Sha256 Algorithm Explained
Sha256 algorithm explained online step by step visually
Sha256 algorithm explained online step by step visually
こんにちは、株式会社 ACES でサーバーサイドエンジニアをしている福澤 (@fuku_tech) です。 ACES は、オンライン会議を録画し、独自 AI による話者ごとの自動文字起こしや重要なシーンの可視化を行うことで、オンライン商談における成約率の向上と現場の工数削減に寄与する商談解析 AI ツール「ACES Meet」を提供しています。 今回は、先日プレスリリースが公開された ACES Meet の新機能である ChatGPT API を活用した AI まとめ機能の裏側についてご紹介します。 prtimes.jp はじめに AI まとめ機能を実現するための課題 2-1. 入力データの精度改善 2-2. 長時間の会議・商談への対応 案1: 社内アルゴリズムと ChatGPT API を併用する 案2: ChatGPT API をフル活用する 2-3. 商談と商談以外の会議の性質の違い
最小部分列問題 「 競プロ典型 90 問」の 006 - Smallest Subsequence（★5） (最少部分列問題) という問題を解いてみたのですが、最初は解説をみてもさっぱり分からず打ちひしがれていました･･･。 が、けんちょんの競プロ精進記録 を見るに、どうもこの問題を解く途中で出てくる nex という配列が「極めて汎用性が高いので、実にさまざまな問題で活用できます！！！」ということらしく、ちゃんと理解しといた方が良さそうだ･･･ということで気を取り直して取り組んでみたところなんとか理解できました。 せっかくなので忘れないうちに解説記事を作って記憶を定着させたいと思います。なお後半の実装パートは、Haskell で実装します。 けんちょんさんの解説記事にあるとおり、この問題 (を全探索で解く場合) の解法のキーになるのは事前に「任意の文字が i 番目以降に出現する位置」を二次
2023年に東京都立大学で非常勤講師として、学部3年生向けに「機械学習〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。 90分×3コマ×2日間の計6コマの集中講義で、Streamlitで映画のレコメンドアプリを実際に作ってみるなどの演習も含めたものです。 昨年、大学院生向けに同様の講義を3コマ分していたので、それを拡張する形で、最近話題の生成AIの話も1コマ分用意しました。（昨年の授業資料はこちらにあります。） 推薦システムや生成AI×推薦システムについて興味ある方のご参考になりましたら。 1日目(90分×3コマ) 推薦システムの概要 推薦システム-各推薦アルゴリズム 推薦システムの周辺技術(評価指標について)
公正取引委員会は6月30日、メディア事業を手掛けるサイネックス（大阪市）と行政向けサービスを展開するスマートバリュー（同）に、独占禁止法の規定に違反する疑いがあると発表した。調査の結果、2社はWebサイトの改修を計画する自治体に対し、独自開発したCMSの導入が情報セキュリティ対策になると営業活動を行い、オープンソースのCMSを扱う他の事業者が受注競争に参加しにくくなるよう働きかけていたことが分かった。 サイネックスとスマートバリューは自治体に対し、オープンソースのCMSではなく2社が開発した独自のCMSを導入することが情報セキュリティ対策上必須とする仕様案を自治体に配布した。 営業を受けた自治体自身ではCMSの仕様策定が困難であり、この結果、中には発注の際にオープンソースのCMSを使わないよう規定した自治体もあった。これによりオープンソースのCMSを取り扱う事業者の参入が阻害された点が、独
はじめに データ分析を行う際、それらのデータの特徴を知るために頻繁に平均や分散（データのばらつき）を計算します。 それらは、n個のデータをx_1,x_2,\ldots,x_nと表すと、それぞれ次のような式で計算できました。 平均 m_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i 分散 \sigma_{n}^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - m_n)^2 この計算式を愚直にコード(rust)に落とし込むと次のように記述できます。（もしrustを書いたことない方でもプログラミングに馴染みのある方であればなんとなくわかると思います。） // 平均 fn mean(data: &Vec<f64>) -> f64 { let mut sum: f64 = 0.0; for i in 0..data.len() { sum += data[i
楕円同士の接触判定と衝突判定
ググっても出てこなかったので。 2つの楕円が接している（内接 or 外接）かどうか判定する方法についてです。ついでに衝突判定もできます。 衝突判定だけしたい方 以下で説明する方法でも判定自体はできますが、非常に非効率です。悪いことは言いません。GJK法などを使いましょう。凸同士なので簡単にできます。 どうしても接触を判定したい方 心して読み進めてください。 事の発端 まだそんなにバズってないけど宣伝していいらしいので． AI でも普通のプログラマーでもない優秀なプログラマーたる皆さんは，もちろん楕円が接するか判定する方法を知っていますよね？ 私は一昨日実装しました．各位の解法に興味があります．よろしくお願いいたします． — 青い楕円形のぜろ (@0_uda) October 4, 2022 もちろん楕円が接するか判定する方法を知っているので、書くことにしました。 楕円の表現方法 楕円とはい
Competitive programming with Haskell Functional Festival 2025 in TOKYO
翻訳について これは Roger R. Labbe 著 Kalman and Bayesian Filters in Python の翻訳です。英語版は CC BY 4.0 ライセンスで公開されています。 この翻訳は CC BY 4.0 ライセンスの許諾に基づいて公開されます。 PDF 版と Jupyter Notebook 版について この翻訳の PDF 版と Jupyter Notebook 版を BOOTH で販売しています。 謝辞 英語版の著者 Roger R. Labbe 氏に感謝します。 誤植を指摘して頂いた小山浩之氏 (https://twitter.com/0yama) に感謝します。
バカにはバカな検索結果しか表示されない…ネットの情報にダマされる人が後を絶たない根本原因 リテラシーが低いと､質の悪い情報しか引き出せない
ヤフーもグーグルの検索アルゴリズムを借りている インターネットの使い勝手が飛躍的によくなった歴史の中で、検索エンジンの果たした役割は計り知れません。無限とも言えるインターネット（ワールドワイドウェブ）の情報の中で、適切な情報をかんたんに引っ張ってこられるようになった背景は、検索エンジンの検索アルゴリズムの発展なくして語れません。もし、検索エンジンが存在しなければ、私たちは目的の情報を調べようとしても、そこに行き着くことができないでしょう。 検索エンジンの基礎知識として知っておきたいのが、日本国内における検索エンジンのシェアです。国内の場合は、GoogleとYahoo! JAPANの検索エンジンが二強となっており、2つ合わせて90％以上のシェアを持っています。その中で、Yahoo! JAPANの検索エンジンはGoogleの検索アルゴリズムを借りたもので、そのうえでYahoo!が各種情報をフィ
Google、検索アルゴリズムの更新「Helpful Content Update」を実施 検索エンジンファーストで作成されたコンテンツを標的 - SEMリサーチ
人間ではなく検索エンジンのために作成された、役に立たないコンテンツや満足度が低いコンテンツの評価を調整することを目的とした検索アルゴリズム更新「Helpful Content Update」（HCU）の情報について随時更新していきます。 一般的な情報は本ページに、詳細解説は SEMリサーチ+（プラス、有料版）に掲載します。 目次 Helpful Content Update 概要 アルゴリズム更新の実施時期 対象検索エンジンと言語 HCU 対象範囲 HCUが標的とするコンテンツの種類 HCU 検出の仕組み 「低品質」と判定されたときの影響範囲と期間 HCU に備えたウェブマスターの対応 ユーザーファーストのコンテンツ作成に注力する 以下の質問にすべて「はい」と自信を持って答えられるか HCU に関する注意事項 (2022.08.20更新) テクニカルな”抜け道”を探そうという発想が生まれた
paiza、大人気ゲーム「STEINS;GATE（シュタインズ・ゲート）」とコラボしたITエンジニア向けプログラミングゲーム「電脳言語のオルダーソンループ」を本日より無料公開！
ITエンジニア向け国内最大の転職・就職・学習プラットフォーム「paiza（パイザ）」を運営するpaiza株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 片山良平）は、本日より、株式会社MAGES.が提供する大人気ゲーム「STEINS;GATE（シュタインズ・ゲート）」とコラボしたプログラミングゲーム「電脳言語のオルダーソンループ」を一般向けに無料公開いたします。 電脳言語のオルダーソンループ：https://paiza.jp/steins_gate ■大人気ゲーム「STEINS;GATE」とpaizaのコラボ「電脳言語のオルダーソンループ」について 「電脳言語のオルダーソンループ」は、プログラミング問題を解いて物語を進めるアドベンチャーゲームです。今回の問題はITエンジニア経験者（中・上級者）向けで、アルゴリズムの構築などさまざまなプログラミングミッションを用意しています。Java、Pytho
発表者 今泉 允聡（東京大学 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 准教授） Johannes Schmidt-Hieber（University of Twente, Professor） 発表のポイント 深層学習が過学習を起こさない原理を、ニューラルネットワークがエネルギー曲面上で滞留する数学的理論を開発して説明した。 深層学習が大自由度にも関わらず過学習しない原理は長年の未解明点であり、これを説明する理論を開発した。 深層学習を効率的に制御するための理論の発展や、アルゴリズム開発・ネットワーク設計などへの工学的応用が期待される。 発表概要 東京大学大学院総合文化研究科の今泉允聡准教授、University of TwenteのJohannes Schmidt-Hieber教授による研究チームは、ニューラルネットワークがエネルギー曲面上で"滞留"という現象を起こすことを数学的に記述し、深
Googleの検索ランキングアルゴリズムに関する2500ページ超の内部文書「Google API Content Warehouse」がリークされました。この内部文書についてコメントを拒否していたGoogleですが、ついにこれが本物であることを認めました。 Google confirms the leaked Search documents are real - The Verge https://www.theverge.com/2024/5/29/24167407/google-search-algorithm-documents-leak-confirmation 世界最大級の検索エンジンであるGoogle検索を運用するGoogleの、検索アルゴリズムに関する2500ページ超の内部文書「Google API Content Warehouse」がリークされました。この内部文書により
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI（ビジネス・インテリジェンス）の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは
nerman: AllenNLP と Optuna で作る固有表現抽出システム - クックパッド開発者ブログ
事業開発部の @himkt です．好きなニューラルネットは BiLSTM-CRF です． 普段はクックパッドアプリのつくれぽ検索機能の開発チームで自然言語処理をしています． 本稿では，レシピテキストからの料理用語抽出システム nerman について紹介します． nerman の由来は ner (固有表現抽出 = Named Entity Recognition) + man (する太郎) です． クックパッドに投稿されたレシピから料理に関する用語を自動抽出するシステムであり，AllenNLP と Optuna を組み合わせて作られています． （コードについてすべてを説明するのは難しいため，実際のコードを簡略化している箇所があります） 料理用語の自動抽出 料理レシピには様々な料理用語が出現します． 食材や調理器具はもちろん，調理動作や食材の分量なども料理用語とみなせます． 「切る」という調理
エンジニアリンググループ AI・機械学習チームの金山 (@tkanayama_)です。今回は、私が立ち上げ段階から主担当として推進しているプロジェクトである、サイトトップページのコンテンツを自動更新するシステムの開発について書きます。後のA/Bテストにより、このシステムは年間換算で1億円規模の売り上げ貢献をしていることを示すことができました。この記事では、こうしたインパクトの大きいプロジェクトがどのように進行したかを説明します。よく弊社のブログや勉強会などで語られる「エムスリーはROIを重視する風土がある」ことの一例だと思って読んでいただければと思います。 （なお、タイトルに「AI」や「1億円」という強い言葉を並べてしまったことをここに懺悔します。） プロジェクトの概要 エムスリーでは、医療従事者向け総合医療情報である「m3.com」というウェブサイトを運営しています。このウェブサイト上に
「みんながエッチなことに真摯だった」──ただのモザイクをエッチな画像に“進化”させるプロジェクト、Googleの広告BANで目標達成 開発者に聞く
プロジェクト名は「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」。開発者は独学でJavaScriptを学んでいるという群青ちきんさんだ。ページでは、ランダムに生成した2枚の画像を表示。ユーザーは、2つのうちより性的だと感じたものをクリックして選択する。その結果から「遺伝的アルゴリズム」という手法を基に、次回以降はより性的な画像を生成することで“エッチ”な画像を作っていく──という仕組みだ。 開発にはJavaScriptとPHPを利用した。プロジェクト開始から2月12日までのユニークユーザー（UU）は合計で約125万人で、ピーク時には1日約20万ものUUがいたという。プロジェクトを始めた経緯について、群青ちきんさんはこう話す。 「Google Adsenseが表示する推定収益と、実際の収益が違うことに不満があった。前々から遺伝的アルゴリズムで画像を作れそうだなと頭の片隅で考えており、年末
セキュリティで保護されていないネットワークと通じてコンピューターに安全にコマンドを送信する「Secure Shell(SSH)」プロトコルにおいてハンドシェイクプロセス中にシーケンス番号を操作してSSHプロトコルの整合性を破る「Terrapin Attack」という攻撃が発見されました。この操作で、攻撃者は通信チャネルを通じて交換されるメッセージを削除あるいは変更できるようになり、さまざまな攻撃が可能になります。 Terrapin Attack https://terrapin-attack.com/ Terrapin Attack: Breaking SSH Channel Integrity By Sequence Number Manipulation (PDFファイル)https://terrapin-attack.com/TerrapinAttack.pdf Terrapin a
1. はじめに お久しぶりです！ けんちょん本のけんちょんです。 最近はアルゴリズムがとても盛り上がっていますね。今回新たなアルゴリズム本を上梓させていただくことになりました！ 発売予定日は 2022/4/20 です。一部大型書店では、もうすでに並んでいるはずです。今回の記事では、この本を通してお届けしたいメッセージや、想定読者、内容などについて簡単に紹介させていただきます。 amazon ページへのリンク 2. 本書の内容と対象読者 2-1. 本書の内容 百聞は一見に如かずということで、まずは目次構成をお見せします！ 第 1 章：アルゴリズム入門 第 1 話：「テンパズル」 〜 力まかせ探索 第 2 話：「小町算」 〜 再帰関数 第 3 話：「虫食算」 〜 枝刈り 第 II 章：グラフアルゴリズム 第 4 話：「数独」 〜 深さ優先探索 1 第 5 話：「覆面算」 〜 深さ優先探索 2
デバッグ力を高める！ ～5 年間の経験から学んだ、競プロ・アルゴリズム実装におけるバグ取りの戦略～ - Qiita
こんにちは、大学 1 年になったばかりの E869120 です。 私は 5 年前に趣味で競技プログラミングを始め、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 5 月 5 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 今回は、アルゴリズムや競技プログラミングの問題を速く解くために必要な、効率的なデバッグの方法について記したいと思います。是非お読みください。 1. はじめに 皆さんがプログラミングの問題を解いていく際に、次のような場面に遭遇したことはありますでしょうか。おそらく、読者の大半が「はい」と答えると思います。 ソースコードに謎のミスを埋め込んでしまったせいで D 問題が解けない… ああ、プログラムを 1 文字変えただけで WA（不正解）が AC（正解）に変わった、悲しい… このように、プログラムにバグ（プログラム実装上のミス）を埋め込
オンライン価格設定で面白いと思った結果を紹介します． 「適正価格を二分探索するとそこそこ良い方法になるが， 二分探索に少し手を加えるとさらに良い方法になる」という話です． 出典は R. Kleinberg and T. Leighton (FOCS 2003) の Theorem 2.1 です． この記事自体は Haifeng Xu 先生の講義スライド の第 1 回をかなり参考にしてます． ゲーム理論と機械学習の様々な興味深いトピックが網羅されていておすすめです． 問題設定 戦略の評価尺度：リグレット 自明な $\mathrm{O}(N)$ リグレット戦略 二分探索による $\mathrm{O}(\log N)$ リグレット戦略 二分探索を改良した $\mathrm{O}(\log\log N)$ リグレット戦略 まとめ 問題設定 あなたは A さんに $N$ 個のリンゴ を，$1$ 日
本スライドでは、以下の２つの内容を紹介します。 １．乱択アルゴリズム（乱数を使って問題を解くアルゴリズム） ２．ランダムな入力に対するアルゴリズム
Worse Is Better の精神で Domain Specific なCADを作っている話 - CADDi Tech Blog
私（寺田 @u_1roh）が携わっているプロジェクトについて。 ここでは「金属加工品の多品種少量生産」という文脈の話をします。具体的には、例えば板金加工や旋盤やフライス盤による機械加工などの受注生産をイメージして下さい。 CAD/CAMの理想と現実 製造業では、CADやCAMといったソフトウェアが使われています。この2つは次の役割分担をしています。 CADは、製品の形状や仕様を定義する。 CAMは、製品仕様を満たす加工プログラムを生成する。 この役割分担の理想を突き詰めると、次のようになるでしょう。 CADは、どんな複雑な形状でも表現できる高い自由度を持ち、実際に用いられる加工法を仮定することなく、製品の仕様を表現する。 CAMは、どんな複雑な形状でも受け入れることができ、寸法公差や幾何公差を反映した加工プログラムを生成できる。 CAD界隈は、この理想に向かって進化を推し進めようとしている
ビットコインの正体 ～電力と計算資源を消費するだけの“旗取りゲーム”：踊るバズワード ～Behind the Buzzword（7）ブロックチェーン（1）（1/8 ページ） 今回から新しいシリーズとして「ブロックチェーン」を取り上げます。さて、このブロックチェーンを理解するために、まずは「ビットコイン」のお話から始めましょう。なぜビットコインか、というのは本文を読んでいただくとして、あらためてビットコインを調べ始めた私がまず発見したものは――「人間を支配するアルゴリズム」でした。 「業界のトレンド」といわれる技術の名称は、“バズワード”になることが少なくありません。“M2M”“ユビキタス”“Web2.0”、そして“AI”。理解不能な技術が登場すると、それに“もっともらしい名前”を付けて分かったフリをするのです。このように作られた名前に世界は踊り、私たち技術者を翻弄した揚げ句、最後は無責任に
今回テックブログを書くにあたり、以下の記事を参考にしました。 qiita.com こちらの記事では、マクドナルドのメニューを対象に組み合わせ最適化問題を扱っており、内容も非常に面白く読ませて頂きました。 今回、弊社askenでも自社データを使用して食事の組み合わせ最適化問題をやってみたのでご紹介します。 はじめに こんにちは！ askenで機械学習エンジニアとして働いているyumaです。 shoku_panという名前でTwitterをやってます。 さてみなさん、弊社ダイエットアプリ「あすけん」をご存知ですか？ www.asken.jp あすけんでは、その日の食事内容を記録すると栄養士の未来（みき）さんからアドバイスをもらえます。点数も出るので、高得点をとることがモチベーションになっている方もいらっしゃると思います。 もちろん僕も使っています。ちなみに今年のお正月はこのような結果になりました
はじめに 配車サービスの注文処理はECサイトのそれと似ています。 ECサイトでは商品を検索し、カートに入れて、注文します。 このとき、在庫が確保できていれば注文できます。 もしくは、後から在庫確保または在庫切れの通知が届く場合もあります。 その後、配送手配が行われ、お届け日などが通知されます。 配車サービスでは、商品に対応するのが、出発地と目的地を結ぶ移動手段になります。 在庫確保の流れはドライバーの予定を押さえる形になります。 このとき配車確定まで時間がかかる場合もあります。 その後、配車手配が行われ、ピックアップ時刻などが通知されます。 今回は、NearMeの相乗りサービスにおける注文処理について説明します。 当サービスでは事前予約で注文を貯めつつ、注文が入る度に最適な相乗りの組み合わせを計算して配車確定を逐次的に行えるようにしています。 このような相乗りにおいてどのようなパタンが発生
こんにちは！アルダグラムでエンジニアをしている@sohichiroです。 本記事は株式会社アルダグラム Advent calendar 2023 13日目の記事です。 前日は、@kageyama さんによる、SQLインジェクションの話でした。 セキュリティはいつも万全にしておく必要があるので、大変ためになる記事でした。 さて、隠れ関西民として関東地方に生息している私にとっては、翔んで埼玉〜琵琶湖より愛をこめて〜は、いろいろ込み上げてくるものがありました。確かに兵庫県は神戸と芦屋だけが飛び抜けて都会指数が高いですよ😂（私、兵庫県の田舎の方出身）。関西弁を勉強したいなら、格好の教材だと思いました。 else ifが複数回出てくることのつらみ さて、else ifです。 else if。プログラマーであれば、一度は書いたことあると思います。 言語によっては、elsif（Ruby）、elif（P
「PIXIV DEV MEETUP 2021」は、完全招待制のオンラインカンファレンスです。ライブセッションをはじめ、さまざまなイベントを通して、ピクシブのメンバーとピクシブのプロダクト開発における知見、組織文化を共有します。金川氏は、「BOOTH」で発生する決済スパイクに対する取り組みについて発表しました。 突然の決済スパイクに悩まされていた「BOOTH」 金川祐太郎氏（以下、金川）：「オンライン即売会を支えた技術」。BOOTH部の金川がお話します。よろしくお願いします。 「BOOTH」では、突然の決済スパイクに頭を抱えていました。決済スパイクは、例えば有名なクリエイターの期間限定販売や、「YouTube」などVTuberの配信中に商品が公開された時、あとは最近行われるエアコミケといったオンライン即売会などで発生します。 決済スパイクが起きる時、BOOTHでは同じ商品に注文が集中します。
9月からRuby開発チームにインターンシップとして参加している@makenowjustです。 総合研究大学院大学の学生で、普段は情報セキュリティに関する研究をしています。 インターンシップでは、キャッシュ (メモ化) を利用したRubyの正規表現の高速化を行いました。 ReDoSと呼ばれる、バックトラックが爆発することでマッチング時間が膨大になる脆弱性があります (ReDoSについては、拙作ですがWEB+DB PRESSに掲載された記事があります)。 近年、ReDoSは多く報告されており、Rubyもその例外ではありません (参考1、参考2)。 今回実装した最適化は、ReDoSを防ぐことを目的としたもので、多くの正規表現のマッチング時間が文字列の長さに対して線形となります。 ReDoSが起こる正規表現の例として、/^(a|a)*$/が挙げられます。 今回の修正の前後での実行時間を比較すると、
これは KOBA789 日記 Advent Calendar 2021 - Adventar 14日目の記事です。 日記を書くには早すぎる時間なんだけれど、久しぶりに「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだら気持ちが高まりすぎてしまったので、書く。 データ指向アプリケーションデザインと私 「データ指向アプリケーションデザイン」（以下、本書）は "Designing Data-Intensive Applications" の和訳であり、2019年に発行された書籍です。 原著の方は2017年には発行されていたらしいのだけれど、恥ずかしながら当時は知りませんでした。和訳が出たということで話題になっていたのを見て知り、買って読みました。 初めて読んだときの衝撃といったらすごいものでした。学術的なバックグラウンドがほぼ皆無な私が趣味・業務内の試行錯誤のみから思索してぼんやりと仮説を立てていた
HTML のアウトラインアルゴリズムが刷新されようとしています。 本記事では、最初に現時点のアウトラインアルゴリズムの概要を説明した後、どのような変更が行われるかを紹介します。 HTML にはアウトラインアルゴリズムという概念があります。 一昔前の HTML、すなわち HTML4 以前はセクションの概念がなく、章立ては見出し要素（<h1> 〜 <h6>）のみで行うしかありませんでした。 HTML5 ではアウトラインの概念が導入され、見出し要素とセクショニングコンテンツ（<section> 要素など）を組み合わせてセクションを使用することが可能になり、仕様では専用の章「Headings and sections」にて詳しく解説されています。 最初の HTML 5 Working Draft における「Headings and sections」（2008年1月22日） 最新の HTML Li
鬱の人々の書き込みが集まる「樹洞」 2012年、中国東部・南京市に住む一人の学生がSNSの「Weibo（ウェイボー）」に「さようなら」と書き込み、自ら命を絶った。その投稿には何百万ものコメントが寄せられ、ほどなくしてそこは鬱を抱える人々がオンラインで集う場になった。 ユーザーたちは、声に出して言えないことを吐露する場所という意味で「樹洞（じゅどう）」と呼んだ。そして、9年経った今でも、そこには毎日新たな書き込みがある。 ウェイボーのこうした書き込みを人工知能（AI）で検出し、自殺の危険性があるユーザーを特定しているのが「樹洞レスキュープロジェクト」だ。 オランダを拠点とする中国人コンピュータ科学者の黄智生が設計したアルゴリズムがもとになっており、仕組みはこうだ。 まず危険を察知したアルゴリズムが、その書き込みにフラグを立て、対話アプリ「WeChat（ウィーチャット）」のグループ機能でボラン
はじめに NearMeエンジニアの柿野上 拓真（Takuma Kakinoue）です。私は、数理最適化や機械学習をはじめとする高度なアルゴリズムを含むテクノロジーによって実社会の問題を解決することに高いモチベーションを持っており、NearMeでは主に自動配車システムや相乗りマッチングシステムの開発に携わっております。単に高度なテクノロジーを使ったシステムを作るだけではなく、オペレーションを含め全体の業務を「デザイン」していくことに興味関心があります。 さて、今回のテーマは、直近新たな課題として社内で挙がった「シフト組業務の自動化およびシフトの効率化プロジェクト」です。NearMeは相乗りマッチングや車両割り当ての制御を行うプラットフォームの開発に焦点を当てており、車両やドライバーのマネジメントや実際の運行は他社のハイヤー会社（以下、運行会社と呼ぶ）に委託しています。なのでドライバーのシフト
Go1.24 がついに公開されましたね。その中でとても興味深い改善内容がありました。 1/14 Go's new map implementation in 1.24 is powered by Swiss Tables, a cutting-edge hash table design that significantly boosts performance. Let's break down why this matters and how @CockroachDB's implementation played a key role. 🧐🚀— Peter Mattis (@petermattis) 2025年2月10日 9/14 Performance gains? Benchmarks show Go's new maps are 30%+ faster in many wo
さいきん『浮動小数点数小話』という同人誌を読んでFMA (Fused Multiply-Add)の二段階丸め誤差（double rounding error）について色々と知る機会があったのでまとめておく。ついでにFMAに関するOpenJDKのバグっぽい挙動を見つけたのでそれも併せて記しておく。 FMA (Fused Multiply-Add)とは FMAは以下のような演算のことを呼ぶ。 この演算自体は行列の乗算やベクトルの内積の計算でよく現れるものであるが、通常の浮動小数点数の乗算と加算を別々に行うと誤差が出るので一度の演算で正確な値を算出したいときに用いる。たとえばC言語（C99）では fma、fmaf、fmalという3つの関数が導入されているらしい。 FMAの実装における二段階丸め誤差 FMAはターゲットとなるCPUのアーキテクチャがFMA命令をサポートしていればその命令を直接呼び出
ロシア最大の検索エンジンであり、世界でも第4位の検索エンジン「Yandex」からソースコードが流出しました。ハッカーによる攻撃ではなく、元従業員がGitリポジトリを盗み出したものだとのことで、個人情報は含まれていませんが、アルゴリズム内で用いられている1922の検索ランキング決定要因が明らかになっています。 You probably heard about Yandex, it’s the 4th biggest search engine by market share worldwide. Yesterday proprietary source code of Yandex was leaked. The most interesting part for SEO community is: the list of all 1922 ranking factors used in t
検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results
2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
【速報】リプライはいいねの54倍の効果!? 遂にTwitterがアルゴリズムを公開‼️ 要約+全文翻訳+今後の対応策を徹底解説。（総勢8000文字）｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
【速報】リプライはいいねの54倍の効果!? 遂にTwitterがアルゴリズムを公開‼️ 要約+全文翻訳+今後の対応策を徹底解説。（総勢8000文字） 遂に米Twitter社は3月31日（現地時間）、予告通りプラットフォームを構成するソースコードの一部をGitHubで公開しました。本日はその内容を詳細に解説していきます。 主にはタイムラインの『おすすめ』欄に出てくるアルゴリズムの話です。（フォローしていないおすすめのツイートが出るタイムラインのことです。） 1.要約 では、早速要約から見ていきます。 1.1 アルゴリズムハック方法 ⭕️ポディシブ要素 フォローは少ない方が良い（フォロー・フォロワー比率が重要） 投稿に2分以上滞在：「いいね」×22倍の効果 投稿を経由してプロフィールにアクセス後に、他の投稿にいいねやリプライをされる場合：「いいね」×24倍の効果 投稿にリプライされる場合：「い
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ChatGPT API を活用したAIまとめ機能リリースの裏側 - ACES エンジニアブログ
「競プロ典型 90問」Smallest Subsequence (最小部分列問題)
「機械学習〜推薦システムを題材に〜」講義資料(生成AIの話題も含む)｜masa_kazama
CMSベンダーに独禁法違反の疑い 「独自の方がセキュリティ対策になる」と自治体に営業、他社参入を阻害
インクリメンタルに複数の時系列データに対する平均・標準偏差を計算する
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
Python で学ぶベイズフィルタとカルマンフィルタ (翻訳) - inzkyk.xyz
深層学習の原理を説明する新理論――ニューラルネットワークのエネルギー曲面上の滞留現象 | 東京大学
Google検索のアルゴリズムに関する2500ページ超の内部文書が本物であることをGoogleが認める
BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
サイトトップにAIを導入して売り上げに1億円貢献する - エムスリーテックブログ
SSH接続への中間者攻撃を可能にするエクスプロイト「Terrapin Attack」が発見される
パズルとアルゴリズムのコラボ本を書きました！ - けんちょんの競プロ精進記録
二分探索よりお得なオンライン価格戦略 - 麻辣坊主
ランダムを楽しもう / Algorithm with Randomness
ビットコインの正体 ～電力と計算資源を消費するだけの“旗取りゲーム”
線形計画法使ってあすけんで100点とってみた - asken テックブログ
相乗り配車の注文処理について - NearMe Tech Blog
けんすう on Twitter: "Twitterのアルゴリズムがオープンソースになったので、いろいろなTwitterを見てざっとまとめると、 露出が増えるTwitter投稿は - いいね数は返信の30倍のインパクト - RT数は20倍 - ハッシュタグを複数つけるのは意味ない - トレンドになっているものは露出する - 画像やビデオの添付は良い -… https://t.co/xaVEGbMKol"
else ifが複数回出てきたら考えること
BOOTHの“決済スパイク”を防げ！ 創作物の総合マーケットを支えるトランザクション分割
キャッシュによるRubyの正規表現のマッチングの高速化の紹介 - クックパッド開発者ブログ
ひさしぶりに「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだ - Write and Run
HTML のアウトラインアルゴリズムが見出しレベルをベースとしたものに刷新されそう
中国で「自殺したい人」を見つけるAI アルゴリズムは“心の病”の救世主になれるのか | 人工知能の有効性と限界
数理最適化とAIエージェントでシフト組み業務を自動化&効率化した話 - NearMe Tech Blog
Go 1.24 で map が30%以上高速化！Swiss Tableとは？ - カンム テックブログ
浮動小数点数の二段階丸め誤差 - hydrakecat’s blog
ロシア最大の検索エンジン「Yandex」のソースコード流出で検索ランキングの決定要因が明らかに
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note.com/d_v_osorezan(%25E5%25A4%25A7%25E5%25AE%2589)%25E4%25BA%25BA%25E7%2594%259F%25E3%2582%2592%25E8%25B1%258A%25E3%2581%258B%25E3%2581%25AB%25EF%25BD%259E%25E2%2599%25AA%25E2%2599%25AA)
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