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  • 8時間を0.01秒に短縮 「アルゴリズムの素晴らしさが2分で分かる動画」が今すぐ勉強したくなる分かりやすさ(1/2) | ねとらぼ

    アルゴリズムの素晴らしさを2分で解説した動画が、とても分かりやすくためになると人気です。なるほど、これがアルゴリズムと仕組みかぁ。 最短経路をアルゴリズムで算出しよう この動画では、迷路を最短手数で解くアルゴリズムについて解説。迷路はマス目状になっており、全部で8900億個の手順が存在するものとなっています。全ての経路を試せば最短手順を導き出せますが、普通のコンピュータでは約8時間かかってしまう計算になります。 全パターンの網羅は非常に時間がかかります そこで計算の手順を変更。スタートに0を書き、その隣1を、また隣に2……と繰り返していきます。こうして進めていくと最終的にゴールは34となり、この34が最短手数となることが分かります。今度はゴールから34,33,32とたどっていけば、最終手数で進む経路の1つが導き出せました。 数字を振っていき…… ゴールからたどって行きます このような手順で

      8時間を0.01秒に短縮 「アルゴリズムの素晴らしさが2分で分かる動画」が今すぐ勉強したくなる分かりやすさ(1/2) | ねとらぼ
    • はじめに - アルゴリズムとデータ構造大全

      はじめに このドキュメントは,主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです.特定の問題にはあまりフォーカスしないため,問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません.詳しく,正確に,分かりやすく書いていこうと思っています. このドキュメントは執筆途中です. 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており,C++言語の仕様や,文法にはあまり触れません.また,計算量という用語についても説明しません.ただし,償却計算量など,計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します. コードについて このドキュメントで登場するコードは,可読性向上のため,以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています.また,適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は,コード周辺にのように,検証

      • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

        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。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか?』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本:Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用:アルゴリズムを

          機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
        • はてなブックマークガイドライン

          ここでは、はてなブックマークがサービスを運営するにあたっての考え方と、はてながサービスを健全に運営するための方針、また、サービスをより有益に使っていただくためユーザーのみなさまにお願いしたいことをガイドラインとして公開します。 はてな全体のルールとガイドライン はてなでは、サービス利用について下記のようなルールとガイドラインを公開しています。 はてな利用規約 はてなプライバシーポリシー はてな情報削除ガイドライン はてなコミュニティガイドライン 特に、はてなコミュニティガイドライン では、はてな全体のユーザーコミュニティに対する価値観と、サービス上で生じる問題に対する指針を記載しています。ぜひご一読ください。 はてなブックマークは、ご利用いただくみなさまが、サービスを通じて以下のような体験が得られる場であることを目指しています。 新たな発見が多く得られる 情報への深い理解や洞察が得られる

            はてなブックマークガイドライン
          • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

            はじめに 本書は,筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである. 本書は,Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり,以下のサポートページで公開している. コードも一部公開しているが,ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである. 本を購入した人は,サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる. ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である. 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ

            • 我々の愛したGoogle検索はすでに死んでいる - novtanの日常

              Google検索終わってしまったの?という話で界隈が少し盛り上がっていてうーんはてなってなっていてそこはかとなく嬉しい。 goldhead.hatenablog.com orangestar2.hatenadiary.com 本件については僕も定期的に何かを言っている話ではあるんだけど、特にここ最近でキャッシュの検索もしなくなったってところが非常に象徴的だなあと思っています。キャッシュすることが著作権上問題だ何だで揉めたのが懐かしいよね。令和に至ってはウェブコンテンツの揮発性のほうがもはや問題である、と。 (個人的には依然として「なくなる権利」の方が重要と思っているだけど) 黄金頭さんが書いている「個人の日記が引っかからない」というのはもうずっと前から同感で、何かを見たことを共有したくて感想を探したところで例えば映画なら映画のあらすじサイトばかり引っかかる。体裁としては個人だけど明らかに広

                我々の愛したGoogle検索はすでに死んでいる - novtanの日常
              • ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ|MRYY

                プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が

                  ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ|MRYY
                • 「みんな、ChatGPTの扱いがもったいない…」ほとんどの日本人がチャットAIを使いこなせていない“決定的要因” | 文春オンライン

                  ◆◆◆ 「確率的に確からしい」という言葉を続けるロボット ――最近、ChatGPTという言葉をよくインターネットで目にします。なんとなく「こんなことができるのかな……?」というイメージは湧いているのですが、具体的なサービス内容を簡単に教えてもらえるでしょうか。 深津貴之氏(以下、深津) 一言で言えば「人間の言葉で質問すると、人間の言葉で答えてくれるロボット」です。 例えば、質問に答えてくれたり、相談に乗ってくれたり、長文を要約してくれたり……。これまでの“検索”とは違って、人間的な知性があるかのように“文章で返答をしてくれる”のが大きな特徴というサービスですね。 お昼ごはんについて質問したときの回答。これまでの“検索”とは良くも悪くも勝手が違うことがよくわかる これはAIに大量の単語を学習させることで、「直前の単語に対して、最も可能性が高い次の単語を予測している」んです。例えば「むかしむか

                    「みんな、ChatGPTの扱いがもったいない…」ほとんどの日本人がチャットAIを使いこなせていない“決定的要因” | 文春オンライン
                  • 働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog

                    4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J

                      働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog
                    • Googleの時代は終わり…?明確なソースを明示してくれる対話型AI「Perplexity」がめちゃめちゃ便利そう

                      sangmin.eth | Dify Ambassador @gijigae これはすごい👏!世界初となる対話型検索エンジン、Perplexity Ask( @perplexity_ai )が登場です。答えの根拠として最新情報を参照+対話形式で追加質問ができる。日本語にも対応してますのでぜひ! pic.twitter.com/4bUQ12Yr22 2023-01-20 14:25:43 sangmin.eth | Dify Ambassador @gijigae . @perplexity_ai(👉perplexity.ai)をさらにバージョンアップさせたい全ての方にお勧めしたいのが、Perplexityを検索エンジンとして登録すること。Chromeだと、 ①設定 ②検索エンジン ③追加 の順で登録完了です。Chromeの検索窓からPerplexityを指定して検索できるので超便利✨。

                        Googleの時代は終わり…?明確なソースを明示してくれる対話型AI「Perplexity」がめちゃめちゃ便利そう
                      • プログラミングというかITが理解できない。

                        1.具体的な事が分からないプログラミングで主にやる事は下記の2つ。 ①IFでAかBを選択させてどっちかの設定を実行 ②Whileで決められた回数分繰り返す これでやりたいことは分かる。分かるけれどこれでどうやって動画や音楽のエンコードをしたり 画像処理をしたりするソフトウェアになるのかというのがよく分からない。 あるいはWordとかExcelとかがどうやってこんなので作られているのかが分からない。 プログラミング入門書を読んでも、一般的に知られているソフトウェアの作り方みたいな事が 書いてないので、ゴールが見えてこない。だからうんざりしてくる。 入門書を読むと、判定と繰り返しとあとどこかからかそういうプログラムが既に作られている フレームワークだとかよく分からないものを持ってきて使ってくださいってなっている。 だからそのフレームワークがどういう風になっているのかって説明からして欲しいって思

                          プログラミングというかITが理解できない。
                        • 「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる? 仕組みとその限界を聞いてきた

                          2021.02.16 「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる? 仕組みとその限界を聞いてきた WebサイトにIDとパスワードを入力するとき、ときどき「私はロボットではありません」にチェックを求められることがあります。 僕はロボットではないので、当然チェックを入れて認証を進めるわけですが……。でもちょっと待ってください。なぜクリックひとつで、人間かロボットかを判断できるんでしょう。 これはきっと、人間ではないなんらかの不正アクセスを防ぐ仕組みのはず。でもチェックを入れるくらい、プログラムを作ってなんやかんやすれば、シュッとできるのでは? 「私はロボットではありません」は、どんな仕組みで人間とロボットを判別しているのか。もっといい方法はないのか。これまでの歴史的経緯も含め、情報セキュリティ大学院大学の大久保隆夫教授に聞きました。 気づかないうちに「人間かロボットか」

                            「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる? 仕組みとその限界を聞いてきた
                          • LLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法『Diagnosis of Thought (DoT)』 | AIDB

                            ホーム LLM, プロンプト, メンタルヘルス・心理学, 有料記事, 論文 LLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法『Diagnosis of Thought (DoT)』 近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 (

                              LLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法『Diagnosis of Thought (DoT)』 | AIDB
                            • 遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう!

                              おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる

                                遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう!
                              • ティム・オライリーが「シリコンバレーの終焉」について長文を書いていたのでまとめておく - YAMDAS現更新履歴

                                www.oreilly.com ひと月以上前になるが、ティム・オライリー御大が珍しく Radar に長文を書いていた。テーマは「シリコンバレー終焉論」である。タイトルは、コロナ禍のはじまりだったおよそ一年前にチャートインして話題になった R.E.M. の It's the End of the World as We Know It (And I Feel Fine) のもじりですね、多分。 ティム・オライリーというと2年前に『WTF経済 絶望または驚異の未来と我々の選択』が出ており、ワタシもオライリーの田村さんから恵贈いただいたが、新しい技術がもたらす驚きを良いものにしていこうという、訳者の山形浩生の言葉を借りるなら「テクノ楽観主義の書」であった。 WTF経済 ―絶望または驚異の未来と我々の選択 作者:Tim O'Reilly発売日: 2019/02/26メディア: 単行本 ワタシはティ

                                  ティム・オライリーが「シリコンバレーの終焉」について長文を書いていたのでまとめておく - YAMDAS現更新履歴
                                • macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる - NFLabs. エンジニアブログ

                                  はじめに こんにちは。事業推進部でOffensive Teamを担当する永井です。 先日のApple発表会では新型のiPhoneやApple Watchなど心躍る製品が色々と発表されましたね。筆者は特に新型iPad miniが心に刺さっています。 さて、今回はApple関連の話として「macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる」というネタについて書いていきます。 解凍できる条件 何を言っているんだと思われるかもしれませんが、macOSで作られた暗号化zipファイルは以下の2つの条件を満たす場合にパスワード無しで容易に解凍が可能です。 zipの暗号化方式がzipcryptoである (通常の暗号化zipファイルは基本的にzipcryptoが利用されています) zip内のいずれかのディレクトリの中身が.DS_Storeファイルおよび何らかのファイル1つである このうち1.は基本

                                    macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる - NFLabs. エンジニアブログ
                                  • できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記

                                    計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、(別の記事を Qiita とかで検索するよりも)この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ(など)を受け取ってアルゴリズムの計算回数(など)を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは

                                      できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
                                    • マット・アルト「日本のポップカルチャーについて:日本はキミらのことなんかク○ほども気にしない」(2025年5月17日)

                                      「アメリカのポップカルチャーは衰退しつつある」説をとるとしよう.では,どうして今,日本はアメリカと真逆の経験をしているんだろう? どうして日本はポップカルチャー大盛況の時期を迎えているんだろう? それこそ,日本のポップカルチャーが世界中で成功している秘訣だ スペンサー・コーンハーバが『アトランティック』に寄稿したエッセイ「アメリカ・ポップカルチャー史上最悪の時代が到来か?」が公開されてから,2週間で大きな反響がうまれている.友人のW・デイヴィッド・マークスやノア・スミス〔当サイトでの翻訳はこちら〕をはじめとして,多くの人たちがこれに触発されて議論に参加してきた――「アメリカは本当に『文化の暗黒時代』に入ったのか?」「もしそうだとしたら,理由は?」 そこで展開されている主張は,こう続く.「アメリカのテレビ・映画・音楽は後ろ向きになっている.昔から続いていてもう味がしないシリーズを繰り返したり

                                        マット・アルト「日本のポップカルチャーについて:日本はキミらのことなんかク○ほども気にしない」(2025年5月17日)
                                      • ドット絵を作るGPTsを作ったら反応が良かった件(GPTs配布あり)|けいすけ / AIマンガ家

                                        こんにちは。けいすけです。 この記事の最後にGPTs配布をしていますので、記事は良いから取りあえずGPTsがほしい!という方は最後までぐいーーーーんとスクロールプリーズ! 最近こんなポストをしました。 ChatGPTだけでキレイなドット絵が描けるようになりました。 ドット絵って簡単そうですが、AIで作ろうとすると結構難しいんですよね。 たとえば、これを見てください。 DALL-E3でドット絵を描いて!とお願いして出てきたものです。 まあ、ドット絵っぽいといえばっぽいのですが、拡大してみると違いが分かります。 こんな感じで、ピクセルの端がにじんでいたり、ピクセルの境目が直線になっていなかったりします。 で、これをどうしたかというと、pythonで加工することでちゃんとしたドット絵になるわけです。 詳しい仕組みは省きますが、ニアレストネイバー法というもので、64×64に縮小すると、割りとキレイ

                                          ドット絵を作るGPTsを作ったら反応が良かった件(GPTs配布あり)|けいすけ / AIマンガ家
                                        • 自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話|Janne

                                          はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え?そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは?」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの?」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察

                                            自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話|Janne
                                          • CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog

                                            "Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは? CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 (SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。) 本記事について 本記事はCPUとG

                                              CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
                                            • 「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる

                                              「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし

                                                「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
                                              • 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るかもしれません。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

                                                  オンライン投票はなぜ『難しい』のか
                                                • 西暦1年は閏年か? - プログラマーの脳みそ

                                                  閏年(うるうどし)の話題。 Twitterで見かけた話題で「西暦1年は閏年かどうかぱっとわからん人おる?」という些か煽り気味のツイートを見かけたのだけども、反射的に「閏年じゃないに決まってるじゃん」とぱっと答えてしまわないだろうか。本当にそうだろうか? そう単純な話なのだろうか? プログラミングを学んでカレンダーを扱うことを学ぶ際に置閏法についても簡単に触れられることがある。置閏法というのは閏年や閏月(太陰暦では1年が13ヵ月になるケースがあり追加の月を閏月と呼ぶ)をどのようなルールで挿入するかという話で、まさにアルゴリズムであるからプログラミングの話題と相性がいい。 置閏法 現代の西暦の置閏法(ちじゅんほう)は 西暦を 400 で割り切れる年は閏年 上記以外で西暦を 100 で割り切れる年は平年 上記以外で西暦を 4 で割り切れる年は閏年 上記以外は平年 といった手続きで閏年(つまり2月

                                                    西暦1年は閏年か? - プログラマーの脳みそ
                                                  • Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"

                                                    コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw

                                                      Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
                                                    • SNSで規制すべきは組織的な書き込み - 続・はてなポイント3万を使い切るまで死なない日記

                                                      もう20数年前になる。2ちゃんねるの創設者である西村博之さんと出会った頃、彼から教えてもらったことがある。その頃、ネットの炎上事件といえば、2ちゃんねるが起点となることがほとんどだった。彼は2ちゃんねるの管理人だから、2ちゃんねるへのアクセスログを解析することができる。 彼によると、ほとんどの炎上事件は極めて少人数のユーザーが起こしているとのことだ。1人の場合も多いし、多くても5人以内のチームによって炎上事件は発生しているとのことだ。 これは多くのSNSがユーザーの関心度や盛り上がりを数値化してランキング化し、ランキングが上位の書き込みを優先的に表示するアルゴリズムを採用していることが理由だ。 つまり、たった1人であっても、1人何役もの書き込みをして、盛り上がっているようにみえるスレッドをつくると、2ちゃんねるの掲示板上で上位に表示され、また、自作自演であっても、なにかみんなが怒っているよ

                                                        SNSで規制すべきは組織的な書き込み - 続・はてなポイント3万を使い切るまで死なない日記
                                                      • アルゴリズムの世界地図 - Qiita

                                                        こんにちは、square1001 です。 現在は東京大学の学部 1 年生をしています。私は中学 1 年の頃からプログラミングをやっていて、特にアルゴリズムが大好きです。AtCoder をはじめとする 競技プログラミング にも取り組んでいて、中高生のときは 情報オリンピック にも参加していました。 本記事では、アルゴリズムや競技プログラミングに興味がある方、あるいはプログラミングをやっているけどアルゴリズムをよく知らない方に アルゴリズムはどんなもので アルゴリズムを使うとどんな問題が解けて アルゴリズムが地球のように広く、多様で、奥深く、そして楽しいこと を知ってもらおうと思っています。 アルゴリズムの世界へようこそ 時代は 2020 年代に突入し、急速に IT 化 や DX が進んでいく中で、問題を効率的に解くアルゴリズム技術の重要性が、ますます高まっています。そして、アルゴリズムは、世

                                                          アルゴリズムの世界地図 - Qiita
                                                        • 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

                                                            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
                                                          • 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。

                                                              Imagicを理解する
                                                            • 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

                                                              「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

                                                                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
                                                              • 未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法

                                                                取り上げた技術は、本格的な開発でも役に立つもので、最も学習コストが低いものを選んだ。 重要度が低いものは載せていない。たとえばHTMLとCSSなんてググりながら書けば全く問題ない。Bootstrapなどのフレームワークも全くやる必要はなく、仮に就職先で使っていたら覚えればいい。 逆に言えば以下に挙げる技術は、そもそも概念自体がプログラミングにとって普遍的なものであり、(基礎的な部分を)調べながら使うようではエンジニア失格ということ。 基本的に現在では、バックエンド・フロントエンド・運用保守全てができないエンジニアに価値は無い。 以下に挙げた技術(①⑤⑥は他の言語やフレームワークで代替可能)が身に付いていなければまともな企業に就職することは難しい(もちろん、下らない業務システムを下請けで作ってる底辺企業には入れるだろうが)。 経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだ

                                                                  未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法
                                                                • 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。 * * ...

                                                                    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。
                                                                  • 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

                                                                      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
                                                                    • 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

                                                                      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。

                                                                        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
                                                                      • 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。

                                                                          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
                                                                        • プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito

                                                                          この文章は何: 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの:AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉

                                                                            プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito
                                                                          • アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog

                                                                            はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る

                                                                              アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog
                                                                            • 東大・東大生が公開しているエンジニアが読むべき資料まとめ - 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 今回は東京大学・東大生が公開しているエンジニアが読むべきおすすめ資料をまとめました。 紹介する資料一覧 ut.code(); Learn 50分で学ぶアルゴリズム わかりやすい説明のための10の鉄則 Pythonプログラミング入門 150分で学ぶ高校数学の基礎 仮説思考入門 解像度を上げる AWS入門 AI・データサイエンスの活用事例 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ(松尾研) 誰でもわかる強化学習 ChatGPT活用法 ut.code(); Learn 東大生が無料で公開しているプログラミング学習サービス「ut.c

                                                                              • 「Xのアルゴリズム」は数日であなたの政治的意見を変えられる――米スタンフォード大が1000人以上で検証

                                                                                研究チームは、大規模言語モデル(LLM)を活用し、政治的に分極化をもたらす可能性のあるコンテンツへの影響を調べるため、リアルタイムでXのフィードを再ランク付けするアプローチを開発し、ユーザーへの影響を調査した。 実験では、Xのユーザー1256人の協力を得て10日間実施。ブラウザ拡張機能を使用してフィードをリアルタイムでコントロールし、敵意コンテンツ投稿への接触を意図的に増減させた。 参加者は2つの実験群に分けられ、一方は敵意コンテンツへの接触を減らし(727人)、もう一方は増やす(529人)設定にした。実験の最初の3日間は通常のフィードを見せ、その後の7日間で介入を行った。

                                                                                  「Xのアルゴリズム」は数日であなたの政治的意見を変えられる――米スタンフォード大が1000人以上で検証
                                                                                • みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ

                                                                                  群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01

                                                                                    みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ

                                                                                  新着記事