ダイクストラ法、正しく書けてますか？ ダイクストラは少しのミスですぐ計算量が壊れたりするのですが、テストケースによっては意外に落ちにくく間違いに気づかないこともあります。 この記事では、よくあるミスとその撃墜ケースを紹介していきます。 この記事はどちらかと言うと問題準備をする方に読んでほしい記事です。 writerをする際は、ここで紹介する撃墜ケースをテストケースに入れるようにすると良いと思います。 SではなくTを始点にするという小手先技が考えられるので、逆向きバージョンも入れておくと尚良いでしょう。 ジェネレーターも置いておきます。 コード中の定数を書き換えたり入力で取れるようにしたり、出力形式を変えたりして使ってください。 念の為生成されたテストケースにもちゃんとvalidatorをかけて下さい。 目次 既に見た頂点のcontinue忘れ： 最大ヒープを使う： 負辺のあるグラフで使う：
依存地獄の解決
新しいブログ記事が読みたいといういう声が聞こえてきたので、久しぶりにブログを書く。最近仕事で依存地獄の解決をしているので、その方法を書いてみる。 現代のソフトウェアは様々なライブラリに依存するものだ。ソフトウェアAがライブラリBに依存する場合を考える。 A B ソフトウェアAとライブラリBはそれぞれ別のgitレポジトリで管理されている。依存はパッケージマネージャーで管理されていて、レポジトリの中に設定ファイルがある。レポジトリAの中にはレポジトリBに依存する設定ファイルがある。npm, cargo, pip, rebar3といったパッケージマネージャーを考えるといい。 もちろんライブラリBも別のライブラリC, Dに依存している。 A B C D この場合、AはC, Dに間接的に依存していることになる。 実はさらにFというライブラリがあり、これはA, B, Dが依存している。 A B F C
Parquet形式とは
今回はデータ形式のParquetについて解説します。 Parquet形式とは Parquet形式は、大規模なデータファイルに使用されるフォーマットの一つであり、以下の構成要素を持ちます。 ファイルヘッダー ファイルがParquet形式であることを示す メタデータ データセットのスキーマ情報（カラム名、データ型など）、各列のデータ詳細（圧縮タイプ、エンコーディングなど）を示す。これによりデータへのアクセス方法が分かる データブロック(行グループ) データ本体。列方向に複数の行グループに分割されて保存されている。例えば1000行のデータであれば、5つの200行を内包する行グループに分けることができる。各行グループに対してメタデータが存在する データブロックの確認 具体的にデータ形式をイメージするために、データ本体の構造について見ていきましょう。 # 時間、周波数、振幅 #行グループ1 [[0.
ACL (AtCoder Library) の内部実装を知りたい人向けの記事です。 お友だちに「ねーね、ACL のこの関数ってどういう仕組みなの？ 知ってたりしない？」と聞かれたとき、「え... なんかほら、わかんないけど、魔法で動くからいいんだよ」としか言えないと情けない気がしません？ しました。なので書きます。 こういうシチュエーションはなくても、何かを実装したいときに「あ、これ ACL の実装のやつと同じ発想じゃん」となることはありえるので、知っていて損はないかなと思います。 めちゃくちゃ長くなったので、一度に全部読むのには適さないかもしれません。 数式部分の LaTeX コードなども含めて数えられていますが、26000 文字を超えています。 全体像 個別の説明 internal::safe_mod internal::barrett Barrett reduction の話 正当性
twitterアルゴリズム解説漫画 : ぬこー様ちゃんの大好き絵日記 Powered by ライブドアブログ
ぬこー様ちゃんの大好き絵日記 打ち切られ過ぎて美少女になってしまったぬこー様ちゃんの人生を毎日漫画で更新中。Amazonアソシエイトプログラム参加者の漫画家です！ というわけで解説漫画描きました。 わかりやすいよね？ TLに表示されるまでに２回選別作業が行われてるんです。 で、その選別ごとに生き残る基準が違ってる。 第一の選別（５億→１５００） 最初の選別で１５００個に絞られるときはどうやら ユーザースコアもツイートスコアも無関係のようです。 それよりも類似性・関連性が近いものを選出しているようです。 Twitter君はどうやら僕たちを分析してカテゴライズしてるみたいなんです。 あなたが何気なく呟いたツイートやいいね欄からね。 なのでもしTwitter君に「アイドル好き」だと判断されたら そっち関連のユーザーのTLに表示されやすいようにしてくれるってこと。 はい！！！ つまりここでみなさん
class XorShift128Plus { /* constants */ protected const MASK_S5 = 0x07ffffffffffffff; protected const MASK_S18 = 0x00003fffffffffff; protected const MASK_S27 = 0x0000001fffffffff; protected const MASK_S30 = 0x00000003ffffffff; protected const MASK_S31 = 0x00000001ffffffff; protected const MASK_LO = 0x00000000ffffffff; protected const ADD_HI = 0x9e3779b9; protected const ADD_LO = 0x7f4a7c15; protec
Have you heard about CRDTs and wondered what they are? Maybe you’ve looked into them a bit, but ran into a wall of academic papers and math jargon? That was me before I started my Recurse Center The Recurse Center The Recurse Center is a self-directed, community-driven educational retreat for programmers in New York City. www.recurse.com/ batch. But I’ve spent the past month or so doing research a
Main features Interactive physics simulation of damageable and glueable soft bodies and fluids Genetic system and neural networks for simulating digital organisms and evolution Built-in graph and genome editor for designing own agents and environments Simulation and rendering on GPU Spatio-temporally varying simulation parameters Software is open-source and available under the BSD-3-Clause licens
呉服問屋の堀田丸正、米仮想通貨企業Bakkt(バックト)のビットコイン買うだけハコ企業化マジックにより僅か10営業日で株価10倍を達成 アパマン傘下のシステムソフト、筆頭株主Apaman Network(アパマンネットワーク)が保有株の半数を超える755万株を証券口座の不正アクセスにより勝手に売却される事象が発生
SUSTENならスマホ1つで資産運用。他の資産運用サービスにはなかったNISA利用の最適化※機能も備えた、資産運用の自動化サービス（インベストメント・オートメーション）です。 投資のことも、NISAのことも詳しく知らなくても大丈夫。SUSTENがあなたに合ったポートフォリオを自動的に構築します。
GitHub - linkedin/greykite: A flexible, intuitive and fast forecasting library
The Greykite library provides flexible, intuitive and fast forecasts through its flagship algorithm, Silverkite. Silverkite algorithm works well on most time series, and is especially adept for those with changepoints in trend or seasonality, event/holiday effects, and temporal dependencies. Its forecasts are interpretable and therefore useful for trusted decision-making and insights. The Greykite
こんにちは。paizaラーニングでコンテンツ制作をしている学生スタッフの工藤です。 みなさん、「DP（Dynamic Programming、動的計画法）」って知っていますか？ DPは代表的なアルゴリズムのひとつで、競技プログラミングの問題を解く際にも多く用いられます。そのため耳にしたことはあるかもしれませんが、慣れるまでは扱いが難しく実用性が分からないという方も多いと思います。 ただし、ある程度問題を解いていくとパターンのようなものが見えてくるはずなので、たくさん問題に触れてみるのがおすすめです。 そこで今回は、paizaラーニングのレベルアップ問題集に追加された「DPメニュー」を使って、DPの問題に慣れるための学習法を紹介していきます！ DP（動的計画法）とは 本題の問題集の紹介に入る前に、DPとはどんなアルゴリズムなのか簡単にご紹介します。 こういうときはひとまずWikipediaを
d.y.d.
22:43 21/11/09 ヒープソートが好きである ranha さんが、 Approaching Heapsort via Lazy Mergesort という記事を公開していらして、 遅延評価の言語で書くマージソートの計算過程で何が起きているかを見ていくと、 だんだんヒープソートが見えてきた…！という大変面白い記事なのですが、 その話の枕に「稲葉さんというヒープソート大好き人間がいるがいったいどこが良いのか」 という形で私が登場していたので、 思わず何故私がヒープソートが好きであるかをしたためた長文をTwitterのDMで ranhaさんに送りつけてしまいましたという経緯があります。 元ネタの @pi8027 さんの発表 が公になったのに合わせてranhaさんの記事も公開されたみたいなので、 自分の脳内出力もついでにここに書き留めておこうかと思いました。 お二方のように技術的にしっか
MySQLを運用していると、さまざまなファイルやテーブルが予想していたよりも大きくなり、ストレージ容量を逼迫する問題が起こることがあります。また、クエリの結果セットが大きいためにネットワーク帯域が逼迫され、問題になることもあると思います。これらの問題はスケールアップ、データベースシャーディング、または圧縮機能などを使って解決できます。 今回はその中から、MySQLが提供しているさまざまな圧縮機能についてまとめて紹介します。MySQLではデータ、テーブル、バイナリログやデータ転送に圧縮機能を提供しています。 関数によるデータ圧縮 はじめに、関数によるデータを圧縮する方法を紹介します。 データ圧縮を行うのはCOMPRESS関数です。指定した文字列をzlibで圧縮して、その結果をバイナリ文字列として返します。展開するにはUNCOMPRESS関数を使用します。 文字コードの変換など発生を防ぐために
Bloom Filters
This page makes heavy use of JavaScript to visualise the concepts discussed. Viewing it without JavaScript will be a strange experience, as the text talks about the visualisations. I strongly recommend either enabling JavaScript, or not wasting your time. Everyone has a set of tools they use to solve problems. Growing this set helps you to solve ever more difficult problems. In this post, I'm goin
多腕バンディット問題に触れてみる - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社自社開発プロダクト「Rtoaster」のAI機能「conomi-optimize」にも考え方を利用したアルゴリズムが使われている、多腕バンディッド問題。今回のブログでは、多腕バンディッド問題の内容と基本的な解法についてご紹介します！ こんにちは、アナリティクスサービス部の小野川です。 今回は多腕バンディット問題と呼ばれる問題の内容とその基本的な解法についてご紹介したいと思います。 多腕バンディット問題概要 多腕バンディット問題とは強化学習に含まれるもので、複数の選択肢のなかからよりよい選択肢、つまりより報酬を得られやすい選択肢を選ぶという問題です。 ビジネス現場でもWeb広告最適化やレコメンドなどで活用しうるもので、活用範囲は幅広くあります。(実は弊社の製品であるRtoasterでもこ
StringBeginners
StringBeginnersは文字列データ構造とアルゴリズムを学ぶワークショップです。古典から最新 まで有用な技術を習得することで文字列情報学と関連分野の理論的な発展、実用的な応用を目指します。参加者は様々なトピックを持ち寄り、スライドやホワイトボードを用いて他の参加者へ講義を行います。 StringBeginnersは未解決問題について議論を行うワークショップStringMastersにインスパイアされて設立されました。 StringBeginners is a workshop to study string data structures and algorithms. Our aim is to learn traditional and latest useful topics for contributing to research and industrial commun
GitHub - LibreTranslate/LibreTranslate: Free and Open Source Machine Translation API. Self-hosted, offline capable and easy to setup.
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The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence 囲碁はAIにとってもっとも困難なボードゲームの一つと考えられてきました (Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search | Nature より) Alpha Zero： https://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140.full?ijkey=XGd77kI6W4rSc&keytype=ref&siteid=sci (オープンアクセス版) Alpha Go Zero： Mastering the game of Go without human
GitHub - cessen/ropey: A utf8 text rope for manipulating and editing large texts.
// Load a text file. let mut text = ropey::Rope::from_reader( File::open("my_great_book.txt")? )?; // Print the 516th line (zero-indexed). println!("{}", text.line(515)); // Get the start/end char indices of the line. let start_idx = text.line_to_char(515); let end_idx = text.line_to_char(516); // Remove the line... text.remove(start_idx..end_idx); // ...and replace it with something better. text.
量子コンピュータの仕組み【グローバーのアルゴリズム】
この動画は3Blue1Brownの動画をUfoliumが翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 ufolium.comでは中高のレベルで楽しめる/学べる数学のコースを提供しています！ https://ufolium.com https://www.youtube.com/@Ufolium Ufoliumの使い方について https://note.com/ufolium/n/nf165fc1135f0 https://3b1b.co/support Adam BrownによるGroverのアルゴリズムとブロックの衝突回数の繋がりについての論文: https://arxiv.org/pdf/1912.02207 Looking Glass Universeの動画 https://www.youtube.com/wa
Build local-first softwareAutomerge is a library of data structures for building collaborative applications. Automatic mergingAutomerge is a Conflict-Free Replicated Data Type (CRDT), which allows concurrent changes on different devices to be merged automatically without requiring any central server. Network-agnosticUse any connection-oriented network protocol: client-server, peer-to-peer, or loca
runtime: green tea garbage collector · Issue #73581 · golang/go
Green Tea 🍵 Garbage Collector Authors: Michael Knyszek, Austin Clements Updated: 2 May 2025 This issue tracks the design and implementation of the Green Tea garbage collector. As of the last update to this issue, development of Green Tea is still active. We'll produce more detailed design document once we're ready to commit to a design. For now, Green Tea is available as an experiment at tip-of-t
TikTokのショート動画が全盛期を迎えているようです。グーグルもこれに対応し、「YouTubeショート」という最大60秒の短い動画を共有できるサービスをスタートしています。 TikTokとYouTubeショートの特徴は、ただ「短い」というだけではありません。TwitterやFacebookのようなSNSでコンテンツを観るのと違ってタイムラインが存在せず、ただひたすら自動再生が続いていく。 フォローとフォロワーの関係がない世界つまりフォローしている誰かから動画や記事をおすすめされるというSNSの作法ではなく、アルゴリズムをぶん回して「たぶんこの人はこういう動画を観たいのだろう」という予測をもとに次々と動画を送り込んでくるのです。 そのあたりの変化は、この記事が非常にわかりやすく的確だと思います。 SNSでのフォローとフォロワーの関係は、「情報をシェアする」という点で大きな意味がありました。
【2024年版】プロのInstagramインサイトの分析方法を徹底解説 - SAKIYOMI｜SNS運用のプロ集団
インサイトの見方や分析方法を手っ取り早く動画で学習したい方は、以下の動画をご覧ください。 インスタのプロが徹底解説しています。 「インサイトって何？」 「インサイトで分析したくても、数値が多すぎて結局どれを見ればいいかわからない」 「インサイトを利用してアカウントを伸ばしたいけれど、効果的な使い方がわからない」 インサイトに関する疑問は人によってさまざまです そもそもインサイトとは、インスタが提供している公式の分析機能のことです。 インサイトを利用すれば、アカウントを伸ばしていくために重要な保存数やホーム数、リーチ数などの数字を確認できるようになるため、アカウントの弱点（伸ばすべき数値）が明らかになり、やるべきことが明確になります。 このようにインサイトを有効活用できるかどうかでアカウント運用の成否が決まります。 本記事では、インスタのプロがインサイトの概要や見方（見るべき数値）、アカウン
Googleの検索アルゴリズムアップデート（Helpful Content Update）で何が変わるのか？
Googleの検索アルゴリズムアップデート（Helpful Content Update）で何が変わるのか？：CMOのためのデジタルトレンド解説【号外】 Googleが発表した「Helpful Content Update」の概要を紹介しつつ、このアップデートが導入されるようになった背景を推察し、SEOの現在地とこれからについて解説します。
TL;DR In this article, we'll train the car to do self-parking using a genetic algorithm. We'll create the 1st generation of cars with random genomes that will behave something like this: On the ≈40th generation the cars start learning what the self-parking is and start getting closer to the parking spot: Another example with a bit more challenging starting point: Yeah-yeah, the cars are hitting so
はじめに 社会人になってからAtCoderを始めてABC282で入茶したので振り返ります。 アカウントはこちらです。 https://atcoder.jp/users/mimimi0414 2021年の5月にQiitaでAtcoderを知ってPythonで4回参加してフェードアウトしました。 ABCのBまで解いて、C問題が何も分からずに逃走しました。 逃走後はyoutubeとtwitchとニコニコ動画をずっと見てました。 GAFAMとニコニコが天才を雇って人を依存させる仕組み作りをしているのが許せません。 嘘です。自分の意思が弱々なのが悪いです。 その1年後にQiitaでAtcoderの記事を見て何となくC++再開した気がします。 Twitterの競プロerに支えられて逃走せずに続けてます。 2022年11月に初入茶しましたが色落ちして、12月に再入茶しました。 再入茶はコンテスト36回目
An excuse to teach a lesson on information theory and entropy. These lessons are funded by viewers: https://www.patreon.com/3blue1brown Special thanks to these supporters: https://3b1b.co/lessons/wordle#thanks An equally valuable form of support is to simply share the videos. Contents: 0:00 - What is Wordle? 2:43 - Initial ideas 8:04 - Information theory basics 18:15 - Incorporating word frequenc
米国立標準技術研究所（NIST）は7月5日（現地時間）、量子コンピュータからの攻撃から機密データを保護することを目的とするアルゴリズムとして4つの暗号化ツールを選択したと発表した。 商務省下でサイバー標準を開発するNISTは2016年から、従来の公開鍵暗号に代わる強力な「ポスト量子暗号」（または「量子耐性暗号」）と呼ぶ標準の採用に取り組んでおり、2024年には標準を公開する計画だ。 今回発表したのは、CRYSTALS-Kyber、CRYSTALS-Dilithium、FALCON、SPHINCS+の4つのアルゴリズムの選択。 ジョー・バイデン米大統領は5月、量子コンピュータが実用化されるまでに既存の暗号を強化するよう連邦機関に命じる覚書を発行し、NISTや米国土安全保障省サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）にタスクを与えた。 関連記事 重大なサイバー攻撃を受
こんにちは、ももやまです。 今回は「P vs NP問題」について少しわかりやすめにまとめました。 この問題は、数学上の未解決問題となっており、2019年6月現在でも6つが解決していません。その問題の1つが「P vs NP問題」となっています。 これらの未解決問題は、アメリカのクレイ数学研究所によって、100万ドル（約1億円）の懸賞金がかけられています。*1トリビアの泉でも紹介されました。 No.681 「数学の世界には解くと賞金１億円がもらえる問題がある」 （番組評価 85/100へえ） もちろん「P vs NP問題」も懸賞金がかけられている問題の1つです。 そんな「P vs NP問題」とはどんな問題なのかをわかりやすく説明していきたいと思います。 ※注意 今回は問題はYesかNoかを判定する問題だけを考えます。このような問題を決定問題と言います。決定問題の例としては、 300円以内で50
AHC020でシュタイナー木を作るような問題がでました。そこでプリム法ベースのシュタイナー木を作ることがあったのでその方法を説明します。 シュタイナー木とは グラフとターミナルと呼ばれる頂点集合が与えられたとき、ターミナルを全てつなぐ木のことをシュタイナー木といいます。 頂点A,B,Cがターミナル シュタイナー木の例 ターミナルでない頂点はつないでもつながなくても構いません。 シュタイナー木のうちコストが最小のものを最小シュタイナー木といい、これを求めるアルゴリズムとしてDreyfus-Wagner法というものがあるらしいです。しかしこの方法はとても計算量が多いです。 今回紹介するプリム法ベースのシュタイナー木は、計算量は少なくて済みますがコストが最小になるとは限りません。ヒューリスティックコンテストにおける焼きなましの最中など、厳密さより速度が優先されるようなケースでの使用を想定していま
sort-research-rs/writeup/unreasonable/text.md at main · Voultapher/sort-research-rs
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This year’s Advent of Code has been brutal (compare the stats of 2023 with that of 2022, especially day 1 part 1 vs. day 1 part 2). It included a problem to solve with dynamic programming as soon as day 12, which discouraged some people I know. This specific problem was particularly gnarly for Advent of Code, with multiple special cases to take into account, making it basically intractable if you
Intoroduction 例えば、「複数のスロットマシンがあり、それぞれ期待値が異なるがその値はわからない場合、 どのスロットマシンを選ぶのが一番よいのか」 この問題を解決する手法の１つが、今回紹介するバンディッドアルゴリズムです。 本稿ではバンディッドアルゴリズムの簡単な説明と、 そのアルゴリズムを使用したコードをRustで実装してみます。 Bandit Algorithm? バンディッドアルゴリズムは、システムが自分でいろいろと試行錯誤しながら 最適な結果を実現する強化学習(Reinforcement Learning)の中で、 代表的な手法のひとつです。 Multi-Armed Bandit Problem(多腕バンディット問題)とよばれる問題を解くためのアルゴリズムで、 これは先程もいったように、報酬の確率分布が未知の複数台のスロットマシンを繰り返しプレイするとき、 どういった方
![[Rust] バンディッドアルゴリズム(Epsilon-greedy)の実装 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dd5670c7677ae91c06d8d1435b350baf9e3cff8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F09%2Frust-logo-1200x600-1.png){kind=logo}
個人出版した本の表紙をどう作るか問題 先日KDP(Kindle Direct Publishing)で「ゼロから始める情報発信」という書籍を個人出版しました。 ゼロから始める情報発信: No Output, No Value 作者:からあげAmazon 書籍を個人出版したとき、何に一番悩んだかというと装丁ですね。電子書籍の場合は、ずばり「表紙画像」そのものです。書籍の表紙は、顔のようなものですからね。いくつかKindle個人出版関係の書籍も読みましたが、読まれる数に直結するのが表紙のようです。 表紙の重要性は、出版社から出る商業誌でも同じです。出版社から出す場合は、出版社が、それはもう力を入れて表紙を作ってくれるので、作者は悩む必要はありません（作者が表紙まで意図的にコントロールしたい場合は別）。前に、出版社から出した書籍「AI自作教室」の装丁に関しては、詳しくは以下ブログ記事参照ください
![個人出版した電子書籍の表紙画像をプログラムで生成してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a68e691e051365c32c0a14189d8d34a3154518bc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F38c664914d11e521bf7b3e6fb572d5cd74098878%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20210702%252F20210702093543.png)
はじめに 世界中で広く使われているLinuxがどのようなメモリ割り当てアルゴリズムを使って物理メモリを管理しているのか、その仕組みには以前から興味がありました。 そこで、Linuxでメモリ割り当てアルゴリズムとして使用されている、Buddy Memory AllocationとSlab Allocationを自作しているOSに実装したのですが、日本語の記事や情報があまりなく実装するのに結構時間がかかってしまいました。（両者とも日本語版Wikipediaにすら載っていませんでした）なので、日本語の情報が少ないのならばこの機会に残しておこうと思い、この記事を書くことにしました。 本記事では、Buddy Memory Allocationに焦点を当て、その仕組みを紹介していきたいと思います。 前提 メモリ管理とは 物理メモリ管理と仮想メモリ管理 OSのメモリ管理には、主に「物理メモリ管理」と「仮
More examples Here are some more examples of how the algorithm copes with more complex backgrounds. Mountains on the background are being shrunk smoothly without visible seams. The same goes for the ocean waves. The algorithm preserved the wave structure without distorting the surfers. We need to keep in mind that the Seam Carving algorithm is not a silver bullet, and it may fail to resize the ima
Fantastic Learning Resources Aug 6, 2023 People sometimes ask me: “Alex, how do I learn X?”. This article is a compilation of advice I usually give. This is “things that worked for me” rather than “the most awesome things on earth”. I do consider every item on the list to be fantastic though, and I am forever grateful to people putting these resources together. Learning to Code I don’t think I hav
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ダイクストラ法のよくあるミスと落し方 - あなたは嘘つきですかと聞かれたら「YES」と答えるブログ
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【PHP8.2】PHPの乱数がすごい改善される - Qiita
An Interactive Intro to CRDTs | jakelazaroff.com
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日経平均、阪神タイガースのアレに連動するかのように3万2000円超え : 市況かぶ全力２階建
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定番アルゴリズム「DP（動的計画法）」をプログラミング練習問題集で学ぼう！ -
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[Rust] バンディッドアルゴリズム(Epsilon-greedy)の実装 | DevelopersIO
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Linuxのメモリ割り当てアルゴリズム Buddy Memory Allocation編
Content-aware image resizing in JavaScript | Trekhleb
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