共立出版さまより『Human-in-the-Loop 機械学習』をご恵贈いただきました。一通り読み終えたので感想を共有します。 映り込みが激しくて写真を撮るのが難しいことで有名な表紙 本書は機械学習モデルを訓練するためのデータを人間がどのように用意するかという問題を扱っています。本書の前半では能動学習というラベル付けデータの選び方の技法が、本書の後半では人間が付けたラベルの管理方法やラベル付けのための適切なインターフェースが紹介されています。 機械学習におけるデータをいかに作るかということは私自身とても注目している領域です。『Active Learning from the Web（能動学習を使ってウェブから機械学習データを収集する）』という論文を書いたこともありますし、PDF 翻訳サービスの Readable では能動学習に基づいたアノテーションを実際に行っています。そのため本書は非常に
複数のビットフィールドを持つ数値の並列演算
並列化といえばHadoopだSparkだMPIだといったキーワードが世の中を賑わせているが、古典的な話としてゲームなどのグラフィクス処理界隈ではMMX命令などのSIMDを使う事なくデータ並列性を引き出すことによって高速化していた。 このテクの一部を扱った傑作記事が気づいたら検索で辿れなくなっていてWebArchive入りしてしまっていたので一つの機会として解説記事を書くことにした。 古株のエンジニアからすれば見慣れたテクニックではあるが知らない人から見るとパズルのような面白みがあり応用の幅もある面白いテクニックである。 複数のビットフィールドとは スーパーファミコンのように表示可能色が32,768色に制限されている環境というのは、内部的には1色を15bit(2^15=32,768)を使って表現している事が多い。当然この色数で自然界のあらゆる物を自然に描写するのは難しいが、ゲーム用途などでは
Google は、2022年5月25日、コア アルゴリズム アップデートのリリースを発表しました。ロールアウトは6月9日まで続き、その間、検索結果にはさまざまなクエリで変動が見られました。このレポートは、このコア アルゴリズム アップデートについて、日本における日本語の検索結果に、どのようなジャンルで、どのような動きが見られたのかをまとめたものです。 定期的にリリースされるコア アルゴリズム アップデートに関して、インターネット上では数多くの情報が出回っていますが、誤解を生むような表現が多く、参考にはならないものが多くあります。誤った情報が過度に拡散されることを防ぐために、JADE では今回、コア アルゴリズム アップデートで何が起こっているかについて、弊社の見解を発表することとしました。この分析は、あくまで JADE が入手した情報に基づくものであり、Google 公式のものではありませ
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第33回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 追記) 機械学習超入門本番編ではLightGBMについてさらに詳しく解説をしています．勾配ブースティング決定木アルゴリズムのスクラッチ実装もするので，さらに理解を深めたい方は是非受講ください:) 前回の記事で決定木の勾配ブースティングアルゴリズムであるXGBoostを紹介しましたが，今回は同じ決定木の勾配ブースティングの別のアルゴリズムであるLightGBMについて解説します． LightGBMはXGBoostが発表されてから2~3年後に発表され，今やXGBoostよりも高速で高精度なアルゴリズムとして認識され，XGBoostに代わる最強のアルゴリズムの一つとなっています． XGBoostと同じ決定木の勾配ブースティングをベースにしているの
『最適輸送の理論とアルゴリズム』が重版して第 5 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 漫画家さんやイラストレーターさんが重版したときに重版感謝の描き下ろしイラストを投稿しているのを見ていいなと思ったので、僕も専門書が重版したときに重版感謝の書き下ろし専門記事を投稿します。 本稿では、最近話題の拡散モデルと最適輸送の関係を直観的に解説します。 拡散モデルは画像の生成によく用いられる生成モデルです。モデルはノイズ入りの画像を受け取り、ノイズを除去することを目指します。生成時には、完全なノイズ画像からはじめて、モデルによりノイズを除去することと、微小なノイズを加えることを繰り返して洗練させていき、自然画像を得ます。 拡散モデルの動作の図示 このように、ノイズ から自然画像 までゆらぎながら変化する過程をブラウン橋 (Brownian bridge) と言います。ブラウン運動 (Brow
Pythonで点群処理ワンライナー
はじめに 2022年も終わりますね。 今年は点群処理が網羅的に解説された本が出たり、テキストから点群生成できるAIが出てきたり、いろいろ点群界隈も盛り上がっていたかと思います。 そんな正統派点群技術が盛り上がった年の最後に、闇の点群技術を紹介できればと思います。 Pythonワンライナーの世界 Pythonワンライナーとは、普通に書くと数行に渡りそうな処理をワンライナー(一行)で書くことで、ただただ自己満足・自己顕示欲のためだけに難解なコードを作成するアレなテクニックです。 この記事では一般的なPythonワンライナーコードではなく、点群処理に特化したアルゴリズムのワンライナーを紹介していきたいと思います。 前提条件 まず、本記事のテクニックではnumpyおよびscipyのみライブラリとして使用することを許可しています。 Open3Dまで使ってしまうと闇どころか完全なチートになってしまうの
カルマンフィルタの使い方 - Qiita
はじめに 書かれていること この記事では具体例を示しながらカルマンフィルタとは何か、何が出来るのかをついて解説します。カルマンフィルタについては、様々な方が既に解説記事・書籍を投稿しておりますが、初学者（特に組み込み技術者）にとって「じゃあ具体的にどう解釈すればよいの？どう実装すればいいの？」といったところが弱い気がして、もったいないと感じたため、その辺を補完する記事が書ければと思っています。 さて、この記事は下記の順で解説します。 カルマンフィルタとは何か なぜカルマンフィルタを使うのか 具体的な実装例 応用例 自分のモチベーションとしては、最近カルマンフィルタを勉強して、「なんて便利な道具なんだ！」と感じたため、それを共有する目的で記載しております。すこしでも「便利だなあ」と感じていただければ幸いです。また、この記事は、組み込み技術者としての私の視点から見た解釈で記載しております。もし
【特別取材】「ストリーミングで日本の音楽市場はまだ伸びる」日本上陸したBelieveシルヴァン・ドランジェ氏が語る | Musicman
世界の音楽市場でDXを進めてきたBelieveが日本に上陸した。TuneCoreの親会社でもあるBelieveはフランスに本社を置き、パリのユーロネクストに上場している世界有数のデジタル音楽企業だ。年間1400億円 (8億8000万ユーロ) 以上の売上を持ち、国によっては世界的なメジャー企業に比肩、あるいはそれ以上の売上シェアを達成している。 アジア太平洋地域を統括するシルヴァン・ドランジェ氏にインタビューしたが、今や同社はアーティスト育成とデジタル・マーケティングの専門家へと変貌を遂げ、音楽産業の成長に欠かせない存在になりつつあるのが見えてきた。 （インタビュアー：Musicman編集長 榎本幹朗 取材日：2024年3月13日） シルヴァン・ドランジェ（Sylvain Delange） Believeアジア太平洋地区社長。フランス生まれ。2013年初めにBelieveに入社して以来、アジ
詐欺広告シェア4割のMeta(旧Facebook)、被害対策として実質ゼロ回答のお気持ちを仰々しく表明 読売テレビ、自称化学者の村木風海さんをテレビ出演させて「大学教授5人から研究成果を持っていかれそうになった」との主張をそのまま垂れ流してしまう
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「添付ファイルのパスワードは別途送付します」 皆さんも、添付されたZIPファイルと共に、どこかで一度はこの文面を見たことがあると思います。 そして、この行為が無意味であるという事もまた、ご存じかと思います。 しかし、日本の特に大手企業では古い習慣や責任逃れとして、未だに使われ続けているのが現状です。 そして、そのような事を続けている企業ではもれなく、クラウドストレージサービスの使用も制限されているのがお約束です。 今回は、そんな脳死古い思考を引き摺った環境でも、安全でなるべく簡単にファイル転送を行えるアプリケーションを作ってみました。
Googleが品質ガイドラインを改定─AI生成コンテンツは“見抜かれ”、評価される - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
無料で資料をダウンロード SEOコンサルティングサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする ＞＞ この記事は、2025年 4月 9日に Search Engine Land で公開された Danny Goodwin氏の 「Google quality raters now assess whether content is AI-generated」 を翻訳したものです。 Googleは最新の検索品質評価ガイドラインにおいて、AIなどの自動生成ツールによって作成されたコンテンツに対し、最低評価を付ける可能性があることを明確にしました。 この変更は、Googleのシニア検索アナリストであり検索リレーションズチームを率いるジョン・ミューラー氏が、マドリードで開催された「Searc
Levelsモナドを使った幅優先探索の仕組み
Haskellは関数型プログラミング言語と呼ばれますが、関数だけでなく型も重要な役割を担っています。アルゴリズムを考える時、手続きの最適化だけでなく、正しいデータ型を選択することがシンプルなアルゴリズムを導き、実装をコンパクトにできるというのはよくある話です。今回は非常に単純な型でありながら幅優先探索というアルゴリズムのエッセンスを詰め込んだ Levelsというデータ型 について紹介したいと思います。 ピタゴラス数を列挙する ピタゴラス数とはピタゴラスの定理における関係式 a^2 + b^2 = c^2 を満たす自然数の三つ組です。 Haskellのリストは遅延評価なので 全ての自然数の三つ組を列挙する 列挙した自然数の中から関係式を満たすものだけ抽出する という手順でピタゴラス数を列挙することを考えてみましょう。 実際この方法は有限な探索範囲ではうまく機能します。 pyth :: [(I
天使か悪魔か アルゴ取引【経済コラム】 | NHK
設定した条件に従い高度なプログラムが株式などを自動で売買する「アルゴリズム取引」。 AIの普及で種類は多様化、その使い手はプロから個人に広がろうとしています。 不安定な状態の金融市場ですが、アルゴリズム取引は天使となるのか、それとも悪魔か。 （経済部記者 横山太一） 個人向けにも広がる 「アイスバーグ」「ペッグ」「リバージョン」「ダークプール」「ステルス」…聞き慣れないカタカナ。 これらはすべてアルゴリズム取引で使われている用語です。 先月下旬、ネット証券の「auカブコム証券」を訪ねてみると、アルゴリズム取引の機能を組み込んだ個人向けアプリの開発が山場を迎えていました。 アプリを通じた株式の購入は今では当たり前となっていますが、開発中のアプリをのぞいてみると、そこには「アルゴ」と書かれたアイコンが表示され、タップすると冒頭にある用語がずらりと現れます。 開発担当者に聞くと、これらの用語はい
This adventure starts with git-lfs. It was a normal day and I added a 500 MB binary asset to my server templates. When I went to push it, I found it interesting that git-lfs was uploading at 50KB per second. Being that I had a bit of free time that I’d much rather be spending on something else than waiting FOREVER to upload a file, I decided to head upstairs and plug into the ethernet. I watched i
I designed and prototyped the missile attack! The math was clever and I want to show-off! Let’s talk about cubic bezier curves, perlin noise, and rotation minimizing frames. Doing Ichirō Itano proud. I’ll keep this article a little lighter on code. I really want to focus instead on the geometry. Many people are intimidated by math, but keep in mind that you don’t need to understand everything to u
こんにちは。今回は、GeminiとClaude 4という2つのAIアシスタントだけを使って、正規表現ライブラリを一から作成した体験をお話しします。 きっかけ：古い理論への興味 驚異的な開発速度：正味数時間で完成 AIアシスタントによる開発プロセス 役割分担の自然な発生 AIによるコード生成の質 学術論文レベルの理論整備 Abstract（概要）の自動生成 先行研究との詳細比較 理論的基盤の文献調査 完成したライブラリの機能 基本機能 高度な機能 AIアシストの革新的側面 1. 理論の現代的解釈 2. 包括的なテスト設計 3. ドキュメント作成の自動化 4. 段階的な機能拡張 開発体験から見えたAIの可能性 驚いたこと 課題として見えたこと 将来への示唆 研究開発の加速 教育への応用 産業応用の可能性 まとめ We are hiring! きっかけ：古い理論への興味 事の始まりは、1964年
カルマンフィルタを実装してみる！ドローンに使用される姿勢推定システムの作り方 - ABEJA Tech Blog
はじめに こんにちは、ABEJAの栗林です！ 私はもともと機械工学・制御工学の出身であり、車からロボットまで幅広く機械が大好きです。今回はそんな私がドローンを作るために取り組んでいた飛行制御システムの一部をご紹介できればと思い記事を書いています。 機械学習等は使わず、制御工学のアプローチにはなりますがIoTなどに興味がある方に読んでいただければ幸いです！ Raspberry Pi zeroを用いた、ドローン用の簡易な姿勢角推定装置を実装する方法をまとめています 実際にドローンに搭載するものは500Hz程度での計算が必要になるのでCで実装する必要がありますが、理論の確認ではRaspberry Piでも十分かと思われます。10000円程度で姿勢角推定装置を自作できます！ 概要 ドローンなどの小型無人航空機(SUAV：Small Unmanned Aerial Vehicle)において、飛行制御
カカクコムはアルゴリズムを変更したことを認める 「悪い口コミが増えたわけでもないのに、当社の店舗では、平均で0・2点、最大で0・45点も急に点数が下がったのです。他にも焼肉トラジ、一蘭、天一なども下がっていました。共通するのはみなチェーン店だということです。点数が下がったことで、当社の売上は月平均で約2500万円も落ち込みました」 19年5月21日の前（上）と後（下）で点数が大幅変化 （「食べログ」公式HPより） そこで任社長は2020年5月、点数を下げる“チェーン店ディスカウント”で損害を負ったとして、訴訟に踏み切った。任社長が語る。 「カカクコム側はアルゴリズムを変更したことは認めたものの、『公平公正にやっている』と言うばかり。また、ぐるなびなどの競合他社も存在するから優越的地位にないと主張。最大の争点である点数については、『非会員など食べログと取引をしていない店舗にも用いられる指標で
The Algorithms
What is an Algorithm?An algorithm is a set of rules that takes in one or more inputs, then performs inner calculations and data manipulations and returns an output or a set of outputs. In short, algorithms make life easy. From complex data manipulations and hashes, to simple arithmetic, algorithms follow a set of steps to produce a useful result. One example of an algorithm would be a simple funct
競プロにおける「上達の壁」 そこで私は、主に以下の 3 点が競技プログラミングにおける上達の壁になっているのではないかと考えています。 基礎的なコーディングの知識。for 文・条件分岐・配列などを使った基本的なプログラムが書けるかどうか。（レーティング 1～99 程度） 競プロで戦うために必要な、最低限のアルゴリズムや数学の知識。例えば二分探索・動的計画法・グラフ理論・逆元といったものが挙げられる。（レーティング 100～1199 程度） アルゴリズムや数学的知識 [2. で扱ったもの] をどうやって実際の問題に応用するか、考察面・実装面両方含めた典型テクニック。（レーティング 200～1999 程度） 今はどの壁が問題か？ 現在、1. と 2. についてはかなり教材が整備されており、例えば 1. のプログラミングの基本を学ぶにあたっては、 C++入門 AtCoder Programmin
Fundamentals of Quantum Computing Q&A形式で分かる 量子コンピューターの 基礎知識 次世代コンピューティング技術として注目される量子コンピューター。原理や実装方式など、量子コンピューター関連記事を読む上でのガイドとなる基礎知識をQ&A形式でまとめた。（文：宇津木健 監修：藤井啓祐＝大阪大学教授） by MIT Technology Review Japan2022.12.15 35 15 Q：量子コンピューターとはどんなものか？ A：量子力学の原理に基づいた新しいコンピューター 量子コンピューターは「量子力学特有の物理状態を積極的に用いて高速計算を実現するコンピューター」と言える。量子力学特有の物理状態とは、たとえば原子や電子、光子などのミクロな世界で見られる「量子重ね合わせ状態」や「量子もつれ状態」という、量子力学によって説明される状態のことを指す。こ
なっとく！アルゴリズム 第2版 | 翔泳社
人探し、バスの乗り継ぎ、お買いもの…… 半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい！ さまざまなアルゴリズムの背後で使われる≪木構造≫の解説を増補した第2版！ プログラミングにおいてアルゴリズムの知識は欠かせません。しかし、いざアルゴリズムの学習をはじめると、理屈の山と数式の谷間で迷子になることが少なくありません。 そんなときにおすすめなのがこの一冊。本書は、人探しやバスの乗り継ぎなど身近な例を通して、イラストとサンプルプログラムを援用しながらアルゴリズムについて平易に解説してくれます。 読み進めるには、中学レベルの代数の基礎を知っていれば大丈夫。プログラミング言語をどれか1つ知っていれば、さらに理解が深まります。 最後まで読めば、応用範囲の広い重要なアルゴリズムの数々をしっかり理解できます。 ［本書は、"Grokking Algorithms, Second Edition
AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms
New AI agent evolves algorithms for math and practical applications in computing by combining the creativity of large language models with automated evaluators
辻正浩（46歳）はＳＥＯ（Search Engine Optimization、検索エンジン最適化）専門家である。ウェブサイトが検索結果の上位に表示されるよう、サイトの構成を調整するなど対策を講じるのが仕事だ。 検索エンジンが結果の順位を決定する上では、それぞれ独自のアルゴリズムが用いられるが、その詳細は公開されていない。このため、辻のような専門家が様々なツールを使って膨大な検索エンジンの動きを観察し、どのようにウェブサイトが評価されているのか、その特徴や基準を調査する。ＳＥＯの世界では、辻は知らない人はいないほどの実力を持ち、ツイッターでは３万人以上のフォロワーがつぶやきを注視する。「検索の番人」とも呼ぶべき辻が、検索市場におけるグーグル支配の状況を、絶望的な顔で「もう手遅れではないか」と言うのである。 『膨張ＧＡＦＡとの闘い』の著者・若江雅子氏が、この10年間の変化を辻氏に尋ねた。 ＊
Pythonからはじめるアルゴリズムトレード
『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。 まえがき 1章 Pythonとアルゴリズムトレード 1.1 Pythonによるファイナンス 1.1.1 Pythonと擬似コード 1.1.2 NumPyとベクトル化 1.1.3 p
実践AIチャットボットUI実装入門
フロントエンドカンファレンス東京 2025の発表資料です https://fec-tokyo.connpass.com/event/352581/
Googleが開発した進化的AI「AlphaEvolve」は未知のアルゴリズムや未解決数学問題の新解法を発見可能、すでにGoogle内部ではAI開発やチップ設計の効率化に活用されている
GoogleのAI研究チームであるGoogle DeepMindがコーディングエージェント「AlphaEvolve」を2025年5月14日(水)に発表しました。AlphaEvolveはGeminiと進化的アルゴリズムを組み合わせたAIエージェントで、未知のアルゴリズムを発見したり未解決数学問題の新解法を発見したりできるほどの能力を備えています。 AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/ DeepMind unveils
はじめに RSA暗号は、巨大な整数の素因数分解の困難性を安全性の根拠とする公開鍵暗号方式です。特にRSA-2048は、2048ビット長の合成数（10進数で約600桁）を利用しており、現代のスーパーコンピューターをもってしても、既存の素因数分解アルゴリズムでは現実的な時間内での分解は困難です。しかし、もし非常に大規模な量子コンピューターが実現すれば、従来のアルゴリズムと比較して飛躍的に高速な素因数分解アルゴリズムが実行可能になると予想されています。 では、RSA-2048を解読するためには、どの程度の規模の量子コンピューターが必要になるのでしょうか？ 2019年、GidneyとEkeråは、誤り率0.1%以下の2000万量子ビットを持つ量子コンピューターがあれば、RSA-2048を8時間で解読できるという推定を発表しました[1]。この件に関する日本語の解説は、以下の記事にまとめられています。
sangmin.eth @ChoimiraiSchool on Twitter: "これは、子供たちにプログラミングを教える上でも大変効果的な方法✨。面白いし、結果を見てどんな改善が必要なのか考えるのでアルゴリズムの基礎が学べる。 https://t.co/JoCJcINg9u"
これは、子供たちにプログラミングを教える上でも大変効果的な方法✨。面白いし、結果を見てどんな改善が必要なのか考えるのでアルゴリズムの基礎が学べる。 https://t.co/JoCJcINg9u
概要 Illustratorで、文字をアウトライン化したパスなどを、パーツごとに分解するスクリプトです。 Illustrator CS6～CC2022（Win・Mac）で動作します。 Boothにて販売中（1000円） 更新履歴 Ver3.0 - 2021/12/06 「オ」や「木」の字が分解できるようになった。（※できないこともあります）「文字／図形」の選択ボタンを削除し、自動判別するようにした。その他こまかい修正で分解の精度が上がった…はず。 Ver2.0 - 2021/09/26 「角を復元」機能を追加。 Ver1.0 - 2021/09/17 爆誕。 「文字を分解する」とは 具体的には、文字をアウトライン化したパスの中から、パーツが十字もしくはＴ字に交差していると思われるような部分を見つけ出し、それぞれ別のパーツに分割する、というスクリプトです。 ver2.0では更に、下図のような
文字列変換アルゴリズム「Burrows-Wheeler変換」についてGoogleがムービーで解説、考案者本人も出演して説明する貴重な映像
Burrows-Wheeler変換は、イギリスのコンピュータ科学者であるマイク・バロウズ氏とデビッド・ウィーラー氏によって考案された文字列変換アルゴリズムで、圧縮アルゴリズムなどで使われています。GoogleがこのBurrows-Wheeler変換を解説する動画を公開しており、その中では考案者であるバロウズ氏も登場します。 Burrows-Wheeler Transform (Ep 4, Compressor Head) Google - YouTube Burrows-Wheeler変換は、データを直接圧縮するアルゴリズムではなく、データを他の圧縮アルゴリズムがより効率的に処理できるように並べ替える、可逆的なデータ変換手法です。Linuxなどで広く利用されている圧縮ツール「bzip2」の中核技術としても知られています。 一般的な情報量の指標であるエントロピーは、データに含まれる記号の種類
ゼロ知識証明ものがたり
これはあくまでも個人の調査の上で、ゼロ知識証明の研究の流れを物語形式に自分なりに表現したものです。ざっくりと外観を捉えたい時にご参照ください。ご指摘も歓迎しております。 第一章：ゼロ知識証明の始まり - （1985-1992） 1985年暗号理論の世界に、Goldwasser、Micali、Rackoffという3人の研究者による、ある論文が発表されました。それは「特定の情報を知っていること」を、他の一切の情報を明らかにせず他者に数学的に証明することができる技術でした。 この論文は、完全性、健全性、ゼロ知識性という3つの重要な概念を導入し、二次剰余と二次非剰余の構成を提供し、二次剰余性を判定する問題を使って、ゼロ知識証明プロトコルを具体的に構築しました。これは、後の暗号学の発展に大きな影響を与えることになります。 1992年、この分野に新たな革新が加わります。Lund、Fortnow、Kar
関連キーワード 認証 | セキュリティリスク | セキュリティ対策 企業のセキュリティ部門は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック（世界的大流行）に適応するネットワークセキュリティの確保を迫られている。企業は従業員のテレワークを可能にするために、さまざまなリモートアクセス機能を導入し、その安全な使い方を従業員に教育してきた。 そうした取り組みにおいて中心的な役割を果たしているのが、リモートアクセスとリモート管理の事実上の標準技術である「SSH」（Secure Shell）だ。SSHは1995年にタトゥ・ウルネン氏が開発した通信プロトコルで、通信の暗号化によってリモートアクセスの安全を確保する。SSHにより、セキュリティで保護されていないネットワーク経由でも安全に別のコンピュータにログインできるようになる。従業員やシステム管理者は、ネットワークインフラの管理やコマンドの
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なか卯で食券買った瞬間にもうオーダー厨房には通ってるのに、 食券渡すときオーダーいただきましたーって言うのはおかしくない？ ああいう白々しいの止めて欲しいし、失礼だわ！
はじめに 最近、実生活で競技プログラミングが役に立ちました。 趣味の一環で長方形のQRコードであるrMQRコードを生成するPythonパッケージを作成しています。その中で「ビット列が最も短くなるようにデータをエンコードする」という処理に動的計画法を用いました。大学時代に競技プログラミングをやっていた身としては「競プロが役に立った！」と嬉しかったので、実例として共有したくてこの記事を書いています。動的計画法のDPテーブルの定義から遷移のしかた、解の復元までを図や実装とともに説明しています。動的計画法自体は説明していません。実装の全体はこちらでご覧いただけます。 この記事に出てくるrMQRコードの仕様に関する記述はISO規格1に基づいています。最適なエンコードを求めるアルゴリズム自体は仕様に含まれるものではなく、オリジナルのものになります。 ※QRコードは(株)デンソーウェーブの登録商標です。
GitHub - uuid6/uuid6-ietf-draft: Next Generation UUID Formats
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『Human-in-the-Loop 機械学習』 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
2022年5月 Google コア アルゴリズム アップデートについて - 株式会社JADE
LightGBMを超わかりやすく解説(理論+実装)【機械学習入門33】 - 米国データサイエンティストのブログ
拡散モデルと最適輸送 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
カカクコム、食べログ点数操作の地裁敗訴でにわかにビジネスモデル崩壊の危機 : 市況かぶ全力２階建
"添付ファイルのパスワードは別途送付します"へ対抗するために公開鍵暗号化ツールを作った - Qiita
Golang is evil on shitty networks
https://jp.techcrunch.com/2022/03/17/landscape-of-human-sleep-phenotypes/
⚙️ Math Breakdown: Anime Homing Missiles
AIだけで新アルゴリズムによる正規表現ライブラリを作ってみた - エムスリーテックブログ
食べログ“チェーン店点数急落訴訟”で公正取引委員会が異例の意見書 | 文春オンライン
AtCoder での実力アップを目指そう！ ～競プロ典型 90 問～ - Qiita
Q&A形式で分かる 量子コンピューターの 基礎知識
グーグルファンの「検索の番人」辻正浩がグーグル一強にもの申す｜社会｜中央公論.jp
Kenn Ejima on X: "Googleのサーチアルゴリズムが漏洩。 さすがにこの規模のリークは歴史上、初めてのことだと記憶しています。 そして、Google自身は否定していたもののSEO業界では長年疑われていたアルゴリズムの数々が実在していたことも明らかになりました。 2,596個のモジュール、計14,014個のランキング特徴量。"
量子コンピューターでRSA-2048を解くためには？ (2025年5月版)
MojiDisassembler -文字を分解するスクリプト- – TAWAMIラボ
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sugaku/65/1/65_0651093/_pdf/-char/ja
安全なはずの「SSH」が抱える6大セキュリティ問題とは？ 危険性と対策は
node-jsonwebtokenで学ぶJWTのalg=none攻撃 - Qiita
なか卯で食券買った瞬間にもうオーダー厨房には通ってるのに、 食券渡すと..
動的計画法の実例: QRコードの最適なエンコードを求める - Qiita
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