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
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
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
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
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。
中国の清華大学、米国のスタンフォード大学、ドイツのMax Planck Instituteに所属する研究者らが発表した論文「Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths」は、グラフ理論の最短経路問題において、長年の理論的限界を打ち破るアルゴリズムを発見したとする研究報告である。 ▲論文のトップページ グラフ理論における単一始点最短経路問題（Single Source Shortest Path Problem）は、ある地点から他のすべての地点への最短ルートを見つける問題で、カーナビのルート検索やネットワーク設計など、幅広い応用を持つ。 コンピュータサイエンスの基礎的な問題のひとつであり、この問題を解く最も有名な方法が、1959年に考案されたダイクストラ法である。ダイクストラ法は、出発点から波紋が
地球の自転が高速化して｢負のうるう秒｣が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対2022.08.03 23:0066,411 satomi なんせ1秒減らす｢負のうるう年｣は初めて。やれる気がしません。 年末カウントダウンで午前零時を2回カウントすることで1秒加え、自転速度と協定世界時（UTC）の誤差を埋めてきた｢うるう秒｣に異変が生じ、地球自転が高速化に一転。午前零時をスキップして1秒引く調整が叫ばれるなか、｢1秒足すだけでも世界中のシステムがパニックだったのに、1秒引いたらどうなっちゃうの⁉｣という不安がIT業界に広まり、Google、Amazonに次いでMeta（メタ、旧Facebook）も｢うるう秒やめようぜ｣と言い出しています。 うるう秒は1972年以降27回行なわれていますが、地球の自転スピードが遅くなるのに合わせて毎回1秒ずつ足すのが常でした。マイナスにすると、プ
はじめに - 作って学ぶ正規表現エンジン
はじめに 正規表現は様々なプログラミング言語で利用されている、テキスト処理のためのパターン言語です。 正規表現はテキストエディタでの検索や置換、入力文字列のバリデーションなどプログラミングの様々な分野で実用されています。 ある程度の規模のプログラムにおいて、正規表現を全く利用しない (利用していない) ということはほとんど無く、正規表現は今日のプログラミングにおいて非常に重要なパーツだと言えます。 JavaScriptやRubyといったプログラミング言語では正規表現はファーストクラスのリテラルとして実装されているため、とても簡単に利用できます。 例えば次のRubyプログラミングでは変数fooに入った文字列の部分にfizzかbuzzが含まれるかどうかを、正規表現/fizz|buzz/を使ってチェックしています。 foo =~ /fizz|buzz/ さらに、計算機科学 (コンピューターサイエ
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． 中山舜民，オフィスsawa（作画），橘海里（イラスト），マンガでわかる数理最適化，オーム社，2024． 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． 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，数理最適化，オ
AIやデータサイエンスといったキーワードが、人材や学び直しといった文脈で使われることが増えてきました。この記事では、社会人がデータ活用について学ぶことがどう繋がるのか、時代背景と一緒にみていきたいと思います。 AI、データサイエンスが力を発揮する時代に まず背景として、コンピュータや通信環境の発達というものがあります。身の回りを見ても、スマホはここ１０年くらいで当たり前のものになりました。通信環境も、ここ１０数年で圧倒的に良くなってきています。それにより、蓄積されるデータの量も爆発的に増えています。 扱えるデータの量が増え、コンピュータの性能も上がると、これまで試すことができなかったビッグデータを用いたアルゴリズムを試すことができるようになりました。いわゆるAI・機械学習のブームです。 そうすると色々な仕事で、これまで勘や経験で行ってきた業務を、データに基づいて推論することで、もっとよい結
始めに music21はMITが作ったpythonの音楽情報処理ライブラリです。 musicology(音響学・音楽理論)の研究への利用を目的に作られたそうで、 結構いろいろできるらしいので、勉強がてら触ってみました。 難しいアルゴリズム等の話はほとんどしないので、プログラマでない方も出力結果だけ見て「こんなことができるんだ」と思ってもらえるような記事になればいいな、と思っています。 ちなみに、21というのはMITでの音楽コースに割り当てられた講義番号に由来するそうです。留学したい。 基本的に公式のドキュメントを順に追ってくだけです。ここの内容を実行しながら感想を書く、という記事です。 環境 macOS(10.15.7) python3.8.5 jupyter-notebook Musescore version-3.4.2.25137 Musescoreというのはフリーの楽譜作成ソフトで
B+木入門：PHPで理解する データベースインデックスの仕組み/b-plus-tree-101
PHPerKaigi 2024 の登壇資料です
計測方法は、(10**6).times{ }のような最小限のコードです。 実際、制限時間が2秒だとして、10の7乗台前後から、想定解法でも厳しくなってくる印象です。 それ以前の1,000,000回(10の6乗)で2秒超えてTLEするなら、自分の書いたアルゴリズムを疑いましょう。 今のC++は10の7乗だと「余裕をもって間に合う」レベルらしいので、C++と比べるとRubyは10倍遅い感じです。 競技プログラミングでは、問題に与えられた要素数も 方針・アルゴリズムを考えるヒントになるので、このあたりの感覚はもっておくとよさそうです。 高速化手法のまとめ・見方 先に高速化のまとめがあった方が親切かと思い、簡単にまとめておきます。 (まとめの方にしか書いてないのもあります……) 本記事は、アルゴリズムの話も少し混じっていますが、アルゴリズムはRubyに限らないので、ほぼ触れてません。 「アルゴリズ
はじめに 皆さんこんにちは．3回生のらん（@ran350jp）です． 文字列マッチングに便利な正規表現ですが，テキトーに書くと脆弱になり得るという情報を耳にしてから色々と原因や対策を調べていました． しかし，多くの記事で紹介されていた対策方法は，「独自の正規表現を使用しないー」とか「 * や + などの繰り返し表現はなるべく使わないー」とかいう なんともふわっとしたものでした．これでは「いやぁ確かにそうなんかもしれんけど…そうゆう訳にはいかんやんか…」と納得できません． つまり，「本質的に何が問題」で，「具体的にどんな特徴のある正規表現が脆弱になり得るのか」を知りたい訳です． そこで，様々な文献を調査してみました．本記事では調査して溜まった知見を紹介していきます． 本記事は， Purdue大学のJames Davis教授による “The Regular Expression Denial
こんにちは👋 長く暑い夏が終わろうとしている今ですが、筆者は秋の季節を満喫しております。 LabBaseでは線形代数学の基礎を使って検索エンジンを構築していますが、レコメンド、検索アルゴリズムによく使われる王道の手法について記事を書くことにしました。 概要 線形代数学の特異値分解（SVD）の知識を活かして、原始的な画像圧縮アルゴリズムをRustで実装します。 SVDとは？ SVDは、線形代数学でよく使われる行列の分解です。行列の分解は、同じマトリックスを他のマトリックスに分けて表現することです。SVDの他に、LU三角分解、QR分解などがあります。 SVDは、あるAというマトリックスの列空間と行空間の固有ベクトルを計算して、それぞれをUとVというマトリックスに収めます。さらに、Σという対角行列に、固有値の平方根を入れます。Vの転置行列をV'と定義しますが、以下の分解になります。 Σの体格行
米Googleは4月27日（現地時間）、Google検索結果からの個人情報削除リクエストの範囲を拡大したと発表した。「個人情報または晒し行為のコンテンツ」カテゴリーで新たに対象になったのは以下の項目だ。 身分証明書の画像 個人の連絡先情報（住所、電話番号、メールアドレス） 機密性の高いログイン認証情報 これまでは、以下が対象だった。 機密性の高い政府機関発行の個人識別番号（米国の社会保障番号、アルゼンチンの個人納税者識別番号、ブラジルの納税者番号、韓国の住民登録番号、中国の身分証明カードなど） 銀行口座番号 クレジット カード番号 手書きの署名の画像 医療記録など、高度に個人的で制限のある公的な記録 該当すると思われるコンテンツを削除してもらうには、サポートページにある「削除リクエストを開始する」ボタンをクリックして指示通りに操作する。 Googleはリクエストを評価し、報道価値があるか、
January 2016 boasted a Powerball jackpot of 1.5 billion dollars. This generated a lot of interest in the lottery and the Los Angeles Times released a simulator where you start with 100 dollars and play until that is gone. I had seen previous work for predicting Java’s Math.random() and thought it would be a fun project to replicate for the browser. The first step is to find the algorithm used in t
「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。
徹底解剖 TLS 1.3 | 翔泳社
wolfSSLをもとに、SSL/TLSの正しい利用法と仕組みを理解する 暗号化された安全な通信は、ネットワークを使う全てのアプリケーションにとって、 考慮すべき重要な課題です。 セキュアな通信を実現するために用いられる技術SSL/TLSの最新版がTLS 1.3であり 各種SSLライブラリも対応してきています。 ただ、ライブラリだけが最新のものになっても、仕組みを知り、 正しく使わなければ、安全は担保されません。 そこで本書は、そんなTLS 1.3の基礎的なプロトコルの流れから、 暗号化・認証の仕組み、アプリケーション実装のベストプラクティスを 組み込みシステム向けの軽量＆高機能なライブラリwolfSSLを例に 解説していきます。 さらに、ライブラリコードの解説を含め、内部実装にまで踏み込んだ解説も行い、 SSLライブラリを徹底的に理解できる一冊です。 Part 1：TLSの技術 ・Chap
RDBでのツリー表現入門2024 | ドクセル
「楽しく楽にcoolにsmartに」を理想とするprogrammer/philosopher/liberalist/realist。 好きな言語はClojure, Haskell, Elixir, English, français, русский。 読書、プログラミング、語学、法学、数学が大好き! イルカと海も大好き🐬
転置インデックスの圧縮技法
転置インデックスは、検索エンジンの実装において、中心的な役割を果たすデータ構造である。 転置インデックスのデータ構造とアルゴリズムは、クエリ処理アルゴリズムとともに、検索エンジンの性能に直結する。とくに大規模な検索エンジンにおいては、キャッシュ効率を高めてクエリ処理を高速化するために、転置インデックスの圧縮は必要不可欠となっている。 この記事では、転置インデックス、とくにポスティングリストの圧縮について、近年の手法を簡単にまとめる。 目次 転置インデックスの基本 転置インデックスのデータ構造と特性 転置インデックスのアクセスパターン 近年のインデックス圧縮技法 Variable-Byte Family VByte Varint-GB Varint-G8IU Masked-VByte Stream-VByte Opt-VByte Simple Family Simple9 Simple16
8月末をもって当サイト及びTwitterでの予測公開を停止します。 停止理由は「ゆまの利用者増加を支えきれなくなったため」です。 幸いなことにこの4年半の間で多くの人にゆまを利用いただけるようになりましたが、それに伴いオッズの低下も当然発生しました。(※1) 御存知の通り、競馬は同じ予想をしている人が増えるとオッズが下がり勝つのが難しくなります。 これまでオッズの低下をカバーするように予測性能の改善を行っていましたが、そろそろカバーできないレベルになりつつあります。(※2) このまま公開を続けていくと更にオッズが下がり、近々勝てない（勝つのが難しい）予測になりえます。 勝てない予想を提供することはポリシー上やりたくないので、その前に公開を終了することにしました。 今後は個人的に非公開のまま運用を続ける予定です。 オッズ低下がない状態、すなわち斤量ゼロの状態でどれだけのパフォーマンスが出るの
青と黄を混ぜると「きちんと」緑色になるお絵かきデジタルツール 油絵や水彩画などのデジタル再現に活用【研究紹介】 2022年1月21日 チェコ工科大学の研究チームが開発した「Practical Pigment Mixing for Digital Painting」は、実際の絵具が混ざったような色を表現できるペイントデジタルツールだ。これまでと違い、忠実度の高い混色を出力し、油絵、パステル画、水彩画などのスタイルをリアルに描ける。 keyboard_arrow_down 先行研究 keyboard_arrow_down 実証実験 keyboard_arrow_down 実験結果 青色と黄色を混ぜると緑色になることはよく知られているが、Adobe PhotoshopやProcreateなどの従来のペイントソフト／アプリでは、緑色にならずに灰色っぽくなる。これは、青と黄の光を同じ場所に当てると白
Knuth: The Art of Computer Programming の話 | IIJ Engineers Blog
2002年から約10年 IIJ技術研究所長. 年を取ってからは古い計算機や昔の計算法に興味が増し, シミュレーターを作ってそのプログラムを書いたり. 近頃はKnuthのTAOCPにあった問題のプログラムなどに挑戦したりしている. 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/5（月）の記事です】 クリスマスといえば, 英国王立研究所が1825年から続けている「クリスマス講演」が有名で, 岩波文庫にあるFaradayの「ロウソクの科学」はその1860年の講演だ. それに比べればまだ20年くらいだが, スタンフォード大学のKnuth教授も毎年「クリスマス講義」を続けている. しかし今回のブログはそのKnuthによる大著, The Art of Computer Programming(以後TAOCP)が話題である. 上段の左の横積みは, 英語版TAOCPの, 上から第1, 2, 3,
IEEE Spectrumより。 トラフィック問題を「解決」することが事態が悪化させることもある BY チャールズ・Q・チョイ 高速道路網が交通渋滞に悩まされるように、コンピュータ・ネットワークも輻輳(混雑)に直面することがある。この度の新しい研究で、コンピュータ・ネットワークの遅延を制御するために設計された多くの主要なアルゴリズムが、一部のユーザにすべての帯域を占有させ、他のユーザには実質的に何も提供しないという、極めて不公平なものであることが判明した。 インターネット上でデータを送信するコンピュータやその他の機器は、データを小さなパケットに分割し、特殊なアルゴリズムを用いて、これらのパケットを送信する速度を決定している。これらの輻輳制御アルゴリズムは、同じネットワーク上の他のユーザと共有しながら、利用可能なすべてのネットワーク容量を発見し、利用することを目的としている。 過去10年間、
Pluralistic システムが引き起こす問題を解決するために、個人としてできることはない。どれほどそうあってほしいと願っても、悲しいかなそれが現実だ。例えば、個人としてリサイクルに勤しんだところで、気候危機を好転させる影響を与えることはできない。 理解はできる。よく「メタクソ化（enshittification）と戦うにはどうしたらいいか」、「せめて自分が経験するメタクソ化の影響を軽減するために、生活の中で何かできることはあるか」と聞かれる。 もどかしいが、私の答えは基本的にこうだ。「運動に参加しよう。労働組合や、EFF、FSFに関わろう。たとえ億万長者の民主党支持者からリナ・カーンを解雇するよう求められても、彼女を擁護するよう候補者に伝えよう。システムを変えるために何かをしよう。」 消費者としてできることはほとんどない。買い物という行為を通じて独占資本主義から逃れることはできない。い
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ファミコンゲームについて
Karu_gamo★★☆☆☆ @Karu_gamo 『アトランチスの謎』のマップデータ、(16x16pixを１マスとして)縦８マス分の短冊状のデータをテーブル化してるっぽい。縦は240pix÷16pix=15マスなので、上下で別の短冊データということになる(1つ余る)。上下で別々に設定できるから、こういう上下分割されたステージが作りやすいようだ。 pic.x.com/PotOYMfPJm 2024-11-02 16:24:04 Karu_gamo★★☆☆☆ @Karu_gamo 屋外ステージでは、上半分は空白が続くので短冊データは１つで済む(たまに雲があるが)。凝る必要があるのは下半分だけなので効率良さそう。ちなみにこの背の高い木がちょうど半分になっている(下１マスあまる)。 pic.x.com/clsajkoc30 2024-11-02 16:24:05
推薦システム実践入門
情報化時代が到来し、日常で意思決定をする回数と選択肢の数が急増したことで、推薦システムの需要が高まっています。そのため、昨今では多くのウェブサービスへ新たに推薦システムの導入が検討されることも増えました。本書では、推薦システムの概要から、UI/UX、アルゴリズム、実システムへの組み込み、評価まで紹介し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。「実際の仕事に活かす」ことを目的に、著者たちが実務で経験した推薦システムの成功事例や失敗事例を交えながら、実サービスに推薦システムを組み込むという観点を重視した入門的な内容です。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認の上、ご利用ください。 第2刷正誤表 ※2024年1月更新 ■P.132 コードの下から
A little over four years ago, Rich Harris released Virtual DOM is pure overhead (opens in a new tab), analyzing the performance of traditional virtual DOM manipulation.[0] [0] "you've probably heard the phrase 'the virtual DOM is fast', often said to mean that it's faster than the real DOM. It's a surprisingly resilient meme" - Harris, 2018 In his article "Virtual DOM is pure overhead," Rich Harri
QOI(Quite OK Image) format 2021年11月にDominic Szablewski氏(@phoboslab)の手による新しいロスレス画像圧縮「QOI(Quite OK Image) format」がアナウンスされました。 C言語のヘッダオンリー・ライブラリとしてわずか300行たらずで実装され、PNGフォーマットに近いデータ圧縮性能でありながら、20～50倍のエンコード速度、3～4倍のデコード速度を実現しています（作者自身によるアナウンス記事より）。 アナウンス記事: Lossless Image Compression in O(n) Time ソースコード: GitHub phoboslab/qoi ベンチマーク結果: QOI Benchmark Result この記事ではQOIフォーマットに関する個人的評価と、その画像圧縮アルゴリズムをざっくりと解説します。
(社内報です) 前提自分のバックグラウンドは機械学習エンジニア。 20代で経営を始めた時は経営のど素人だった。とはいえ学生であっても起業した以上、言い訳できる立場でもないので自分なりに自分のできることから考え始めた。その時の自分の唯一の強みは「機械学習アルゴリズムの改善」だったので、あらゆる問題を機械学習アルゴリズムの改善的にとらえるというアングルで経営をしてみた。正しい方法なのか全くわからなかったけど、振り返るとこのやり方は経営でめちゃくちゃ成果が上がる方法だったと感じる。 それ以来、アルゴリズムの改善だけではなく、営業組織の改善、プロダクトの改善、マーケティングの改善、面接の改善、人事評価の改善etc 会社の経営に関わるすべての問題に対して「機械学習アルゴリズムを改善するように、実験を高速化・並列化し、改善をする」という形を作ることが経営において重要であるというポリシーを持っている。
検索クエリからファジーにキーワードを抽出する（スミス・ウォーターマン法に基づく実装） - Giftmall Inside Blog
TL;DR 表記揺れがふくまれる検索クエリにマッチしたコンテンツを表示するための手法として、スミス・ウォーターマン法に基づくあいまい検索を実装して検索精度を向上しました。この手法は機械学習システムを使わないためメンテナンスコストが低く、その一方で速度面でも実用的な性能を持ちチューニングしやすいのが特長です。 はじめに こんにちは、ギフトモールで検索エンジンなどを開発している @samayotta です。 私たちギフトモールはプレゼントに特化したECサービスを提供しています。ギフトECにおいても、ユーザのニーズにマッチする商品を探すための検索機能は重要となります。例えば、弊社が運用しているギフトECサービスの一つであるギフトモールは、ユーザが入力する文字列の検索クエリから関連するキーワードを検出し、そのキーワードに紐づいているコンテンツ(商品、記事、etc.)を提示する検索機能を持っています
唐突にビット演算の話です。今回は本当に基礎的な事しか書きませんので、ある程度のレベルの方には常識レベルの話になることをご承知ください。 近年のプログラミング環境で、ビットを意識する機会はほとんど無くなりました。プログラミングの抽象化が進んだおかげで良いことだと思います。今や知らないのが普通なのかもしれません。しかし、もしちょっと低レイヤーな処理を書く機会があった時に、今までの私達にとっては常識レベルであった知識であっても、重要度が下がり学ぶ機会も無くなってしまったが故に、知らない人はそこで躓いてしまう可能性が高いことに気が付きました。この記事は、普段のプログラミングにはあまり必要のないビット演算を、とりあえずこれだけ知っておけばその先は自力でなんとかなるかな、というレベルまで解説したいと思います。 解説は JavaScript を使って行いますが、基本は他の言語でも同じです。 JavaSc
ゼロから機械学習エンジニアになった方法 - 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 未経験から機械学習エンジニアになって2年が経った節目にここに至るまでの経緯を紹介します。 初期スペック 30代 高専卒 工場勤務 数学は学生時代は並みの上くらいだったがほとんど忘れてる プログラミングスキルゼロ パソコンスキルはオフィスソフトが事務作業レベルで使える程度 タイピングできる 初期のモチベーション 今の仕事は今の会社じゃないと役に立たないスキルしか身につかないと感じ、何か自力で稼げるスキルを身に着けたい。 人生の大半の時間を費やす仕事を苦痛で終わらせたくない。楽しい仕事がしたい。 パソコン触るの好きだし、プログラミ
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
[ほぼ無] 無職競技プログラマの中途就職活動
概要この記事は業務歴6 ~ 7年のAtCoder水 ~ 青の無職で競技プログラマが中途の就職活動をまとめた記事です。競技プログラマの中途での転職・就職活動に役立てれば良いと思い書きました。 この記事は全て個人の感想です。コーディング面接の対策については書きましたが、優れたコーディング面接対策の記事や教材は大量にあるのでそちらを参考にしたほうが良いです。おすすめはこちらの記事です。 Twitter で医師が拾われて Google のソフトウェアエンジニアになって 3 年半が過ぎましたコンテキスト2022年11月に4年半勤めていた会社(外資系日本法人)からレイオフ/退職勧奨の通知を受けました。各方面と相談したり仕事へのモチベーションを考えて退職に合意しました。 最終出社日は通知からの10日後でその間にも引き継ぎ作業があり転職活動する時間は無く、退職する時は次の職場は決まっていませんでした。大手
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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"
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
JavaScript における VM の高速化手法
「最短経路問題」の新アルゴリズム。数十年来の“理論的限界”破ったと発表【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
ハーバード大のコンピュータサイエンス入門講座「CS50」の日本語訳が無償公開／全世界282万人が履修を登録している人気の講座が日本語で利用可能に
地球の自転が高速化して｢負のうるう秒｣が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対
どうして今、社会人がAIやデータサイエンスを学ぶとよいのか｜遠藤太一郎
Pythonの音楽情報処理ライブラリmusic21の紹介 - Qiita
Ruby競プロTips(基本・罠・高速化108 2.7x2.7)
正規表現が ReDoS 脆弱になる 3 つの経験則
線形代数学+Rustで画像圧縮のアルゴリズムを実装する - Qiita
Google、検索結果からの個人情報削除リクエスト範囲を拡大 住所やメアドも
Hacking the JavaScript Lottery
【重要】予測公開停止予定のお知らせ - 競馬AIゆま牧場
青と黄を混ぜると「きちんと」緑色になるお絵かきデジタルツール 油絵や水彩画などのデジタル再現に活用【研究紹介】
ネットワークの輻輳は避けられない — 数学で証明
みんな！ RSSはいいぞ！ » p2ptk[.]org
https://jp.techcrunch.com/2021/02/27/atcoder-practical-algorithm-skill-test-book/
Virtual DOM: Back in Block | Million.js
ロスレス画像圧縮: QOI(Quite OK Image) format
問題を高速に解く組織をつくる｜福島良典 | LayerX
JavaScript で学ぶビット演算の基礎
Googleが高精度かつ高速にファイル形式を判別するツール「Magika」公開
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
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