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  • MySQL勉強会〜ロックについて(DDL編)〜を開催しました! - ANDPAD Tech Blog

    こんにちは。最近リモートワーク用にマイクを買ったソフトウェアエンジニアの福間(fkmy)です。 先月、ANDPADのデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷(mita2)さんによるロックの基礎編)〜について勉強会を開催しました。今月はロックのDDL編について8/4(月)に勉強会を実施しました。重要な箇所をピックアップします! また今回も在宅勤務期間中のためオンライン開催となり当日は16名が参加していました。 内容 当日の資料はこちらになります。 DDLについて DDLとはData Definition Languageの略称でデータ構造を定義するための言語のことです。SQLではCREATE文、DROP文、ALTER文、TRUNCATE文が該当します。 DDLの仕組みと改善の歩みについて MySQLのALTER TABLEの初期実装 新しいテーブル定義のテーブルにデータコピーする 実行中は書

      MySQL勉強会〜ロックについて(DDL編)〜を開催しました! - ANDPAD Tech Blog
    • 統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita

      はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です.今回は,統計学(特に多変量解析)で多く出てくる行列演算の小技集を,線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します. 転置に関する公式 行列の転置とは,$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです.$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると,$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります.また,自明ですが,転置行列の転置は元の行列になります.すなわち,$(A^\top)^\top = A$です. 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は,転置行列の和です.つまり, が成り立ちます. 行列の積の転置 次に,行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては,以下の公式が成り立

        統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita
      • 実務につなげる数理最適化

        はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ(ATL)の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小(もしくは最大)にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商

          実務につなげる数理最適化
        • 基本的な考えを学ぶための「SEOドリル30問」を公開!

          ナイルでは、社内研修用としてSEOを学べるドリルを用意し、新入社員を中心に取り組んでもらっています。社内研修では、最低限のSEO知識の獲得およびSEOの考え方の取得を目的にしています。 今回は、その中から初級レベルを中心に30問を抜粋して公開!実際にSEOコンサルをする中で、現場でよく質問される内容がベースになっています。 ■ダウンロード ※SEOドリルの問題編がダウンロード可能ですので、問題用紙としてご利用ください。 SEOドリルは、すべて記述式です。まずは問題を解いてから、記事内の解答をご確認いただく流れを想定しています。なお、情報の精査は丁寧に行っておりますが、記載内容に違和感や誤りなどありましたら、ご指摘ください。 \SEO知識の獲得におすすめ!資料ダウンロードはこちら/ 「ナイルのSEO相談室」は業界歴15年超のナイルが運営しているメディアです。SEOの最新情報を随時発信している

            基本的な考えを学ぶための「SEOドリル30問」を公開!
          • 戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム | 翔泳社

            ゲーム開発者、AIエンジニア、 すべての意思決定に悩んでいる方に必見! 戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書 【戦略ゲームAIについて】 戦略ゲームの元にとなるストラテジー&シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。 近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー&シミュレーション要素が取り入れられており、 いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。 またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。 【本書の特徴】 ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、 国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。 基本的な技術の概論の解説から始

              戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム | 翔泳社
            • データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10

              東京大学講義のデータマイニング概論の第10回目の講義で講演した内容です 講義シラバス: https://catalog.he.u-tokyo.ac.jp/detail?code=0590105&year=2022

                データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10
              • Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog

                複数のLLM(GPT/Claude3)とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題(TSP)が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成(RAG)したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題(TSP)を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet

                  Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
                • Googleが「人間のためではなくGoogle検索で上位に並ぶために作られた低品質なページ」の検索ランキングを下げる変更を発表

                  Google検索で何か調べ物をした時、上位に表示される検索結果が明らかにSEOに特化した低品質なページで埋め尽くされており、うんざりした経験がある人は多いはず。2024年3月にGoogleが、検索ランキングシステムのアルゴリズムを強化すると共に、スパムに関するポリシーを更新して「人間ではなくGoogle検索のために作られた低品質なページ」が上位に表示されないようにすると発表しました。 Google Search: New updates to address spam and low-quality results https://blog.google/products/search/google-search-update-march-2024/ What web creators should know about our March 2024 core update and new

                    Googleが「人間のためではなくGoogle検索で上位に並ぶために作られた低品質なページ」の検索ランキングを下げる変更を発表
                  • [Rust] 自然に見える迷路の生成

                    Rust でやるゲーム開発アルゴリズムシリーズ、第4弾ぐらいでしょうか? 今回はプログラム的に迷路生成をします。 元々は、四分木による経路探索をテストするために考えたものですが、これはこれで独立した知見になりそうなので別記事にしました。 自然に見える迷路とは 何をもって自然な迷路というかは、人によると思いますが、ここでは次のような感じのものを指します。 ある程度迷路としての構造を持ちながらも、分岐やループを持ち、道幅をいくらか持つことによってエージェント同士がすれ違えるようにします。 また、壁の形状にノイズを加えて単調にならないようにしています。 総合的には、鍾乳洞のような天然の洞窟というほどは自然ぽくはありませんが、完全に人工的な環境というわけでもない、ほどほどに自然な迷路を目指します。 このような地形のプロシージャル生成については、様々な方法があります。 ここで紹介するのはごく一部で、

                      [Rust] 自然に見える迷路の生成
                    • アルゴリズムの素晴らしさが 2 分でわかる動画

                        アルゴリズムの素晴らしさが 2 分でわかる動画
                      • QRコードとApps Scriptで社内業務を楽しくデジタル化 - BIGLOBE Style | BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」

                        開発部門(基盤本部)でエンジニアの育成を担当している高玉です。 BIGLOBEではスタッフ部門とエンジニアが協力して、社内業務を改善しています。試行錯誤を繰り返しながら何とか成功させた例として、QRコード、GoogleフォームとApps Scriptを活用して、備品の補充を簡単に依頼できる仕組みをご紹介します。Google Workspaceを利用している会社や学校ならすぐに取り込める仕組みですので、ぜひご活用ください。 新人エンジニアのスキルアップを狙ってはじめたこの取り組みですが、数々の失敗もありました。そこから得られたノウハウや、Apps Scriptを使いこなすための細かいテクニックまでご紹介していきます。 QRコードを使った備品の補充依頼 失敗からの学び 機能を絞ってとりあえずリリース 要求者との会話のキャッチボールを大切に 業務改善で仕事を楽しく Google Workspac

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                        • 漫画家の羽海野先生「半袖の季節になるとしょっちゅう呼び止められる」家のあちこちにある罠について

                          羽海野🌸チカ @CHICAUMINO 半袖の季節になると しょっちゅうココで呼び止められる 高さが丁度、袖に飛び込む位置にある ビーンってなる pic.twitter.com/HwLtkVnhcD

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                          • 【訃報】画像ファイルフォーマット「GIF」生みの親スティーブ・ウィルハイト氏死去

                            特定の色を透明にする背景の透過表示や、複数の画像を1つのファイルに収めてのアニメーション表示、ファイルの読み込みが進むにつれて画像を表示する「インターレース表示」といった機能を備えた画像ファイルフォーマットとして知られる「GIF」の設計に携わったコンピューター科学者のスティーブ・ウィルハイト氏が、2022年3月14日、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のため亡くなりました。74歳でした。 Stephen E. Wilhite Obituary - Visitation & Funeral Information https://www.megiefuneralhome.com/obituaries/Stephen-E.-Wilhite?obId=24311617 Stephen Wilhite, creator of the GIF, has died - The Verge h

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                            • RDBMSの先を行く?NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ

                              初めまして。株式会社カミナシPMの@gtongy1です。 みなさんはNewSQLをご存知ですか? 強い整合性を持つ分散型のSQLデータベースサービスのことをNewSQLと呼びます。 RDBMSではなし得なかった分散アーキテクチャを、またNoSQLではなし得なかった強い整合性をいいとこ取りした新しいSQLデータベースサービスです。 なんかとても理想的な仕組みに見えますね。この裏にはどのような知識が詰め込まれているのでしょうか。 今回はそんなNewSQLを支える仕組みを一緒に紐解いていきましょう! NewSQLが乗り越えた壁 どんな仕組みが動いているのか、の前にNewSQLはこのSQLデータベース界へ何を投げ込んだのでしょうか。 NewSQLには以下のような特徴があります。 SQL-Likeなクエリ言語のサポート 強い整合性 ACIDサポートのトランザクション NewSQLの有名所であるCoc

                                RDBMSの先を行く?NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ
                              • 並べ替えできるデータをデータベースに保存する方法

                                システム開発を行っているとよく、クライアントからデータを任意の順番に並び替えたいという要望があります。並び替えを実行するプログラムは、配列の順序を変えるだけなので簡単ですが、その順序をデータベースにどうやって保存するかという点についてはいつも迷ってしまいます。 これには色々なやり方がありますので、まとめてみました。 8つの方法 今回は8つの方法に分けてみましたが、いくつかの方法は組み合わせて使えると思いますし、さらに工夫した方法もあると思います。方法1~6は大きなくくりとしてよく見かけるものです。方法7方法8は私が考えたもので見たことがないし私自身も実装したことが無いのですが、飛躍したアイデアでもないので載せました。 対象のデータベースは主にRDBですが、KVSに向いているかどうかも(良い・普通・悪い)の3段階で書いています。 データ構造と使い方の説明は書いていますが、具体的な実装は書いて

                                  並べ替えできるデータをデータベースに保存する方法
                                • バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG

                                  はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation(OPE)に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます(共同研究に関するプレスリリース)。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット(Open Bandit Dataset)とOSS(Open Bandit Pipeline)を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い

                                    バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
                                  • 「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読んだ

                                    最近「おれってガベージコレクションを勉強するにあたってめちゃくちゃ恵まれた環境にあるのでは?」とふと思い立ち、ベージコレクションの勉強を始めました。 ガベージコレクションの勉強を始めるにあたって、とりあえず「The Garbage Collection Handbook (first edition)」の邦訳である「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読むことにしました。 この記事では、読み終わってうれしいので、雑に感想を書きなぐっています。表記が「GC」だったり「ガベージコレクション」だったりするのは雑に書いたからです。 前提知識 ガベージコレクションの事前知識はほとんど不要で、何をしてくれるものか大まかにわかっていれば良い程度だと思います。つまり、ヒープに確保した領域を明示的に解放しなくても、何かのアルゴリズムでいい感じにやってくれる仕組み、ということを知って

                                      「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読んだ
                                    • いないはずの時間帯にまさかのお客が!? イオンリテールが「AIカメラ」を導入して気付かされたこと

                                      イオンリテールが、快適な買い物環境を実現するために「AIカメラ」の活用を進めている。2021年5月、「イオンスタイル川口」(埼玉県川口市)に導入したのを皮切りに、70店舗にまで拡大(22年11月末時点)。22年度末には約80店舗に導入予定だ。

                                        いないはずの時間帯にまさかのお客が!? イオンリテールが「AIカメラ」を導入して気付かされたこと
                                      • リコーと理化学研究所、技術の実用化の兆しを察知する独自のアルゴリズムを開発 | リコーグループ 企業・IR | リコー

                                        株式会社リコー(社長執行役員:大山 晃)と、理化学研究所 数理創造プログラム(iTHEMS:Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences Program/青山 秀明客員主管研究員、相馬 亘客員研究員)はこのたび、過去に開発したアルゴリズムを応用し、特許と論文に共通して出現するキーワードを多重解析するアルゴリズムを開発しました。 本アルゴリズムは、大学や研究機関などのアカデミアサイドの研究が一段落し、企業などのビジネスサイドで事業化フェーズに移行しつつある技術を、「実用化の兆し」があるものとして捉え、実用化の兆しを数値によって判定することが可能となります。なお、本技術は特許出願済みです。 リコーと理化学研究所は2023年6月に、既存の技術文献データから新しいトレンドの変化点を定量的に測定し把握するアルゴリズムを共同研究により開

                                          リコーと理化学研究所、技術の実用化の兆しを察知する独自のアルゴリズムを開発 | リコーグループ 企業・IR | リコー
                                        • プレスリリース|学習院大学

                                          2025.03.07 【受賞】人文科学研究科史学専攻 博士後期課程3年 細谷篤志 さんが、「第15回(令和6(2024)年度)日本学術振興会 育志賞」を受賞しました

                                            プレスリリース|学習院大学
                                          • Twitterのトレンドが非常に意識低くなっているのはアルゴリズムを自動化するとだいたい『スポーツ新聞』になるからなのかもしれない

                                            Kazuho Oku @kazuho lead developer of H2O HTTP server / works at @fastly / ボケ防止のため日々ダジャレをつぶやきつつ、HTTP, TLS, QUICといった通信プロトコルを実装したり、国際標準化にたずさわったり。インターネットを速くするのが仕事です kazuhooku.com

                                              Twitterのトレンドが非常に意識低くなっているのはアルゴリズムを自動化するとだいたい『スポーツ新聞』になるからなのかもしれない
                                            • 【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは? - Qiita

                                              こんにちは,株式会社Nospare・千葉大学の小林です.本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します.この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています. 8つのアイデア 反事実(counterfactual)に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ(overparameterized)モデルと正則化(ガウス過程,Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど) ベイズマルチレベル(階層)モデル 汎用的な計算アルゴリズム(EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など) 適応的決定分析(ベイズ最

                                                【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは? - Qiita
                                              • 統計数理シンポジウム 生成モデル 岡野原

                                                株式会社 Preferred Networks 岡野原 大輔 @hillbig 生成モデルは世界を どのように理解しているのか 「統計的機械学習」の中核としての 統計数理シンポジウム 2023/05/25 アジェンダ • 現在の代表的な生成モデル 大規模言語モデル/ 拡散モデル • 自己教師あり学習 / メタ学習 • 未解決問題 岩波書店 2023 一般向け 関連書籍 岩波書店 2023 専門家向け 技術評論社 2021 2022 ディープラーニングの基礎知識 日経BP 2022 個別の深い話題 生成モデル x ~ p(X | C) X: 生成対象 C: 条件 • 生成モデル:対象ドメインのデータを生成できるようなモデル – テキスト、画像、動画、化合物、行動列 等 – 条件を通じて、制約、指示、対象ドメインなどを指定する (条件付き生成モデルの方が学習の面でも使いやすさの面 でも有利であ

                                                • UTF-8 の文字列をできる限り Shift_JIS に変換したい - きりきりやま

                                                  Shift_JIS の CSV で連携する外部サービスがあり、DB では UTF-8 でテキストを持っていたため文字コードを変換する必要が生じた。 ところが UTF-8 に存在する多くの文字は Shift_JIS に対応がないため変換することができない1。 そこで、事前に NFKC 形式で Unicode 正規化することで変換可能な文字を増やすことを試みた。 まずは Unicode 正規化の前提として、Unicode の正準等価と互換等価について説明する。 以降の U+16進数 という表記は Unicode のコードポイント (文字に ID のようなものが割り当てられている) を示す。 また、コードポイントに対応する文字の詳細は https://codepoints.net/ といったサイトで確認することができる。 正準等価 例として、ひらがなの「が」について考える。Unicode では「

                                                    UTF-8 の文字列をできる限り Shift_JIS に変換したい - きりきりやま
                                                  • ペルソナ5 ザ・ロイヤルの開発中、自動プレイでバグを検出してみた話 - SEGA TECH Blog

                                                    ごあいさつ 初めまして、株式会社アトラスのプログラマー埜渡です。 Tech BLOGにお邪魔させていただきます。 今回は、弊社のタイトル「ペルソナ5 ザ・ロイヤル」(P5R)の開発中に、自動プレイを実装してバグの検出を行った経緯とその結果についてのお話をさせていただきます。 ゲーム本編の実装についてのノウハウというよりは、デバッグ作業での工夫についての内容になります。 ただ、触れる内容といたしましてはP5Rのゲームの中身に関する事が多いため、未プレイの方はプレイしてから読んでいただけると、より理解が深められると思います。 p5r.jp 自動プレイ実装のきっかけ 自分が入社した頃の一昔前のバグの検出といえば(現象発生時の記録を残すために)開発機をビデオデッキに繋ぎながらプレイをして、発見したら詳細な手順をバグシート(紙)に書いて報告をしているような方法でした。 最近では開発環境自体に録画機能

                                                      ペルソナ5 ザ・ロイヤルの開発中、自動プレイでバグを検出してみた話 - SEGA TECH Blog
                                                    • たった1枚の紙でナチス・ドイツの傑作暗号機エニグマを再現できる「Paper Enigma Machine」を使ってみた

                                                      第二次世界大戦中にドイツ軍が運用し、現代でも暗号機が2200万円でオークションに出品されたり、シミュレーターが作られたりと高い人気を誇る暗号機が「エニグマ」です。そんなエニグマの仕組みをコピー用紙1枚で体験できる「Paper Enigma Machine」を使って難攻不落の暗号エニグマの暗号化・復号化を実際に体験してみました。 Paper Enigma.xls - paperEnigma.pdf https://www.apprendre-en-ligne.net/crypto/bibliotheque/PDF/paperEnigma.pdf Paper Enigma Machineの見た目はこんな感じ。配布ページから印刷するだけで使う事ができます。 左上部分がPaper Enigma Machineで暗号化・復号化を行うエリアです。左端にはリフレクター、右端には暗号化・復号化する文字の入

                                                        たった1枚の紙でナチス・ドイツの傑作暗号機エニグマを再現できる「Paper Enigma Machine」を使ってみた
                                                      • NTT、計算機科学の未解決問題を解決 著名教科書の「二分決定グラフ」に関する誤りを指摘

                                                        NTTは2月19日、計算機科学の未解決問題を解決したと発表した。同社が解決したのは、著名なデータ構造として知られる「二分決定グラフ」に関する未解決問題。今回示した理論は、計算機科学の著名な教科書にあった記述の誤りを指摘しており、研究チームの修正案が承諾され、内容が改訂されるという。 二分決定グラフとは、集合のあつまりである「集合族」を表現するデータ構造だ。例えば、集合{1, 2}と集合{2, 3}からなる集合族は、{{1, 2},{2, 3}}と表現できる。集合族は汎用性が高く、さまざまなデータ構造を表現する際に使われる。その例には、ある地点から別の地点までの移動経路の組合せや、同時に利用可能なクーポンの組合せなどがある。 ネットワークの通信パターンを表現する集合族、二分決定グラフの例 図では16個の通信パターンを16個の集合からなる集合族で表現し、それを11個のノード(節点)を結ぶ線から

                                                          NTT、計算機科学の未解決問題を解決 著名教科書の「二分決定グラフ」に関する誤りを指摘
                                                        • 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

                                                          概要 背景・目的 実験 実験の概要 定量評価 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 類似商品検索の基盤となる複数の特徴抽出アルゴリズムについて、DROBEの保有するデータで評価した 定量評価によると、画像単体を入力とする ResNet-50(自己教師あり学習)とCLIPの性能が高かった 定性評価によって、取り扱うモーダルの違いによる各モデル出力の顕著な差異が確認できた 背景・目的 小売において、商品の在庫は無数に存在しています。そのため、消費者やサービス提供者が商品に紐づく情報(画像、商品の説明文など)を解釈して、特定の商品と類似したアイテムを人手で行うのは困難です。 この課題を解決するために、機械学習手法の活用が注目されています。 機械学習を用いた処理の流れは、 商品に紐づく情報を適切に 「要約」 し、 1.で 「要約」 した商品情

                                                            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
                                                          • なぜ大学生はプログラミングが上達しないのか - 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 最近、情報系の大学でプログラミングの勉強をしたのに、プログラムが書けない人が結構いるというご意見を拝見しました。 実際、私の友人を何人か思い浮かべてみてもほとんどの人が簡単な計算程度のプログラムしか書けないと思います。 しかし、ほとんどの学生がエンジニア志望なのです。 人事の方で、授業でのプログラミング経験などをアピールされて採用したのに蓋を開けてみたら全然プログラムが書けなかった!という方もいらっしゃるのではないでしょうか? なぜ大学生はプログラミングが上達しないのか?私の経験を踏まえて考察していきたいと思います。 ※あく

                                                              なぜ大学生はプログラミングが上達しないのか - Qiita
                                                            • 【第4回】競技プログラミングはITエンジニアをどう鍛えるか | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly(ギークリー) IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社

                                                              プログラミングのスキルは、ウェブをはじめシステム開発の業務に欠かせないものですが、それ自体を「競技」として楽しみ、練習を通じて上位を目指すという世界もあります。そんな競技プログラミングにおいて「強くなる」ことは業務におけるプログラミングスキルの向上に関係があるのか、そもそも人間にとって「学び」とは何なのか、日本語で参加できる競技プログラミングのコンテストを定期的に開催するAtCoder株式会社の高橋直大さんと青木謙尚さんが、株式会社一休でウェブシステム開発に携わる伊藤直也さん、所澤友大さんと語ります。 ・伊藤 直也さん / 株式会社 一休 執行役員 CTO 新卒入社したニフティ株式会社でブログサービス「ココログ」を立ち上げ、CTOを務めた株式会社はてなでは「はてなブックマーク」などの開発を主導。グリー株式会社では統括部長としてSNSを担当した。2016年4月、一休に入社し執行役員CTOに就

                                                              • React 18とはなにか、Fiberの観点から理解する

                                                                React 18はα版で、主にライブラリ作者のために公開されています。ユーザーが急いで知る必要はありません。この記事は、いわばオタク向けです。 React 18とはなにか、Fiberの観点から理解する React 18では目新しい機能が多く導入されます。たとえば追加されるものにはConcurrent RenderingやstartTransition、SSRの改善やSuspenseの一部挙動変更などがあります。 私はこれらの機能について解説した記事をいくつも読みましたが、いまいちピンと来ませんでした。 これらが凄いのは伝わるけれど、どうして必要なのか? なぜこれらの機能が一度に追加されたのか? React Core Team はどこを目指しているのか? おそらく、多くの方がこれと同じ疑問を抱いていると思います。これらの機能追加の基本コンセプトは何でしょうか。この記事では、主に上2つの疑問に

                                                                  React 18とはなにか、Fiberの観点から理解する
                                                                • 速度の高みを目指す:高速な単語分割器 Vaporetto の技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog

                                                                  こんにちは。LegalForce Research でエンジニアをしている赤部 (@vbkaisetsu) です。 今回は、弊チームが開発した新しい高速な単語分割器 Vaporetto(ヴァポレット)の技術解説を行います。Vaporetto はプログラミング言語 Rust で開発されています。想定する読者は、 自然言語処理のアルゴリズムに興味がある人 Rust によるプログラミングに興味がある人 です。 単語分割器 Vaporetto はオープンソースソフトウェアであり、ソースコードは以下のリポジトリで公開しています。 https://github.com/legalforce-research/vaporetto Vaporetto という名前は、イタリアのヴェネツィアで運行されている水上バスから取りました。 ヴェネツィアの様子。写真右端の黄色いラインの入った建物がヴァポレットの乗り場。

                                                                    速度の高みを目指す:高速な単語分割器 Vaporetto の技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog
                                                                  • 畳み込みの仕組み | Convolution

                                                                    確率から画像処理まで、離散畳み込みと高速フーリエ変換(FFT) 激ムズ数え上げパズルと驚きの解法 https://youtu.be/FR6_JK5thCY フーリエ変換の解説動画 https://youtu.be/fGos3wrKeHY 【注釈】 整数のかけ算のアルゴリズムについて、FFTの"straightforward"な適用はO(N * log(n) log(log(n)) )の実行時間になる。log(log(n))の項は小さいが、2019年になってHarvey and van der Hoevenがこの項を取り除くアルゴリズムを発見した。また、O(N^2)を、必要な計算量がN^2と共に大きくなると表現したが、厳密にはこれはTheta(N^2)が意味するところである。 O(N^2)は計算量が高々N^2の定数倍になるという意味で、特に、実行時間がN^2項を持たないが有界であるアル

                                                                      畳み込みの仕組み | Convolution
                                                                    • 森山大朗(たいろー) Work in Tech! on Twitter: "Twitteアルゴリズムをイーロンマスクが公開してヤバい。ソースコードからツイートがどうランク付けされるか解説。 ・いいねは影響度30でリプライの30倍 ・リツイートは影響度20 ・攻撃的内容はペナルティで0.2 ・複数ハッシュタグ意味なし ・時事トレンドはやや有利 ・画像や動画は2倍有利 つづく ↓ https://t.co/HJoTKX1w1P"

                                                                        森山大朗(たいろー) Work in Tech! on Twitter: "Twitteアルゴリズムをイーロンマスクが公開してヤバい。ソースコードからツイートがどうランク付けされるか解説。 ・いいねは影響度30でリプライの30倍 ・リツイートは影響度20 ・攻撃的内容はペナルティで0.2 ・複数ハッシュタグ意味なし ・時事トレンドはやや有利 ・画像や動画は2倍有利 つづく ↓ https://t.co/HJoTKX1w1P"
                                                                      • Rustで有名アルゴリズムに挑戦(18) Rustでライフゲームを作ってみよう

                                                                        C言語に代わってOS開発に採用されているRust。本連載では、Rustで有名アルゴリズムを実装して、Rustについての理解を深めています。今回扱うのは、生物の栄枯盛衰をシミュレーションするライフゲームです。 コンウェイのライフゲームで生物のシミュレーションをしよう コンウェイのライフゲームとは? 「ライフゲーム(Life Game)」は、イギリスの数学者コンウェイによって考案されたもので、簡単な配列操作によって実装できる簡単な生物のシミュレーションです。次のように動きます。 コンウェイのライフゲームを動かしているところ 見た目が面白いのに加えて、プログラミング言語の性質や特徴を知るのにもってこいの題材であるため、次の姉妹連載でも何度か紹介しています。ぜひ、今回のRust版と見比べてみてください。 - Python連載9回目(https://news.mynavi.jp/techplus/a

                                                                          Rustで有名アルゴリズムに挑戦(18) Rustでライフゲームを作ってみよう
                                                                        • 不死を得た世界に、新たな神が現れる。フランス作家による未来への警告──『透明性』 - 基本読書

                                                                          透明性 作者:デュガン,マルク発売日: 2020/10/15メディア: 単行本この『透明性』は、セネガル生まれのフランス人作家マルク・デュガンによる長篇小説である。本書が長篇のフィクションとしては本邦初紹介作となるが、これまで13作の小説を刊行していて、映画監督やジャーナリストとしても活躍する、フランスでは名声の確立した作家のようである。FBIのフーバー長官や、ロシアの原子力潜水艦についてなど、過去とその歴史をテーマにした、ノンフィクション的な小説が有名だった著者だが、今回の作品は、2068年頃を舞台にした近未来小説だ。 どのような世界なのか トランパランス(透明性)社の社長の女性とその12人の仲間たちが、世界の金融市場に前例のない攻勢をかけ、全人類を新時代へと投入させることを画策する場面から物語は始まる。彼らは世界の株式が大暴落する事件を起こし、事前に莫大な規模の空売りを仕掛け、グーグル

                                                                            不死を得た世界に、新たな神が現れる。フランス作家による未来への警告──『透明性』 - 基本読書
                                                                          • 「石丸伸二さんの切り抜きで月500万円稼いだ人も」玉木雄一郎の選挙を支えた“動画切り抜き職人”はボランティアと呼べるのか? | 文春オンライン

                                                                            先の衆院選で大躍進を遂げた玉木雄一郎代表率いる国民民主党。朝日新聞の出口調査によると、比例区の投票先として20代で1位(26%)で、30代でも自民党と並んで1位(21%)だった。 「手取りを増やす」「103万円の壁の引き上げ」といった具体的でわかりやすいメッセージが若者・現役世代に届いたと見られるが、ジャーナリストの森健氏が注目するのは、SNS上での選挙戦略、とりわけ「切り抜き動画」だ。

                                                                              「石丸伸二さんの切り抜きで月500万円稼いだ人も」玉木雄一郎の選挙を支えた“動画切り抜き職人”はボランティアと呼べるのか? | 文春オンライン
                                                                            • JavaScript における VM の高速化手法

                                                                              この記事は、JavaScript で Flash Player の実現を頑張った(もしくは現在進行系で頑張っている)人たちの集う Flash Advent Calendar 2020 に参加しております。 皆さん、JavaScript で VM を実装する経験をお持ちでしょうか?私は過去に Java VM と ActionScript VM を JavaScript で実装したことがあります。Flash Player において VM は最も重い場所になることが多く、ここの高速化は Engine 全体の性能に大きく寄与します。この記事では、私が Pex.js にて導入し、素晴らしい成果をあげた VM の高速化手法をご紹介しましょう。 とはいえ今更 ActionScript の VM の話をされても困ると思うので、この記事では簡単な Java VM のサブセットをターゲットにして説明をします。

                                                                              • オブジェクト指向プログラミング入門

                                                                                きしだൠ(K1S) @kis オブジェクト指向について、技術的には「オブジェクト指向は差分プログラミングとデータ分類をまぜて考えてややこしくなる。分離せよ。そして差分プログラミングにはラムダを使え。データ分類のときはオブジェクト指向じゃなく型を考えろ」っていう主張になった。 2022-02-28 12:22:33 きしだൠ(K1S) @kis 「オブジェクト指向は差分プログラミングとデータ分類を同時に行う手法」という見方。 もっといえば、継承の用途を差分プログラミングとデータ分類の2種類にわけた。その上でそれぞれについてのオブジェクト指向離れを考えた。 2022-02-28 12:25:12 きしだൠ(K1S) @kis ここから考えると、オブジェクト指向の技術的欠点は差分プログラミングとデータ分類を不可分に考えてしまったところか。 継承を使うと差分プログラミングとデータ分類が同時にできて

                                                                                  オブジェクト指向プログラミング入門
                                                                                • 数理最適化の参考書

                                                                                  専門家が執筆した数理最適化の書籍を紹介しています. 適当に書籍を並べただけですので内容については各自で確認をお願いします. 数理最適化全般 数理最適化の概観を知りたい人向け 穴井宏和,数理最適化の実践ガイド,講談社,2013. 数理最適化を現実問題の解決に活用するプロセスを知りたい人向け 岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹,Pythonではじめる数理最適化(第2版) ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう―,オーム社,2024. 三好大悟,Excelで手を動かしながら学ぶ数理最適化:ベストな意思決定を導く技術,インプレス,2023. 株式会社ビープラウド,PyQチーム,斎藤努,Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門,翔泳社,2024. 数理最適化を初めて学ぶ人が手に取る入門書 福島雅夫,新版 数理計画入門,朝倉書店,2011. 久野誉人,繁野麻衣子,後藤順哉,数理最

                                                                                    数理最適化の参考書

                                                                                  新着記事