Haskellのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiita に参加させていただきます! 突然ですが Haskell でダイクストラ法を実装します。 ダイクストラ法は重み付きグラフで最短経路問題を解くアルゴリズムのひとつです。ダイクストラ法 - Wikipedia に詳しい解説があります。 ダイクストラ法は、重み付きグラフにおいて、その重みに負の値がない･･･つまり重みが正であることを前提にしています。この構造上の仮定によって、貪欲的手法を取ることができるのがその特徴で、結果ベルマン・フォード法などの汎用的なアルゴリズムよりも計算量的に有利になります。 ダイクストラ法では、始点から各頂点への到達コストを最初に \infty と置いて、そこから緩和操作によって徐々にそれらを最適コストまで収束させていくわけですが、このとき グラフの頂点集合からその時点で最小のコスト
The first step in building my text editor is to implement the core API. If you’re wondering why I want to do this, the original article is here. I researched several data types, and I tried to be language agnostic. I wanted my decision to not be influenced by any particular language, and first see if there was a “best way” out there, solely based on operations. Of course, a “best way” rarely exist
東京工業大学(東工大)は8月19日、量子アニーリングに関わる「量子磁性体」の性質をスーパーコンピュータ(古典コンピュータ、スパコン)でシミュレートしたところ、そのデータが量子力学の理論と合わないことが示され、古典コンピュータでは量子アニーリングをシミュレートできないということを発表した。 同成果は、東工大 科学技術創成研究院 量子コンピューティング研究ユニットの坂東優樹研究員(研究当時)、西森秀稔特任教授らの研究チームによるもの。詳細は、米国物理学会が発行する原子、分子、光学、量子子規額などを題材とした学術誌「Physical Review A」に掲載された。 量子力学の効果を用いて、「巡回セールスマン問題」などといったある種の関数の最小値を求める計算手法である「量子アニーリング」は、1998年に東工大の西森特任教授と当時大学院生だった門脇正氏らによって考案され、それを商用ハードウェアとし
Haskell の Array
Haskellのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 3日目の記事です。 Haskell の Array (配列) について書こうと思います。Haskell の Array は索引が型クラスの Ix で抽象化されているため、特に配列の次元を拡張する際に柔軟性がありとても便利です。 そんな便利な Array ですが、もともと Haskell はリスト操作が強力ということもあってか、既存の参考書をみても Array の解説はほんの少しにとどまっているか、解説がないことがほとんどです。 Array が必要になる場面の多くは「リストだと !! によるインデックスアクセスで O(n) になってしまい間に合わない」という場面が多いと思います。しかし Haskell にはインデックスアクセスが O(1) の Vector (vector: Efficient Arra
Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。Yamazaki氏は、Optunaの開発のきっかけ、歴史、そして概要について発表をしました。全2回。前半は、Optuna開発の理由と、概要について。 社内用として開発され、毎日2万回ダウンロードされるまで成長した「Optuna」Hiroyuki Vincent Yamazaki氏：Optunaの開発をしています、Yamazakiです。ふだんは、Preferred Networksというところでエンジニアをしています。今日は「Optuna」の紹介をします。 今回はMeetupの1回目なので、Optunaの基本的なところで、どういった問題を解いているかと、こ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米コーネル大学の研究チームが開発した「ナッシュ社会厚生ランキング（Nash Social Welfare Ranking）」（出典：Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in Ranking）は、検索エンジンやレコメンドシステムなどにおいて、全てのコンテンツを公平に表示する新たなランキングシステムだ。経済学の知見に基づいたアルゴリズムで、ユーザーの満足を維持したまま、全てのコンテンツに最低限の露出と利益を保証し、公平性の担保を目指す。 検索エンジンやレコメンドシステムなどのランキングインタフェースは、
Intelが映像内の「血流」を用いるリアルタイムディープフェイク検出器「FakeCatcher」を発表、検出精度は96％
Intelが「Responsible AI(責任あるAI)」の取り組みの一環として、ディープフェイクで作られたフェイク映像を96％の精度で検出できる「FakeCatcher」を発表しました。 Intel Introduces Real-Time Deepfake Detector https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-introduces-real-time-deepfake-detector.html As part of Intel’s Responsible #AI work, we’ve developed FakeCatcher, a new technology that detects fake videos with 96% accuracy. This detection platform
Google recently published a blog article and paper introducing their SIMD-accelerated sorting algorithm. SIMD stands for single instruction, multiple data. A single instruction is used to apply the same operation to multiple pieces of data. The prototypical example is addition, where one instruction can do e.g. 4 32-bit additions. A single SIMD addition should be roughly 4 times faster than perfor
I read a blog post by Alex Muscar, “Beautiful Binary Search in D“. It describes a binary search called “Shar’s algorithm”. I’d never heard of it and it’s impossible to google, but looking at the algorithm I couldn’t help but think “this is branchless.” And who knew that there could be a branchless binary search? So I did the work to translate it into a algorithm for C++ iterators, no longer requir
製造業をはじめとするさまざまな企業のAIカメラへの期待は大きい。その一方で、導入がなかなか進まないという現実もある。ソラコムの「S+ Camera Basic」は、5万円と安価であるだけでなく、「現場へのカメラの取り付け」「通信環境」「リモートアクセス」というAIカメラ導入の3つの課題を解決できるとともに、無料で体験できる「トライアル」機能も提供している。 IoT（モノのインターネット）とAI（人工知能）の組み合わせにより、製造現場の情報をデジタル化し、人が目視で行う確認作業をデジタル化して代替することができる。中でもカメラは、人の代わりに対象を認識したり、モノの数をカウントしたり、情報を読み取ったり（OCR：光学的文字認識）、対象の状態を判断したりと、画像データを通じて、初めてのAI活用の際に導入しやすいデバイスだ。 ソラコムは、同社が通信プラットフォーム提供で培ったノウハウを生かし、セ
はじめに どうも. terasaki です. 機械学習の PoC を黙々やっています. テックブログを書く当番がやってきました. どうしよっかな? 何かこうかな？ 行っている業務や扱っているデータの性質上, やってることをなかなか社外にオープンに出せないし 面白いこと書きたいよね？ 面白いってなんだろう？ 白い犬は尻尾も白いはずだから面白いよね! と考えてるうちに社内で書いた下書きがいっぱいできてしまったのでそろそろ真面目に書くとします. 今回のトピックは FractalDB と呼ばれる幾何学模様の人工データを生成するロジックを Julia で書いたというお話です. 結果として既存のコードよりも高速に生成できたよって話です. 何を作ったの？ IFS (反復関数系, Iterated Function System) による人工データを作っていました. 下記のようなフラクタル画像を生成するプ
ネットワークフロー好き好きマンとして，フローを布教したくなったので記事を書きました． ただし，フローの解説資料は既に素晴らしいものがたくさんあるので，今回は今まであまり焦点が当てられてこなかった部分を推して話をしたいと思います． テーマは，数あるフローの問題の関係を整理することです． フローの問題たちには共通の歴史があり，共通の定式化があり，共通のアルゴリズムの思想があります． その「共通」の部分を理解することで，フローに対する理解が深まり，より面白いと感じられると僕は思っていて，そこについて書きます． かなり基本的な内容しか書いてないので，強い人が得るものはあまりないかもしれません． あとこの記事はおきもちを書いてる部分が多いです． また，この記事では問題の話だけをしてアルゴリズムの詳細の話をほとんどしません．この辺りは 保坂さんのスライド などが非常に分かりやすいので，そちらを参照して
1960年にアントニー・ホーアが開発した並べ替えアルゴリズムの「クイックソート」を、IKEA(イケア)の家具についてくる組立説明書風に解説する図が「KVICK SÖRT」です。 KVICK SÖRT https://idea-instructions.com/quick-sort/ 以下がKVICK SÖRT。 クイックソートの手順は以下の通り。まずはデータの中から適当な値(ピボット)を選びます。以下の場合は斜め線の入った値がピボットです。 各データがこのピボットよりも上か下かを区別します。 ピボットよりも高い値には右矢印を付与。 ピボットよりも低い値には左矢印を付与。 そして、つけた矢印に従って各データをピボットの左右に並び替えます。 最後に、ピボットの左右のデータをここまでの手順と同じ方法で並び替えることで、最終的に以下のように並び替えが完了するわけです。 KVICK SÖRTを作成し
本連載では、未来の通信・ネットワークを描いている研究者を訪ね、その研究内容や人となりを伺う。第1回は、2021年の電子情報通信学会 情報ネットワーク研究会研究賞を、「エンド間・ネットワーク内制御に基づく輻輳制御アーキテクチャの提案」で受賞された、東北大学 電気通信研究所 システム・ソフトウェア研究部門 コミュニケーションネットワーク研究室の長谷川剛教授を訪ねる。 東北大学 教授 長谷川剛氏 受賞した研究は、簡単にいうとインターネット「輻輳制御」の新しいアーキテクチャを提案するものです。輻輳とはネットワークに対して、その容量を超える通信の要求があり、そのために遅延などが増大して性能が極端に落ちてしまうことをいいます。イメージ的には高速道路の「渋滞」のようなものです。これを回避する技術を輻輳制御といい、昔から研究されてきたテーマの1つです。 現在のインターネットでは、この輻輳制御を送信側と受信
Grind 75 - A better Blind 75 you can customize, by the author of Blind 75
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はじめに 展示作品について（ざっくり） 専攻とあんま関係ない学会に行くと楽しいぜ。 非同期同調セルオートマトン ミナミコメツキガニと熱湯風呂 カオスの縁は綱渡り 選ばれしセルオートマトンたち 非同期同調セルオートマトンと拡張されたカオスの縁 リザバーコンピューティング 水面をのぞき込み、過去に投げ入れられた石を知る 自然計算器、誕生 計算器自然計算 余談: 計算器自然計算器自然計… 作品解説（詳細） 1. 人工生態系 2. 仮想神経ネットワーク 3. 物理空間とのインプット・アウトプット 4. 人工生態系をリザバーとしたリザバーコンピューティング（未実装） 表現方面の話 メディアアート計算 その他 あとがき 脚注/引用 はじめに こんにちは、避雷です。クマ財団のグループ展「Kuma Experiment」 第3弾「意外とハートフル」が終わりました。避雷は8期生として採択され、今年一年色々と
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 従来の検索アルゴリズムの問題点 COILの概要 検索時の挙動 学習時の挙動 結果 実験 終わりに 従来の検索アルゴリズムの問題点 従来の検索アルゴリズムの問題点といえば、"意味"を考慮できないということが挙げられます。従来の検索アルゴリズムは、単語一致をベースとして、そのスコアリングをするのが基本だからです。そのため、単語が一致しないことによる弊害がおきます。そして、「あー、意味を考慮できたらなー」という発想に至ります。 その結果、クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ！ということで近年研究が盛んに行われており、BERT1が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アル
Golang disables Nagle's Algorithm by default | Hacker News
If you trace this all the way back it's been in the Go networking stack since the beginning with the simple commit message of "preliminary network - just Dial for now " [0] by Russ Cox himself. You can see the exact line in the 2008 our repository here [1].As an aside it was interesting to chase the history of this line of code as it was made with a public SetNoDelay function, then with a direct s
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！ 株式会社OGIXのエンジニアH.Nです。 今日は、分散合意形成アルゴリズム『Raft』を使って、ゲームサーバーを冗長化してみたいと思います。 Raftとは？ 複数のサーバーから構成される分散システム上で、サーバーどうしが『合意形成』をするために設計されたアルゴリズム。 リーダー1台と、フォロワーN台によって構成される。 リーダーは選挙によって選ばれる。 リーダー -> フォロワーでログを同期し、同じ状態に保つことができる。 Raftを構成するサーバーのうち、どれか1つが落ちたとしても、残ったサーバーで運用を継続することがで
Twitterの「おすすめ」タイムラインや検索結果の「話題のツイート」などに掲載されるツイートを決めるアルゴリズムが、ソフトウェア開発プラットフォーム・GitHubで3月31日に公開されました。 Twitter社CEOのイーロン・マスクさんが予告（外部リンク）した通り、Twitterのレコメンドに使用されているコードがオープンソース化され、世界中のエンジニアたちによって分析が進められています。 そんな中、Webホスティングサービス・VercelのプログラマーであるSteven Tey（@steventey）さんが、「How the Twitter Algorithm works in 2023（訳：Twitterのアルゴリズムの仕組み2023年版）」と題した記事を投稿しました。 Twitterのアルゴリズムを読み解くことで、ツイートやフォロワー数を伸ばすための方法、ひいてはプラットフォーム
前回の続きです 遺伝的アルゴリズムのサンプルコード 参考文献 「C言語による画像処理入門」2000/11/1 (著)安居院 猛、長尾 智晴 文献のAmazon 準備 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from threading import Thread class threadAndReturn(Thread): def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *, daemon=None): Thread.__init__(self, group, target, name, args, kwargs, daemon=daemon) self._return = N
マッチングアプリで出会った異性は、ぼったくりバーの従業員だった――。そんな被害をなくそうと、マッチングアプリ「CoupLink（カップリンク）」を運営するリンクバル（東京都中央区）は、ぼったくりを見抜く力を養う「ぼったくりバー検定」を開発した。
ロッシェル・カップ on Twitter: "ツイッター社が行った日本を含めた7ヶ国の調査によると、ツイッターのアルゴリズムは右側の政治家とメディアを左側より優先しているそうです。多くの人が疑問していたことを証拠しますね。去年の秋発表されましたが、今初めて聞きました。/1 https://t.co/pU4QzpdbSt"
ツイッター社が行った日本を含めた7ヶ国の調査によると、ツイッターのアルゴリズムは右側の政治家とメディアを左側より優先しているそうです。多くの人が疑問していたことを証拠しますね。去年の秋発表されましたが、今初めて聞きました。/1 https://t.co/pU4QzpdbSt
Topcoderとは、グローバルで190以上の国と地域からおよそ160万人（2021年現在）のアルゴリズム専門家、ソフトウェア・エンジニア、UI/UXデザイナーが登録する「テクノロジスト・コミュニティ」。オープンなコンテスト形式（コンペティション形式）で、デジタル時代に求められる技術ソリューション・モジュールの開発を競い、最良の成果を生み出すコミュニティであり、そのプラットフォームの名称を指します。 2001年に競技プログラミング向けのウェブサービスとして提供開始され、秀でたスキルを持ったプログラマーが多く参加しており、その力をエンタープライズ企業のお客様にもご提供するため、コンテスト形式にてサービスを提供しています。 なぜTopcoderを活用するのか？ 1.最新のテクノロジー・スキルが必要だから デジタル化に向けた取り組みが一般的になり、トップレベルの才能を見つけ出すことは容易でなく、
デジタル通貨について思う - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
1.4/50 Summilux ASPH, Leica M10P, RAW 4年前（2019年）の6月18日、、ちょっとした歴史的なイベントがあった。 Facebook創業者のマーク・ザッカーバーグ氏が国の発行する通貨と並ぶ、デジタル通貨システムの立ち上げを発表したのだ。一企業として立ち上げるというのではなく、VISA, Masterやvodafone, paypal, ebay, spotify, liftなども含む大掛かりなコンソーシアムによって立ち上げるというコンセプトで、世界のどこにもリアルタイムで、これまで銀行口座を持てなかった方々も含めて、低廉に価値を届けるという構想だった。その名はLibra（リブラ）。全世界が騒然となったことはいうまでもない。 これまで通貨の発行権は通常のbindingルールを持つコミュニティの枠組みでは最大の単位である「国家」*1 が握ってきており、国家か
新潮社「Foresight」での連載「未翻訳本から読む世界」が更新されている。 www.fsight.jp 今月は2022年4月に発売された『Spin Dictators』という本を紹介した。ロシアのプーチン大統領をはじめとする21世紀の独裁者たちを、世論の印象操作を行う専門家である「スピン・ドクター」をもじって「スピン・ディクテーター」と定義して分析する本である。 このブログには簡単なスピンオフ話を書こうと思っていたけれど、ちょうど同時期に読んだ成田悠輔の「22世紀の民主主義」についての感想を書き始めたら止まらなくなって、連載本編より長くなってしまった。以下、5000字近くある。ざっくり言うと、独裁がよいか民主主義がよいかって、将来は大した論点にならず、もっと重要な論点がありそうだ、という話である。では、どうぞ。 21世紀は民主主義国ほど経済成長が停滞している 無意識化・自動化する政策決
機械学習の概念やコンセプトについて - Qiita
はじめに 日頃、Webサイトの制作やEC運営サポートなどをしているTORTESです。 その傍らで、「機械学習ってどんなものだろう？」「どういうものに使われているんだろう？」と漠然と思いながらも、「まぁとりあえず、ひたすら多くのコードに触れよう」とローカル環境で教材をもとに、実装してきました。 最終的にはフルスタックでリアルなデータを使い、APIなどを使ってモデルを構築し、クラウドサーバーで実装できるようになりたい、と考えていますが、まずは足元からしっかり固めていこうかと。備忘を目的に、記述します！ コンセプトおよびユースケース そもそも機械学習とは データから学習できるシステムを作ることである。学習とは、何らかの測定手段に基づき、あるタスクを処理した成績が上がるという意味である。 機会学習はどういう課題解決に力を発揮する？？ アルゴリズムを使ったソリューションがない複雑な問題の解決や、変動
誰のためのThreads？
しばらく使って思ったけど、これはTwitterというよりInstagramだな。テキストも投稿できるようになったInstagram。 よくよく考えてみればTwitterよりInstagramのほうがずっと成功してるわけで、Twitterの経営がアレだからと、サービスをパクって会員を奪う必要はそんなにない。どちらもしばらくMAUを公開していないが、Twitterの会員を半分奪うより、Instagramの会員を20%増やすほうがたぶん効果的なわけである。 ザッカーバーグはThreadsの会員が10億人になる道筋が見えたら収益性を考えると言っている。Twitterには背伸びしても言えない発言で、煽ってるとしか思えない。しばらく我慢の時間だったせいか、Threadsでやけに元気なザッカーバーグを見るのは面白い。 ThreadsはTwitterのコピーではなく、Instagramのリニューアルなのだ
Large language models have taken the public attention by storm – no pun intended. In just half a decade large language models – transformers – have almost completely changed the field of natural language processing. Moreover, they have also begun to revolutionize fields such as computer vision and computational biology. Since transformers have such a big impact on everyone’s research agenda, I wan
Wantedly の Matching Squad でデータサイエンティストをしている関根( twitter: @ndnto, github: @hiroto0227 )です。Matching Squadでは主に企業とユーザーの理想的なマッチングを実現することを目的として、検索システム・推薦システムの改善を行っています。 モチベーション去年の秋ごろに RecSys2020 に参加して最新の推薦システムの技術についてキャッチアップをしました。最近の傾向の一つとして、推薦システムはユーザーの関心の高い(適合度の高い)アイテムを推薦するだけではなく、 Diversity (多様性)や Novelty (新規性)を追求することで、ユーザーにより良いアイテムを推薦することがあるように感じました。 Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで Re
タイトル生成アルゴリズムについてGoogleがコメント「近いうちに繰り返し調整する。しかしオプトアウト手段はすぐには提供しない」
[レベル: 上級] 検索結果に表示するページタイトルを生成するアルゴリズムを Google は先日更新しました。 title タグで設定したものとは異なる、好ましくないタイトルが表示されるようになったとして、不満を言うひとが少なくありません。 フィードバックを受けて、タイトル生成のアルゴリズムを近いうちに Google は調整しそうです。 一方で、タイトル修正を拒否する手段の提供は近い将来には実現しなさそうです。 再調整はありうるが、拒否手段の提供は当面なしか タイトル生成アルゴリズムの更新について、Google の John Mueller（ジョン・ミューラー）氏が英語版オフィスアワーでコメントしました。 集まったすべてのフィードバックを参考にして繰り返しアルゴリズム調整するはずだ。状況が良くなるだろうと私は考えるものの、これ以上の変更はもうやめてほしいと SEO に取り組む人たちは言う
各列はユーザー（学生）の成績を表し、各行は特定の授業の成績を表す。 この形式では、各列がユーザー（学生）の成績を表し、各行が特定の授業の成績を表します。すなわち、1人の学生の成績は1個のベクトル（配列）で表現可能と考えてよいことになります（例: Ginny Weasleyの成績は[8, nil, nil, 8, 9, 9, nil, 9, 9, 3, nil, 8]というベクトルで表現できる）。 ここで言及しておきたい点が2つあります。 ベクトル内の順序は明らかに重要です。 Ginnyの配列の3は、魔法薬学の授業に関連しているので、添字9の位置に置かれています。すなわち、値の添字には意味があるのです。 2人の学生のベクトルが同じ添字を使っている限り、両者は直接比較できます。 学生が受講していない授業については、ベクトル内にnilが存在します。 さて、Ginnyは魔法薬学の成績が3であること
ARIES のすごさがいまいち理解できないでいるのですが、本質的なところとしてはどういったところがすごいのでしょうか。 ARIES/IM、ARIES/KVLといった、リカバリ用途以外のアルゴリズムでも名前が入ったものがあったりするので、周辺用途でも応用が利くようなアイデアを包含するものなのではないかと思っているのですが、いかんせんそこが掴めないでおります。 ARIESの本質、これは僕も疑問でした。Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semanticsの頭文字を取ってのARIESですが何がSemanticsをExploitしているのかという点について考えるたびに別の答えが思いつくのでまるでわかりませんでした。 そこで去年、大阪に訪問していたC. Mohan先生（ARIESの著者）に直接聞いてみました。（Mohan先生の右後ろで目を
the-algorithm/home-mixer/server/src/main/scala/com/twitter/home_mixer/functional_component/decorator/HomeTweetTypePredicates.scala at 7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922 · twitter/the-algorithm
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[レベル: 中級] Google 検索チームの社員が検索に関するトピックをポッドキャストで配信する Search Off the Record の新しいエピソードが公開されました。 語り手として出演するのはいつもの 3 人です。 John Mueller（ジョン・ミューラー） Gary Illyes（ゲイリー・イリェーシュ） Martin Splitt（マーティン・スプリット） 3 人が今回テーマにしたトピックは、ランキング要因としてのページスピードです。 言い換えると、ページ エクスペリエンス シグナル/コア ウェブ バイタルの 1 つの要素でもあるページ表示の速さをランキング要因に組み込むことにした過程を語っています。 ページスピードの重み付けをどうするか？ ページスピードをランキング要因に組み込む際に考慮する必要がったのは、その重み付けです。 つまり、どのくらい強い要因にするかです。
米OpenAI（オープンAI）が2023年3月中旬にリリースした最新の巨大言語モデルGPT-4については、大きな「謎」がある。機械学習モデルの規模（パラメーター数）や学習させたデータ量が明らかにされていないのだ。 2020年発表の「スケーリング則」がここにきて話題に オープンAIが2022年11月にリリースしたAI（人工知能）チャットボットChatGPTの能力があまりに高いことから、日本でもここにきて巨大言語モデルのスケーリング則（Scaling Law）が改めて注目されている。 スケーリング則とは、オープンAIが2020年10月に発表した論文「Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling」で示した法則だ。オープンAIは2020年6月に発表した巨大言語モデルGPT-3の経験に基づき、自己注意機構（SA、Self Attention）
Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning - Nature
Thank you for visiting nature.com. You are using a browser version with limited support for CSS. To obtain the best experience, we recommend you use a more up to date browser (or turn off compatibility mode in Internet Explorer). In the meantime, to ensure continued support, we are displaying the site without styles and JavaScript.
The SHA-1 algorithm, one of the first widely used methods of protecting electronic information, has reached the end of its useful life, according to security experts at the National Institute of Standards and Technology (NIST). The agency is now recommending that IT professionals replace SHA-1, in the limited situations where it is still used, with newer algorithms that are more secure. SHA-1, who
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Haskell で、優先度付きキューを使ったダイクストラ法
Text Editor: Data Structures
古典コンピュータでは量子アニーリングをシミュレートできない、東工大が確認
毎日2万回ダウンロードされるPreferred Networks（PFN）の“Optuna” 「探索空間」と「目的関数」でパラメーターを最適化する | ログミーBusiness
検索の上位表示を公平にする新ランキングシステム 全コンテンツに最低限の露出と利益保証を付与
Xのコミュニティ機能が仕様変更、メンバー向けのポストも広くダダ漏れ？【やじうまWatch】
Sorting with SIMD - Blog - Tweede golf
Beautiful Branchless Binary Search
現場主導のDXを実現。5万円から始められるAIカメラの実力
FractalDB を作ってみよう(理論編) - ANDPAD Tech Blog
ネットワークフロー問題たちの関係を俯瞰する - 私と理論
並べ替えアルゴリズム「クイックソート」をIKEAの説明書っぽくわかりやすく図解した「KVICK SÖRT」
輻輳制御を研究して25年 インターネットの基礎の見直し提案｜BUSINESS NETWORK
へのよ on Twitter: "ツイッターのアルゴリズムが判明した結果、業者同士でリプをつけていいねしまくる方向になった姿がこちらです。 https://t.co/VlJ4fz1m6o" / Twitter
計算器で自然をする方法 自然を計算器にする方法 - 補遺
文脈化された転置インデックス - Retrieva TECH BLOG
分散合意形成アルゴリズム『Raft』でゲームサーバーを冗長化してみた - Qiita
Twitter「おすすめ」に載る方法 アルゴリズムから暴かれた“優遇されるツイート”
遺伝的アルゴリズムに並列化プログラミングの実施と考察 - Qiita
マッチングアプリのぼったくり被害、クイズで防ぐ 運営会社が「検定」を開発
Topcoderについてのご紹介 - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
民主主義とか独裁とかってアルゴリズムが違うだけでしょ？という話 - 未翻訳ブックレビュー
Understanding Large Language Models
Diversity(多様性)のある推薦システムとは何か？ | Wantedly Engineer Blog
Ruby: 最近傍法による推奨アルゴリズムを実装する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
ARIES のすごさがいまいち理解できないでいるのですが、本質的なところとしてはどういったところがすごいのでしょうか。 ARIES/IM、ARIES/KVLといった、リカバリ用途以外のアルゴリズムでも名前が入ったものがあったりするので、周辺用途でも応用が利くようなアイデアを包含するものなのではないかと思っているのですが、いかんせんそこが掴めないでおります。 | mond
ページスピードをGoogleはどのようにしてランキング要因に組み込んだのか？
オープンAIが巨大言語モデルGPT-4の重要情報を公開せず、AIの性能向上に深まる謎
NIST Retires SHA-1 Cryptographic Algorithm
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