってるのもよい。図も多いので、絵本みたい。内容的には読むの大変そうだけど、落ち着いてゆっくり読めば大丈夫そう。 内容としては、圧縮した状態でいろいろ操作ができるデータ構造を考えようぜ、という感じ。 Wikipediaだと「簡潔データ構造」の項目を見ると載ってる。 と思ったら、こういう本があった。 簡潔データ
大学入試史上最も難しい伝説の問題をパズルゲームにしたとき、このゲームをクリアせよ。（1998東大） | フリーゲーム投稿サイト unityroom
歴史上一番難しい入試問題といわれる「1998年東大後期第3問」をゲームにしたら、意外とキャッチーなパズルになりました。 天才のあなたならこのゲームをクリアしてくれると信じています。 このゲームはお題「あい」の1週間ゲームジャムに参加作品です。 グラフ理論における「アイソモーフィズム（同型写像）」を作るゲームとなっています。マジでどういう意味？
ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール：椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組みづくり」に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi
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 hossie - AtCoder 2023/04/01 に AtCoder 入水しました (参加者の上位 10% ほどにあたる水色レートに到達)。参加から一年ほどでした。 本記事は色変に関する、まとまりのない長文ポエムです。 入緑の色変記事 AtCoder 緑になったのでパズル好きな人に競プロを紹介してみる - Qiita Rust 初心者の AtCoder 用開発環境設定と、解く流れの例 - Qiita Rust 初心者の AtCoder でよく使う言語機能とライブラリー覚え書き - Qiita スペック 開発環境 Micr
Googleはユーザーエクスペリエンス(UX)改善のため、常に検索エンジンのアルゴリズムを進化させています。アルゴリズムの変更によりGoogle検索結果の順位が変更されることも多く、「Googleがいつ・どんなアルゴリズム変更を行ったのか」は、ウェブサイトの流入分析に役立ちます。そんなGoogleのアルゴリズム変更について、2021年1月から12月までの内容をまとめた図が公開されました。 An Overview of Google's Algorithm Updates in 2021 [Infographic] | Social Media Today https://www.socialmediatoday.com/news/an-overview-of-googles-algorithm-updates-in-2021-infographic/617013/ 以下がGoogleが20
【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 pythonnumpyfftdftmatplotlibフーリエ変換高速フーリエ変換ナイキスト周波数標本化定理 こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip
![【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/62c624e35ea268ce332a1d128f27738a882d3e03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fman-5572871_1280.jpg)
アルゴリズム分析で「売れる本」量産、83億円調達のAI出版社日本上陸へ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
Inkitt（インキット）はアマチュア作家が小説を投稿、公開できる無料プラットフォームを提供するスタートアップだ。同社はInkittに掲載された小説の「読者による読まれ方」をアルゴリズム分析し、「ヒットセラーになりそうな」小説を選択、別に運営する有料アプリ「Galatea（ガラテア）」で正式に公開するというシステムに乗せて刊行物を次々に世に問うている。また、ストーリー展開のABテストをして読者の反応をみる、といったAI編集機能も実装している。 「ハリー・ポッター」の刊行、出版社13社が断った つまりInkittは、読まれる小説の卵のデータを「読者から」収集、データ解析、選別したのち、有償で販売する、という、古い出版業界の度肝を抜くような新規のビジネスモデルで大成功している出版社なのだ。 同社のコミュニティにはこれまでに少なくとも、700万人の読者と30万人の作家が参加している。また、コロナ
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D assets and efficient architectures for denoising 3D data, neither of which currently exist. In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image
ReDoS 検出の最先端 recheck の紹介 / State of the Art of ReDoS Detection
YAPC::Japan::Online 2022 での発表資料です。 recheck:
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
Sep 14, 2020Download as PPTX, PDF199 likes331,155 views 東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized E
Linus Torvaldsは12月11日（米国時間）、前週の告知どおりに「Linux 6.1」の正式リリースをアナウンスした。 Linux 6.1 -Linus Torvalds Linux 6.1はメインライン開発ではじめてRustを採用したことが大きな話題となったが、そのほかにもユーザ空間におけるメモリサニタイザーツールに似た動的エラー検出の「KMSAN」やB-treeベースのデータ構造「Maple Tree」、AMDの新しいPMFドライバのサポートなど多くのアップデートが行われている。Googleの開発者がメインラインへのマージを提案してきた「MGLRU（Multi-generational LRU）」もそのひとつで、古参のカーネル開発者であるAndrew MortonもMGLRUのメインライン化をバックアップしてきた。 Linuxカーネルではメモリ管理に「LRU（Le
アルゴ式
ブクマの方が嘘松認定しながら怒っておられましたので、配信されていたことが分かるものを載せさせて頂きました。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今回は、何も知らないところからバンディットアルゴリズムを学びました。 シンプルなバンディットアルゴリズムから、各ユーザーごとに最適化するContextual Bandit、順序を最適化するCascading Banditまで解説します。 学んでいて疑問に思ったことを解消しつつ記載しています。 ソースコード https://github.com/birdwatcherYT/bandit 対象読者 バンディットアルゴリズムを理解して実装したい人 ユーザーごとにカスタマイズしたバンディットを理解して実装したい人（Contextual Band
データベースライブラリであるTkrzwの初版をリリースした。Kyoto Cabinetの正式な後継製品である。本家のサイトはここである。設計目標の通り、高速かつ堅牢で多目的に使える実装になったと思っている。私の下手な英文を読ませるのも忍びないので、ここに概要を書いておこう。 ダウンロードとインストール このディレクトリにソースファイルのパッケージが置いてあるので、ダウンロードする。あとは典型的なインストール手順を踏襲すればよい。 $ tar zxvf tkrzw-0.9.1.tar.gz $ cd tkrzw-0.9.1 $ ./configure $ make $ make check $ sudo make install自分の環境でもテストをしたいという人は以下のコマンドを実行してもよいし、しなくてもよい。テストケースはGoogle Testを使って書かれているので、予めそれをインス
【ちょくだい】競プロer採用のミスマッチが起こる理由と、開発者体験が高いチームのつくり方【Developer eXperience Day 2024 レポート】 | レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPコラムテック最前線レポート【ちょくだい】競プロer採用のミスマッチが起こる理由と、開発者体験が高いチームのつくり方【Developer eXperience Day 2024 レポート】 【ちょくだい】競プロer採用のミスマッチが起こる理由と、開発者体験が高いチームのつくり方【Developer eXperience Day 2024 レポート】 2024年8月20日 AtCoder株式会社 代表取締役社長 高橋直大（ちょくだい） 2012年、慶應義塾大学環境情報学部卒業。2014年、慶應義塾大学院政策メディア研究科卒業。2008年に、Microsoftが主催するプログラミングコンテスト「Imagine Cup」で世界3位を獲得。その後、ICFP Contestの4度の優勝、TopCoder Openの2度の準優勝など、プログラミングコンテストにおいて多くの成績を残す。2012年に、
LLMが自分で「より賢いLLMの作り方」を発見するSelf-Developingフレームワーク（NEC 石橋陽一氏） | AIDB
ブックマーク最終更新日：2025/03/10 本記事は、研究者が自ら著書の論文を解説する特別企画です。AIDBの通常記事とは異なり、本企画の記事は会員以外のすべてのユーザーも全文閲覧できます。皆様ぜひお楽しみください。また、本企画への応募は以前からXで募集しており、これが4記事目の公開となります。本企画は継続開催中です。研究者の方はこちらからご応募ください。 今回は、NECの石橋 陽一氏ら研究グループによる”Can Large Language Models Invent Algorithms to Improve Themselves?“の解説です。 以下、論文著者による寄稿です。 自己紹介 名前とプロフィールページ 石橋 陽一 (Yoichi Ishibashi) X：@__tuxi__ 個人サイト: https://yoichi1484.github.io/ 所属 NEC Corpo
MeCab互換な形態素解析器Vibratoの高速化技法 - 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、MeCab互換の形態素解析器Vibrato（ヴィブラ〰ト）を開発しています。プログラミング言語Rustで実装しており、高速に動作することが主な利点です。Vibratoはオープンソースソフトウェアとして以下のレポジトリで公開しています。 github.com 本記事では、Vibratoの技術仕様を解説します。以下のような方を読者として想定します。 自然言語処理の要素技術に興味のある方 データ構造・アルゴリズムに興味のある方 Rustでの自然言語処理に興味がある方 Vibratoについて 最小コスト法による形態素解析 単語ラティスの構築 最小コスト経路の計算 高速化の取り組み 辞書引きのキャッシュ効率化 実装での注意点 連接コスト参照のキャ
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 アルゴリズムの説明 順位相関の確認 定量評価 定量評価の内訳 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションアイテムを特徴づけるための情報として、画像とテキストがある。これらは異なる情報を含んでいると考えられる。 類似のファッションアイテムを検索する場面で、画像とテキストの情報を両方活用することで、検索の精度を向上させることができると推測される。 類似のファッションアイテムを検索するタスクで、両方の情報を活用した提案手法の性能を評価し、片方の情報だけを活用するよりも、大幅に性能が改善することを確認した。 背景・目的 この記事は以下の記事の続編です。 tech.drobe.co.jp 以前の記事で、私たちはプロのスタイリストが作成した評価データセットを用いて、複数のアルゴリズムを類似商品検
この木なんの木？ モンテカルロ木と最良優先MiniMax木の"間"に存在する名もなき木々 - ヴァルの開発記
概要 この記事ではまだ名前が無いと思われるゲーム探索木をいくつか紹介します。この記事では具体的な実装は示さず、概念の紹介にとどめます。 この記事を読むために必要な知識は以下です。 ・モンテカルロ木探索＋UCB1 ・MiniMax探索 ・ボンバーマンの基本的なルール 名のある木々 名もなき木々を紹介する前に、まずは名のある木々を紹介します。 MCTS モンテカルロ木探索。簡単に言えば、評価関数を使わず、ランダム試行を繰り返して勝率の平均が高い手を調べる手法です。 有名な木なので、検索するとたくさん解説がヒットするのでこの記事では説明を割愛します。 一応参考として、私が初めてMCTSを実装したときに参考にした論文を載せておきます。 →A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods 最良優先MiniMax 最良優先MiniMax探索についてはこちらの論文が
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない
インフラエンジニアの中野(etsxxx)です。今回はWebのフロントの話です。稚拙な部分はご容赦を。 はじめに 前提知識 解決案の候補 解決案1: 手でspanタグをつける 解決案2: サーバーサイドの処理 解決案3: クライアントサイドの処理 クライアントサイドで文節区切り 実装 結果と考察 さいごに 2024/05/16追記 はじめに 2020年12月、リブセンスにQ by Livesenseという広報ブログが誕生しました。このブログは明朝体と縦書きと長文にアイデンティティがあります。 Q by Livesenseはこういう見た目のブログです。 Q by Livesenseは縦書きということで、漢数字を使っていたり、写真やイラストを使わずに純粋な文体で記事を書いていたりと、書籍のような日本語らしさが求められるデザインとなっています。 縦書きはWebエンジニアにとっても珍しい実装ですが、
Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン(12) アルゴリズムの基本用語 - 「グラフ」とは?
皆さんは「グラフ」という言葉を聞いて何を思い浮かべますか。Excel の折れ線グラフや棒グラフを想像する方が多いことでしょう。しかしアルゴリズムの文脈では、グラフは「モノとモノを繋ぐ関係」のことを指します。今回は、グラフの基本について整理した上で、どんな問題をグラフで表すことができるのかを紹介します。 グラフとは グラフは、モノとモノを繋ぐ関係を表すネットワーク構造のようなものです。グラフは頂点と辺からなり、頂点はモノを、辺は繋がりを表します。イメージしづらい場合は、鉄道路線図の駅を頂点、線路を辺と考えると良いでしょう。なお、頂点同士を識別するため、各頂点には 1、2、3…… と番号が付けられることが多いです。 無向グラフと有向グラフ 下図左側のように、辺に向きが付いていないグラフを「無向グラフ」と言い、下図右側のように、辺に向きが付いているグラフを「有向グラフ」と言います。例えば、一方通
Still X.S.S. - なぜいまだにXSSは生まれてしまうのか？ - GMO Flatt Security Blog
XSSこわい 若頭: おいお前ら、なにかおもしろい遊びをしねえか。こんなにみんなで集まる機会もそうねえだろう エンジニア佐藤: そうですねえ、こんなのはどうでしょうか。人間誰しも怖いものが1つはありますから、それをみんなで教えあってみましょうよ 若頭: そりゃあおもしれえな。そうだなあ、おれはヘビが怖いね。ありゃ気味が悪くてしょうがねえ エンジニア山田: 自分はカエルを見ると縮み上がってしまいます、テカテカしていてどうにも苦手で。佐藤さんは何が怖いんですか エンジニア佐藤: 私は、XSSがこわいです エンジニア八島: あはは！何言ってんですか佐藤さん。XSSなんてこわいことないですよ エンジニア佐藤: ひいい、名前を聞くのも怖いです エンジニア山田: XSSなんて、フレームワークさえ使っていればきょうび起こらないですからねえ。佐藤さんは臆病だなあ その晩、エンジニア佐藤を目の敵にしている町
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記：続きを書きました。 その２：ED法を高速化してその性能をMNISTで検証してみた その３：ED法+交差エントロピーをTF/Torchで実装してみた（おまけでBitNet×ED法を検証） はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命
こどもの数の減少が止まらない。総務省の推計によると、日本国内の4月1日時点の15歳未満のこどもの数は1465万人と去年より26万人減り、41年連続の減少となった。総人口に占めるこどもの割合は1950年には35％を超えていたが、11･7％まで落ち込んだ。 「危険な人口減少」 政府が少子化に危機感 「もはや見過ごせない危険な人口減少に入っている」野田聖子こども政策担当相は4月26日の会見で、歯止めの効かない少子化に強い危機感を示した。 野田氏は、岸田政権の看板政策の一つである「こども家庭庁」を設置する法案を担当し、国会で答弁を続けている。「こども家庭庁」は、こども政策の指令塔機能を担い、これまでの省庁の縦割りをなくすのが狙いだ。こども家庭庁は、子育て支援や子どもの貧困対策、いじめや虐待の防止等などを幅広く所管し、少子化対策も担うことになる。 野田聖子こども政策担当相は、歯止めの効かない少子化に
Ruby に Software Transactional Memory (STM) を入れようと思った話 - クックパッド開発者ブログ
技術部でRubyインタプリタの開発をしている笹田です。コロナの影響で、リモート勤務などに移行し、新しい生活スタイルを満喫されている方々がたくさんいらっしゃるんじゃないかと思います。ただ、私は以前から自主的に自宅勤務することが多かったので、正直生活がぜんぜん変わっていません。 さて、家で私が何をしているかというと、Ruby 3の準備です。その中でも、数年取り組んできた Ruby で並列処理をするための仕組みである Ractor の開発をしています（以前は Guild というコードネームで呼んでいました）。Ractor という名前は、Ruby の Actor みたいな意味で付けました。Erlang とか Elixir で有名な Actor model というアレです。厳密には、Actor model でよく言われる特性をすべて備えているわけではないのですが、並列で動く Ractor を複数作る
4日のニューヨーク外国為替市場では、この日に発表されたアメリカの雇用統計の内容から労働市場が堅調だという受け止めが広がり、円売り・ドル買いが加速し、円相場は、一時、1ドル＝149円台まで値下がりしました。 4日のニューヨーク外国為替市場ではこの日、発表される先月（9月）の雇用統計に注目が集まっていました。 統計では就業者の伸びが市場予想を大きく上回り、労働市場の堅調さからFRB＝連邦準備制度理事会による利下げのペースが緩やかになるという受け止めが広がりました。 日米の金利差が縮まりにくいとの見方から円売り・ドル買いの動きが加速し、統計の発表前、1ドル＝146円台半ばでしたが、一時、1ドル＝149円台まで2円余り値下がりしました。 ことし8月中旬以来、およそ1か月半ぶりの円安水準です。 市場関係者は「FRBの金融政策を見極める上で最大の焦点となっていた雇用について力強い内容が示されたことでF
関連キーワード VPN | ネットワーク・セキュリティ | 在宅勤務 エンドユーザーはインターネットを利用する際、VPN（仮想プライベートネットワーク）を用いることでその接続の安全性を保てる。企業のネットワークチームは、従業員がリモートアクセスをするための手段としてVPNを重宝している。 VPNにはさまざまな選択肢がある。中には暗号化方式が古く、安全でないものもある。主要な5つのVPNを解説する。 主要な5つのVPNの特徴とは 1．L2TP/IPsec 併せて読みたいお薦め記事 連載：VPN徹底解説 前編：いまさら聞けない「VPN」の基礎知識 暗号化が必要になった理由は？ VPNの新しい姿とは 「無料VPN」を好むZ世代はクールじゃない？ 有料VPN世代との違い アラブ諸国で「VPN」が使い倒されていた“意外な理由” 「L2TP/IPsec」は、「Layer 2 Tunneling Pro
LLMの効率化を支えるアルゴリズム
2024.09.04
数理最適化と機械学習の融合
兵庫県立大学情報科学研究科 第一回 数理最適化データサイエンス研修会 「数理最適化と機械学習の 融合」 講師紹介 久保幹雄 東京海洋大学教授 所属:東京海洋大学大学院 海洋工学系 流通情報工学 専門と略歴 専門は,サプライ・チェインならびに組合せ最適化, 早稲田大学理工学研究科修了,博…
プログラム、下から作るか？上から作るか？
TL;DR プログラムは「下から組む方法」と「上から組む方法」がある プログラムを組む時は少しずつテストしながら組む はじめに なにかゼロからプログラムを組むとします。そのプログラムのアルゴリズムや、何をやるべきかはなんとなくわかっているけれど、どこから手をつけてよいかがわからず、ChatGPTに全部書かせて、その後修正できずに困る、という事例を何度か観測しています。 プログラムをゼロから書くのは慣れが必要です。プログラムをゼロから書く場合、小さな部品を一つ一つ作っていって、最後にそれらを組み上げる「下から書く」方法と、「こういう関数が必要であるはず」と外枠から書いていって最後に中身を埋める「上から書く」方法があります。その一般論を論じるのは私の能力を超えるため、以下では「下から」と「上から」の例を挙げて、その「気持ち」を説明してみようと思います。言語はなんでも良いですが、ここではPyth
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 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT
AT Protocol (BlueSky Social)仕様解説 ～ W3C DID仕様を添えて ～ - Qiita
結論 まだMastodon以下の機能実現状況なので、SNS目的で参加するのはNostr以上に勧めしません。 API叩いて遊べる人や、自分で問題解決できる人向け ※現在、基本機能も完成していないためクローズドβ中です。 公式サーバーの作成には、既存ユーザーに発行される招待コードが必要です(2週間に付き1個) 有志の非公式サーバーもそちら用の招待コードが必要になりました。 まだまだ仕様も未完成！！！破壊的変更も色々起きるぞ！ ※コードを買ってまで参加するものではないと思います。開発やフィードバックに協力できる人のみ参加すべき。 はじめに Twitterの動乱に巻き込まれ、移住先にMisskeyやMastodonなど選ばれつつある今日このごろ、皆様いかがお過ごしでしょうか。 つい先日、BlueSkyのクローズドベータが開始されました。 BlueSkyは、Nostr同様Twitter創設者のジャッ
How We Made Bracket Pair Colorization 10,000x Faster In Visual Studio Code
Version 1.93 is now available! Read about the new features and fixes from August. Bracket pair colorization 10,000x faster September 29, 2021 by Henning Dieterichs, @hediet_dev When dealing with deeply nested brackets in Visual Studio Code, it can be hard to figure out which brackets match and which do not. To make this easier, in 2016, a user named CoenraadS developed the awesome Bracket Pair Col
グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita
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 グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）→「解説記事」 Graph SLAMのループ閉じ込み問題→「解説記事」 経路計画問題(TEB, ebandなど)→(coming soon) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを
しかのこのこのここしたんたん 豆知識 / Fun facts: - 今の状態が「し」なら、「しかのこのこのここしたんたん」の始まりである確率は1/512 - If the current state is し, the probability of it being the start of しかのこのこのここしたんたん is 1/512 - 「し」の定常確率は1/8 - The steady-state probability of し is 1/8 - 各サンプルの長さは4フレーム＝1/6秒 - Each sample is 4 frames = 1/6 second long - つまり、「しかのこのこのここしたんたん」は平均して512 * 8 / 6 = 2048/3秒（約11分）1回現れる - So しかのこのこのここしたんたん appears on average on
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
難問の巡回セールスマン問題、粘菌に学んだ新型コンピュータで北海道大学が解決
Googleの検索ランキングに閲覧やクリックなどの行動データは影響する？ SEOプロの結論はこれだ！ | JADEのSEOプロフェッショナル相談室
分厚く難しそうな技術書を素敵だと思ったら今必要なそうでも買っておくべき - きしだのHatena
生成AIでGPUがいらなくなる？ 業界を揺るがす「1ビットLLM」とは何か、識者に聞いた
40代で Rust を触り始めて 1年で AtCoder に入水できた件 - Qiita
Googleが過去1年で検索アルゴリズムをどう変更したのか＆どんな影響があるのかを可視化するとこうなる
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
Linux 6.1の注目機能「MGLRU」―メモリ管理に取り入れられたエイジングシステム | gihyo.jp
Netflixのアルゴリズムに「ドラえもんがエロい目に合うのが好きな人」と思われ、自動生成されたサムネがこれ
いろんなバンディットアルゴリズムを理解しよう - Qiita
データベースライブラリTkrzwの初版リリース - 豪鬼メモ
（続）ファッションにおける類似商品検索アルゴリズムの性能評価 - DROBEプロダクト開発ブログ
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
日本語の折り返しをJavaScriptで制御する - LIVESENSE ENGINEER BLOG
金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
こどもの数が41年連続減 AIで対策も｢こども家庭庁｣の打つ手は｜FNNプライムオンライン
円相場 一時 1ドル＝149円台まで値下がり 米雇用統計受け | NHK
「VPNプロトコル」5種の違い あの定番から“高速VPN”の新技術まで
GPT-4は青色コーダーの夢を見るか - Qiita
【マルコフ連鎖】Shikanoko but it's a Markov chain
katazuke-2022.com
36kr.jp
shonenjumpplus.com
note.com/nykx
www.gizmodo.jp
teamworkmanagement0714.peatix.com