Approaching Heapsort via Lazy Mergesort - HackMD
# Approaching Heapsort via Lazy Mergesort [toc] --- # はじめに: ヒープソート未だに良くわからん ヒープソートが分からずとも生きていけます
# Approaching Heapsort via Lazy Mergesort [toc] --- # はじめに: ヒープソート未だに良くわからん ヒープソートが分からずとも生きていけます
Antti Laaksonen氏の作成した「競技プログラマーハンドブック（原題：Competitive Programmer’s Handbook）」が和訳され、1月7日からGithub上にて公開されている。同書は、競技プログラミングの入門のために執筆されたもので、アルゴリズムを学んでおり、国際情報学オリンピック（IOI）や国際大学対抗プログラミングコンテスト（ICPC）に参加したいと考えている学生を対象とした内容となっている（Akira KANAI氏のツイート、競技プログラマーハンドブック[PDF]、GitHub - recuraki/cphb-ja: (JA)Competitive Programmer's Handbook）。 翻訳をおこなったAkira KANAI氏のツイートによると、基本的テーマから発展的テーマが300ページ超に渡って触れられている内容で、『「こんなのあるんだ!」
人間の知能はさまざまな知覚と言語能力の組み合わせから生まれる。こうしたマルチモーダルな手法を用いれば、新しい状況や問題により容易に対処できる堅牢なAIを作り出せる可能性がある。 by Karen Hao2021.03.08 45 27 7 23 2012年後半、人工知能（AI）科学者たちはニューラルネットワークに「視覚」を与える方法を発見した。人間の脳をおおまかに模した設計のソフトウェアを利用することで、既存のコンピュータービジョンの性能を劇的に向上できることが示されたのだ。AI分野ではそれ以来、人間の思考力、聴覚、発話、そして文章作成の能力をニューラルネットワークで模倣するための方法が開発されてきた。 この記事はマガジン「10 Breakthrough Technologies」に収録されています。 マガジンの紹介 特定のタスク処理においてAIは驚くほど人間に近づいている。人間を超えたと
タイトルの通り、Python初心者の自分が天和シミュレーターを作成してみました。麻雀に詳しくない方も、設計上の工夫や制作上の小話など楽しんで読んで頂けると嬉しいです。 導入 ~悪魔の囁き~ みなさん麻雀は好きですか？はい、好きですね。よかったです。 僕も麻雀が好きです。麻雀に初めて触れたのは去年ですが、この半年ほどで時にマウスやスマホを投げつつも雀魂段位戦を約700半荘打っています。 そんな麻雀が好きな僕とみなさんですが、もう一つ質問です。 天和を和了ったことはありますか？ はい、ありませんね。僕もありません(そもそも天和の経験があるならこんなシミュレーターなど作らない)。 麻雀に詳しくない方に説明すると、天和とは「局の開始時、親に配られた14枚の牌が既に和了形になっている時に発生する役満」です。その発生確率は33万分の1と言われ、映像に残っているものはこの1回しかありません。↓一応リンク
簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。ハート形や六角形の池を作ることにも成功しています。 お絵描きをするように衛星画像を生成する方法があるとしたら、使ってみたいと思いませんか？ 今回、宙畑では、任意の色を選び、簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。 ※本記事で利用したコード及びデータは以下にアップロードしています。 ※ご自身でコードを動かしてみたい方は以下からダウンロードの上で実行してみてください。 https://github.com/sorabatake/article_27179_pix2pix やりたいことのイメージ Credit : 国土地理院ウェブサイト (1)本記事で実施すること、解析手法、利用するデータ 利用する手法とデータ 今回は宙畑でも
研究開発部の浅野です。普段は画像やヘルスケアデータを扱うことが多いのですが、最近シフトスケジューリング問題に興味をもって学び始めたので、その内容を少しご紹介したいと思います。シフトスケジューリング問題とは、人員の配置基準や働く人の希望、能力、相性、業務負荷などを加味しながらある一定期間(1ヶ月など)の勤務シフト表を作成する問題です。看護師のナーススケジューリングが有名ですが、保育士のシフト作成も多くの園長先生が頭を悩ませていることの一つです。今回はこの問題を最適化問題としてモデル化・定式化して実際に解いてみたいと思います。 最適化問題は、制約条件を満たす解の中で、目的関数を最小（最大）にする解を求めるもので、次のように定義されます。 \begin{align} minimize \quad &f(x): &目的関数\\ subject \; to \\ &g(x)>= 0: &不等式制約条
はじめに この記事はドワンゴ Advent Calendar 2021 の6日目の記事です。 入社から5年、ドワンゴ Advent Calendar への参加も5年目となりました。 今回は去年の続きとして、動画コーデックとはどういうものか、どうやって動画を圧縮しているのかについて、ざっくり書いてみようと思います。📝 去年までの記事はこちら ドワンゴ Advent Calendar 2020 ドワンゴ Advent Calendar 2019 第2のドワンゴ Advent Calendar 2018 第2のドワンゴ Advent Calendar 2017 はじめに 去年までの記事はこちら ただしがき この記事で扱うこと この記事では扱わないこと コーデック 動画コーデックから見た動画 エンコードとデコード エンコードの流れ デコードの流れ コーデックが他にやっていること なぜ〇〇をするの
04 May, 2022 Subscribe to my blog via email or RSS feed. Humans have a shit sense of measurement, especially for quantities that they can't biologically perceive. For example, you intuitively know how much more heavy a 10kg object is than a 1kg object. For such quantities, your sense of measurement can improve if you have some way to translate them into signals that the brain is familiar with. For
Recursion Viewer
Website for visualizing recursive functions. Helps to debug and understand how your recursive algorithm works
米国物理学協会とIEEE computer societyによる共同誌"Computing in Science & Engineering"は、2000年第1号で「"Top 10 Algorithms of the Century"（今世紀のトップ10アルゴリズム）」という特集を組んだ。特集は、20世紀の科学技術の発展に目覚ましい成果を挙げ、関連分野の発展にも多大な貢献をもたらした10個のアルゴリズムを取り上げ、各々について3～10ページ程度の短い分量ながらも簡潔かつ丁寧に紹介したもので、当時この特集は非常に大きな反響を呼んだ。 それから20年余りが経過した。その間にも計算機分野や計算科学分野は更なる目覚ましい発展を遂げ、新たなアルゴリズムも無数に誕生した。しかし「トップ10アルゴリズム」の重要性は聊かも揺らぐことはなく、諸分野の根幹をなす不可欠な要素として未だ使われ続けている。また、1
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
目次 gap_buffer<char> gap_buffer<char> 前章でも言及したように、テキストエディタにおいてはテキストの参照・編集箇所は局所化されている。 この性質を利用し、vector を高速化したものが gap_buffer （ギャップバッファ、gap vector とも呼ばれる）だ。 vector と gap_buffer のデータ構造の違いは少なく、前者がアロケートしたデータ領域の後ろに未使用部分があるのに対して、 後者はデータ領域の途中に未使用部分があるという点だけだ（下図参照）。 この未使用部分を「ギャップ」と呼び、常に編集位置に設定される。 このようにデータ構造を少し変えただけで、なぜ高速化されるのか不思議に思われる方も少なくないだろうが、 高速になる理由は、挿入・削除時に何が起こるかを見てみると納得していただけるはずだ。 編集位置に ‘a’, ‘b’ が挿入さ
概要 アルゴリズムは、プログラミングを用いて問題を解決していくには欠かせない大切な道具です。一方、アルゴリズムを理解し、そして応用できるようになるためには、ある程度の数学的知識と数学的考察力も大切です。 本書では、中学レベル～大学教養レベルの数学的知識のうちアルゴリズム学習に必要なものについて扱うとともに、有名なアルゴリズムと典型的な数学的考察について丁寧に解説します。さらに、知識をしっかり身に付けるための例題・演習問題が全200問掲載されています。
ビームサーチの上位 N件を高速に取る手法について考えてみる
ビームサーチでは候補となるノードを評価してその上位 N件を取得する処理が必要になるのですが、この部分をどう実装するのが高速なのかが度々話題になったりならなかったりします。 候補としては以下の 4つになります。(C++) sort nth_element partial_sort priority_queue 気になったので簡易的なコードを書いて実験してみました。（10万回ランダムに値を生成して、その中の値の小さい方から 100件を取得する。それを 1000回繰り返すコード） sort ver #include <algorithm> #include <iostream> #include <chrono> #include <vector> using namespace std; using namespace std::chrono; typedef long long ll; in
1993年、ブルース・シュナイアーが『Applied Cryptography』という著書を世に送り出した（直訳すれば「応用暗号学」、邦訳は『暗号技術大全』、2003年）。暗号技術を用いるアプリケーションの作成を考えている開発者とエンジニアを対象とした本である。 2012年頃には、ケニー・パターソンとナイジェル・スマートが、同じ読者層を対象として「Real World Crypto」という年次大会を開始した。では、応用暗号学といい、現実世界の暗号学といい、それは何を指しているのだろうか。暗号学には何種類もあるということだろうか。 理論暗号学と現実世界の暗号学 この問いに答えるには、まず理論上の暗号学、つまり暗号作成者と暗号解析者が取り組む暗号学を定義しなければならない。扱うのは、たいていが大学などに所属する学術界の関係者だが、なかには産業界、あるいは政府機関の代表もいる。暗号についてあらゆ
Elasticsearch 8.16 で Better Binary Quantization (BBQ) という、新しい密ベクトルのフィールドタイプが追加されました。 Dense vector field type | Elasticsearch Guide | Elastic Elasticsearch version 8.16.0 New features | Elasticsearch Guide | Elastic Adding new experimental bbq index types by benwtrent · Pull Request #114439 · elastic/elasticsearch · GitHub Elasticsearch ではベクトルの各次元の int8 や int4 への量子化をサポートしていますが、BBQ ではビットにまで量子化することで、
初心者でもわかる量子コンピュータの計算の仕組み 【第1話】数式なしで量子コンピュータの現状を理解しよう - itstaffing エンジニアスタイル
ここ数年、量子コンピュータに関するニュースが増えました。その度に、これまでのコンピュータはいずれ不要になるのか、量子コンピュータは実用化されたのか、量子力学を学んだほうがいいのか、など疑問や不安に思う方もいるかもしれません。 一方で、量子コンピュータに関して専門知識がなくても理解できる解説はまだまだ多くありません。そこでこの連載では、量子コンピュータ・プログラマの束野仁政さんに、できるだけわかりやすく量子コンピュータの計算の仕組みを解説いただきます。 【筆者】束野 仁政さん 量子コンピュータ・プログラマ。学生時代に数学を専攻したのち、ソフトウェア・エンジニアを経て、現在は研究機関にて量子コンピュータの仕事をしている。量子コンピュータの面白さを多くの人に広めたいと思い、雑誌記事や同人誌の執筆、勉強会での発表等を行う。著書は「Elasticsearch NEXT STEP」（インプレスR&D）
2023年のGoogleアルゴリズムアップデートのまとめ - 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、Search Engine Landに掲載された「Google algorithm updates 2023 in review: Core, reviews, helpful content, spam and beyond」を翻訳した内容です。2023年実施されたアルゴリズムアップデートについてまとめており、特に8月から連続で実施されたアップデートの整理などに役立つと思います。 2023年、Googleは9つの公式で確認されたアルゴリズムアップデートを行い、新しいAI検索エンジン「Search Generative Experience」を導入しました。2022年
OptunaHubに登録された自然勾配法ベースの最適化アルゴリズム「INGO」の紹介 - Preferred Networks Research & Development
はじめに 7月からOptunaHubという新しいOptuna向け機能共有プラットフォームのベータ版を提供中です。今回は新たに導入されたImplicit Natural Gradient Optimization (INGO) [1]という自然勾配法ベースの最適化アルゴリズムについて紹介します。INGOは進化計算における強力な手法である CMA-ES (共分散行列適応進化戦略) に近いアルゴリズムで、本記事の実験ではCMA-ESよりも良い性能を示しました。 OptunaHubに登録されたINGOアルゴリズム この節ではOptunaHubに登録したINGOのSamplerを実際に実行してみます。今回の実装はYuhei Otomoさんに協力して頂きました。実装はこちらで見ることができます。 このSamplerの実装にあたり、簡単な単体テストでの動作確認やベンチマーキング結果が論文の主張と整合して
「暴落が近づいている！」と思っても、決して現金化してはいけない。『ウォール街のランダムウォーカー』の著者がアドバイス | Business Insider Japan
市場タイミングを計ろうとする投資家に対し、最新の投資家向けレターでバートン・マルキール氏は警鐘を鳴らす。『ウォール街のランダムウォーカー』の著者であるマルキール氏は、総合インデックスファンドへの長期パッシブ投資を推奨する。株式が下落している時に現金化するのは「常にまちがった判断だ」とBusiness Insiderに語る。
2023年3月に今年初のGoogleコアアルゴリズムアップデートが実施されました。Googleの検索エンジンのアルゴリズム自体は日々は微修正ですがアップデートされ続けています。しかしコアアルゴリズムはコアというだけあって大幅に検索結果に影響が出ることが大きく、SEO関係者も注目しているアップデートの1つです。 今回、アップデートが実施されてから大幅に検索結果に変動があったので考察していきたいと思います。（なおアップデートが適用完了までだいたい2週間程度の時間がかかるとのことなので途中経過の分析となります。） 公式発表 特徴1：特定ドメインの優遇 特徴2：E-E-A-Tの優遇 特徴3：新規コンテンツの優遇 公式発表 速報としてツイッターの公式アカウントで以下の通り、今年初のGoogleコアアルゴリズムアップデートが実施開始されたことが通知されています。 Today we released t
I couldn't remember every UUID so I wrote them all down Dec 4, 2024 I’ve been struggling to remember all of the UUIDs 1. There are a lot of them. So this week I wrote them all down. You can see my list at everyuuid.com.
ゼロから始めるDeflate圧縮 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? きっかけ ブロックチェーン、ディープラーニング、ワンピース、等々。。流行語を「わかった風」に語るも、コアな技術を理解してない。そんな、中身空っぽな自分。 ワンピースに至っては、何回読み返してもリュウグウ王国辺りでストーリーをロスト。 そんな自分に嫌気がさし、一年勃起一念発起してDeflate圧縮を勉強。RFC1951(Deflateの定義)を見ても1ミリもわからなかった、私の奮闘をお納めください。 やりたいこと Deflate圧縮のアルゴリズムを理解したい。 なぜって？意味はない。なんでもいいから理解したかった。 Deflate圧縮とは
今回は、機械学習の主要な12のアルゴリズムの概要や活用シーンを理解できるように、わかりやすく説明します。 機械学習を知る上で必要不可欠な用語（教師あり学習など）に関しても、この記事を通して、きちんと理解できるようになっています。 また、さらに詳しく機械学習を学びたい方向けに、より専門的な記事や、機械学習ライブラリのチュートリアルも紹介しています。 ▼機械学習について詳しく知りたい方はこちら
混合整数最適化は整数と実数の両方が含まれる「線形計画」問題であり、制約条件のある中で、複数の変数の最適な組み合わせを見つけるアルゴリズムだ。 似た手法として数十年前から使われる「整数計画法」があるが、こちらは整数しか取り扱えない。しかし実際のビジネスの世界においては、整数と実数の両方を含んだ問題が多い。例えば配送個数（整数）と配送距離（実数）から最適な配送計画を立案する問題などだ。整数と実数の両方を含むことで最適な組み合わせを見つけるのが難しくなる。この問題に対応するのが、混合整数最適化のアルゴリズムだ。 最適解を求める考え方はシンプルで、初期の設定（変数の組み合わせ）から出発し、その周辺でより良い解を見つける。次に新しく見つかった解の周辺で、さらに良い解を見つけようとする。これらのプロセスを徹底的に繰り返すことによって、最適な解を見つけていく。計算量が莫大になるため、現実的な速度で解を得
How machine learning powers Facebook’s News Feed ranking algorithm
How machine learning powers Facebook’s News Feed ranking algorithm Designing a personalized ranking system for more than 2 billion people (all with different interests) and a plethora of content to select from presents significant, complex challenges. This is something we tackle every day with News Feed ranking. Without machine learning (ML), people’s News Feeds could be flooded with content they
『図解即戦力 暗号と認証のしくみと理論がこれ1冊でしっかりわかる教科書』 本書は公開鍵暗号や署名などの理論を基礎から詳しく解説し、 TLS1.3やHTTP/3, FIDOなどの新しい技術も紹介します。 更にブロックチェーンで注目されている秘密計算、ゼロ知識証明、量子コンピュータなど最先端の話題も扱います。 対象読者 暗号と認証を基本的なことから勉強したい人 暗号化と署名の違いがよく分からない人 TLS 1.3で利用される暗号技術を理解したい人 下記トピックに興味のある人 などなど。 トピック DH鍵共有, 公開鍵暗号, 楕円曲線暗号, XTS-AES, OAuth, AEAD, AES-GCM ChaCha20-Poly1305, TLS 1.3, QUIC, デジタル署名, ECDSA, FIDO, WPA3 ブロックチェーン, 秘密計算, 準同型暗号, ゼロ知識証明, 量子コンピュータ
昭和電工は2月10日、量子コンピューティングに着想を得た技術を活用し、半導体を作る際に使う材料の配合比率を探したところ、これまで理論上数十年かかるとされていた計算を数十秒で完了できたと発表した。 半導体の素材は、樹脂や添加剤などの材料を配合して作られ、組み合わせ方によって性能が左右される。昭和電工は富士通の計算機「デジタルアニーラ」と、材料の配合条件から半導体素材の特性を予測する独自開発AIを組み合わせて最適な配合比率を探索。半導体素材の性能を30％向上できたという。 デジタルアニーラは、量子アニーリング方式の量子コンピュータの仕組みから着想を得て開発されたコンピュータで、多数の組み合わせの中から最適な答えを探し出す「組合せ最適化問題」を高速に解けるとしている。 昭和電工によると、半導体素材の材料の組み合わせ方は10の50乗通り以上存在するという。従来はAIを活用しても最適な配合を見つける
GitHub - mxgmn/MarkovJunior: Probabilistic language based on pattern matching and constraint propagation, 153 examples
MarkovJunior is a probabilistic programming language where programs are combinations of rewrite rules and inference is performed via constraint propagation. MarkovJunior is named after mathematician Andrey Andreyevich Markov, who defined and studied what is now called Markov algorithms. In its basic form, a MarkovJunior program is an ordered list of rewrite rules. For example, MazeBacktracker (ani
ティックトックなどのソーシャルメディアで活躍するインフルエンサーたちは、プラットフォームの見えないルールや気まぐれに変更されるアルゴリズムと戦っている。SNSのモデレーションについて調査している研究者に聞いた。 by Abby Ohlheiser2022.08.17 6 6 ティックトック（TikTok）で「ジギー・タイラー」という名前で活動しているクリエイターは昨年の夏、「ティックトック・クリエイター・マーケットプレイス（TikTok Creator Marketplace：TCM）」で発見した不穏な問題を告発する動画を投稿した。TCMはスポンサード・コンテンツにお金を出したい企業とクリエイターをつなぐツールだ。タイラーは自身のTCMのプロフィールに、「Black lives matter（ブラック・ライブズ・マター）」や「supporting Black excellence（黒人の卓
はじめに 前回の記事ではscikit-learnのiris（あやめ）のデータを使ってロジスティクス回帰による分類問題に挑戦しました。使用したデータは、比較的素直な分類しやすいデータだったので、ロジィステック回帰でも適度な分類ができたと思います。 しかし、実際のデータはそう簡単に分類できないものも多くあります。特にデータの中で潜在的に分割できるポイントがあればいいのですが、実際はそうとは限りません。考えてみれば当然で、ぱっと見でデータに相関関係が見て取れる場合、そのデータを分析に回すことはないでしょう。 本記事ではこうしたカンタンに分類できないデータ（線形分類不能なデータを）分類する方法として、scikit-learnの分類アルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）をご紹介します。本格的にSVMを理解しようとすると大学院レベルの数学が必要となりますので、あまり内部のメカニズムには立ち
AtCoder Heuristic Contest 001 (AHC001) 初心者向け解説 - TERRYのブログ
AtCoder Heuristic Contest 001 (AHC001) の参加記を書くはずだったのですが、記念すべき第1回ということで「マラソンに初めて参加したけど、感想戦TLで周りが何を言っているか分からない……。」という方が多そうな気がして、気付いたら初心者向け解説記事*1を書き始めてしまっていました。 ふぁぼ圧、強すぎませんか https://t.co/DuGViXzI80— TERRY (@terry_u16) 2021年3月15日 参加記はまた後日書きます。→書きました。 www.terry-u16.net 問題概要 はじめに 正の得点を得る（823,090点） 山登り法を導入してみる（452億点） ちょっと改善してみる（469億点） 焼きなまし法を導入してみる（477億点） さらなる改善 Tips 手元でテストケースを回す コンテスト序盤は特に丁寧にコードを書く 愚直判定
24時間耐久ノンストッププログラミングコンテスト（TCO20 Marathon Final） - TopCoderの学習のお時間
Competitive Programming (1) Advent Calendar 2020 11日目の記事です。 Topcoder Open 2020 について書きます。 tco20.topcoder.com Topcoder Open(TCO) とは Topcoderが年に1度開催している、世界最強プログラマー決定選手権です。 1年ほどかけて予選が行われ、そこで勝ち抜いた各部門*1の10人ほどが、例年11月くらいにアメリカで行われる決勝に招待されます。 TCO20 今年はパンデミックのせいで例に漏れずオンラインでの開催になりました。かなしいね まあプログラミングコンテストなのでオンラインでも十分実施可能… と思いきや、Marathon部門は決勝は例年 10時間コンテスト で、オンライン開催で10時間コンテストやろうとすると時差が困ったねということに。 これは無理みたいな感じ 色々協
ある特徴的な文字列がある。 11b484b6-cfeb-4730-8fba-467aee2d26ad 使ったことがあれば、恐らくすぐに UUID であると分かると思う。UUID は16進数がハイフンで分けられた特徴的なフォーマットをしている。その区切り方は、 8-4-4-4-12 となんだか不思議な感じだ。 そもそも、UUID は 128bit の数値であり、それを文字列で表現したものなのでハイフンが無くたって問題ない。にもかかわらずわざわざ覚えにくいケタで区切ることが多い。 その理由として、最初に思いつくのは人間が読みやすくするためだとは思うが、覚えやすく均等に区切ったり、左右対称の形にはできなかったのだろうか？ UUID の定義 生成した UUIDv1 を眺めてみる 元祖 UUID（Network Computer System の UUID） 形式の謎 RFC4122 で times
Chronofold is a replicated data structure for versioned text. It is designed for use in collaborative editors and revision control systems. Past models of this kind either retrofitted local linear orders to a distributed system (the OT approach) or employed distributed data models locally (the CRDT approach). That caused either extreme fragility in a distributed setting or egregious overheads in l
未来予測の危うさ ハラリは単に過去を語るだけでなく、人類の未来そのものを予言することも多い。もちろん、誰にだって未来を予想する資格はある。だが、意思決定を行うエリートの耳目を集めるハラリのような人物の場合、その予測が正しいかどうかを見極めることは重要になる。間違った見通しがリアルに重大な結果を招くからだ。 遺伝子操作によって自閉症が根絶できると期待する親たちを欺くかもしれないし、行き詰まったプロジェクトに多額の資金を注ぎ込ませるかもしれないし、パンデミックなどの脅威への備えを私たちがまったく怠るようにしてしまうかもしれない。 ここで、2017年に出版された『ホモ・デウス』のなかで、ハラリがパンデミックについて述べていることを見てみよう。
High quality font rendering for WebGPU This page includes diagrams in WebGPU, which has limited browser support. For the full experience, use Chrome on Windows or Mac, or a developer build on other platforms. In this post I will describe Use.GPU's text rendering, which uses a bespoke approach to Signed Distance Fields (SDFs). This was borne out of necessity: while SDF text is pretty common on GPUs
Diff Algorithms - flo.znkr.io
Posted on September 30, 2025 Updated on October 8, 2025 For software engineers, diffs are a ubiquitous method for representing changes: We use diffs to compare different versions of the same file (e.g., during code review or when trying to understand the history of a file), to visualize the difference of a failing test compared with its expectation, or to apply changes to source files automaticall
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「競技プログラマーハンドブック」和訳される | スラド デベロッパー
2021重大技術：「マルチモーダル」でAIはもっと柔軟かつ堅牢になる
Python初心者、天和シミュレーターを作成する。 - Qiita
Pix2Pixで宅地利用調査から任意の衛星画像を生成するアルゴリズムを作る | 宙畑
シフトスケジューリング問題 (入門) - ユニファ開発者ブログ
動画関連技術 超ざっくりまとめ (動画コーデック編) - exits
⚡️ The computers are fast, but you don't know it
How AI powers great search results
20世紀のトップ10アルゴリズム - 共立出版
【C++】テキストエディタのバッファ データ構造・アルゴリズム【第３回】 | TECH PROjin
問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 | 技術評論社
概念の誕生から実用化まで、「ゲームブック」で理解する暗号アルゴリズム
近似最近傍探索における新しいビット量子化手法、RaBitQとBBQ
Amazon.co.jp: Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書 一生モノの知識と技術を身につける: 廣瀬豪: 本
【2023年3月】Googleコアアルゴリズムアップデートについての考察 - GAIQアカデミー
Writing down (and searching through) every UUID · eieio.games
機械学習のアルゴリズム12選をわかりやすく解説｜学習手法や活用事例を紹介！ | AI専門ニュースメディア AINOW
計画立案には「混合整数最適化」アルゴリズムがお薦め、自然言語処理ならBERT
図解即戦力 暗号と認証のしくみと理論がこれ1冊でしっかりわかる教科書
数十年かかる計算が数十秒に？ 昭和電工、半導体素材の配合比率計算に量子インスパイア計算活用
見えないアルゴリズムを攻略せよ、インフルエンサーたちの戦い
線形分類不能なデータでもサポートベクターマシンがあれば大丈夫です！【サンプルコード有り】 ｜ 自動化ラボっ！
なぜUUIDはハイフンで8-4-4-4-12に区切られているか？ - Buri Memo:
Chronofold: a data structure for versioned text
「偽りの危機」を宣伝するユヴァル・ノア・ハラリの危うい未来予測 | アルゴリズムと遺伝子を重視しすぎている
Sub-pixel Distance Transform — Acko.net
soto-kouro.com
share.google
soto-kouro.com
www.khb-tv.co.jp
megumi3.px.ebb.jp
zenn.dev/yukorido