egg
The egg project uses e-graphs to provide a new way to build program optimizers and synthesizers. An e-graph compactly represents many equivalent programs. These four e-graphs represent more and more (even infinite!) ways to write (a × 2) / 2. egg makes e-graphs fast and flexible enough for use in program optimization and synthesis. The core egg library provides high-performance, flexible e-graphs
Elon Musk氏が、自分のツイートを優先するようにTwitterのアルゴリズムを変更することをエンジニアらに指示し、その結果、Twitterユーザーのフィードが同氏のツイートであふれる事態になったという。Platformerが米国時間2月14日に報じた。 Twitterの最高経営責任者（CEO）で億万長者のMusk氏は、12日のスーパーボウルの試合中につぶやいた、フィラデルフィア・イーグルスを応援する自身のツイートが、Joe Biden米大統領の似たようなツイートよりも、はるかに注目度が低かったことに気分を害したという。Musk氏は、Biden大統領と比べて注目されなかったそのツイートを削除したが、大統領のツイートのインプレッション数がおよそ2900万回だったのに対し、Musk氏の削除前のインプレッション数は910万回だった。 同氏は、80人で構成されるエンジニアリングチームに対し、こ
Tetris That Hates You StickManStickMan #611, by Sam Hughes. HATETRIS is a version of Tetris written in 2010 by programmer and sci-fi author Sam Hughes. According to his initial description of the game: This is bad Tetris. It’s hateful Tetris. It’s Tetris according to the evil AI from “I Have No Mouth And I Must Scream”. (And if you aren’t familiar with Tetris at all, and don’t know the rules or pi
Hash functions are incredibly neat mathematical objects. They can map arbitrary data to a small fixed-size output domain such that the mapping is deterministic, yet appears to be random. This “deterministic randomness” is incredibly useful for a variety of purposes, such as hash tables, checksums, monte carlo algorithms, communication-less distributed algorithms, etc, the list goes on. In this art
はじめに このプロジェクトはSSA変換およびSCCP最適化(スパース条件付き定数伝播最適化)をJavaScriptで実装してみたものです。 SSA変換はコードフローグラフを破壊的な変数(レジスタ)を無くして非破壊的なレジスタとファイ関数によって構成するようにしたSSA形式に変換する処理です。 SCCP最適化は、常に固定値に評価されるプログラム内の変数と式を検出し、実行時ではなくコンパイル時にそれらの値を計算する最適化処理です。 今回は非常にやる気がなくてですね、いい加減な文章になっていることを先にお詫び申し上げておきます。[静的単一代入（SSA）形式][SSA] に依存して分析の効率を向上させ（スパース）、実行されない制御フローエッジを検出する機能により、従来の定数伝播とは一線を画しています。一定の分岐条件（条件付き）によれるかもしれないけど。みたいな英語を機械翻訳しただけのものをちゃんと
37zigenのHP – アルゴリズム/データ構造の楽園へようこそ！
Skip to content → 記事まとめ 代数学 高速フーリエ変換の転置写像 拡張ユークリッドの互除法の簡潔な実装 素数列挙 エラトステネスの篩 線形篩 wheel sieve 素数が関する計算量解析 \(\bmod p\) でのべき乗根 Cipolla のアルゴリズム Tonelli Shanks のアルゴリズム 多項式の素因数分解 原始根 乗算：Karatsuba, Toom-Cook, FFT Multipoint Evaluation の アルゴリズム 多項式補間のアルゴリズム Subset Convolution のアルゴリズム 多変数畳み込み（切り捨て）のアルゴリズム データ構造 Union Find Union Find の計算量 最悪計算量を最小化した Union Find 永続データ構造 銀行家の Queue 永続配列 永続セグメント木・永続遅延セグメント木 組合せ
エッジAIスタートアップのIdein（イデイン）は4月14日、同社が手掛けるエッジAIプラットフォーム『Actcast（アクトキャスト）』の事業展開について会見を開いた。この日は業務提携しているアイシンも登壇し、Ideinとの協業で実現したこれまでの開発成果を披露した。 ◆Raspberry PiによるエッジAIをリリース後2年で1万台登録 Ideinは2015年4月、「実世界のあらゆる情報をソフトウェア上で扱えるようにする」をミッションに掲げて創業したスタートアップだ。世界でも類を見ない、安価な汎用デバイス上で深層学習推論の高速化を実現したことで、18年11月には経済産業省がスタートアップ企業向けに推進する支援プログラム「J-Startup企業」に認定された。それ以降もNVIDIAやArmのパートナー企業に認定されたほか、様々な分野で数多くのアワードに選出されている。 そのIdein が
\(\Theta(n \polylog(n))\) 時間で解くのは簡単だけど、実際には \(\Theta(n)\) 時間で解けるよーという問題はちょくちょくあります。 競プロ界隈では log を削ることに意欲的な人は一部だけな気がします*1が、話として知っておいても損はあまりない気がするので、挙げてみます。 ここではざっくり紹介するに留め、詳細は各自調べてもらうようなスタンスになっています。 紹介 RMQ 中央値 篩による素数判定 過半数 行最小値 接尾辞配列 最深共通祖先 Decremental neighbor query Level ancestor SWAG Gray code の利用 ±1 配列の転倒数 周期検出 周期検出 2 その他メモ おわり 紹介 RMQ 長さ \(n\) の配列 \(a = (a_0, a_1, \dots, a_{n-1})\) に対して、区間最小値 \
ISC 2021において、MicrosoftのMatthias Troyer博士が「Quantum Computing: From Academic Research to Real-World Applications」と題する基調講演を行った。 Troyer博士は 約20年間スイスのETH ZurichのComputational Physicsの教授を務めていたが、Leave of Absenceで休暇を取り、2017年にDistinguished Scientistという肩書でMicrosoftに移っている。 なお、ETH Zurichは2021年のTimes Higher Educationでは世界で14位にランキングされている名門大学である。ちなみに、東大は36位である。 図1 ISC 2021において“Quantum Computing: From Academic Rese
Algebraic Path Finding
21 March 2023 There’s something magical about polymorphic algorithms. Really, isn’t it awesome to write a piece of code once and then just tweak the meaning of some inputs to solve another seemly unrelated problem? Let’s see an example of those with applications ranging from regular expressions to matrix inversion, with a lot of useful queries on graphs along the way. Today we will continue our ex
50代半ばでAtCoder入水しました - 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 皆さんこんにちは。50代半ばでAtCoderをやりはじめた tosh55 と申します。今は56歳です。1年3か月程度かけて2023年10月7日のABC323にて入水したので、色変記事を書いてみたいと思います。 自己紹介 大学教員です。プログラミング自体は昔からやっていますが、アルゴリズムの勉強をちゃんとしたことはありませんでした。たまたま学内で TechFUL を使ったプログラミングコンテストを主催することになり、学生にやらせるなら自分もコンテスタントとして参加してみようということでAtCoderを始めました。やってみたら面白
Worldsheet: Wrapping the World in a 3D Sheet for View Synthesis from a Single Image
Worldsheet synthesizes novel views of a scene from a single image using a mesh sheet for scene representation. We present Worldsheet, a method for novel view synthesis using just a single RGB image as input. This is a challenging problem as it requires an understanding of the 3D geometry of the scene as well as texture mapping to generate both visible and occluded regions from new view-points. Our
Apple Watchの「バッテリー充電の最適化」について 「バッテリー充電の最適化」を使えば、Apple Watchが毎日の充電の傾向を学習し、バッテリーの寿命を延ばしてくれます。また、対応モデルのApple Watchには、「充電上限の最適化」という、バッテリーをさらに最適に充電できる仕組みがあります。 バッテリーの耐用年数 バッテリーの耐用年数には「化学的経年劣化」が関係してきます。これには、単にバッテリーの製造日からの時間の経過だけではなく、温度の履歴や充電パターンなどのさまざまな要因が複雑に組み合わさって影響してきます。 充電式バッテリーはすべて消耗品で、化学的経年劣化が進むにつれて性能が低下します。リチウムイオンバッテリーの化学的経年劣化が進むと充電可能な容量が低下し、その結果、バッテリーの寿命が短くなり、最大瞬時給電能力（ピーク電力）も低下します。 お使いのApple製デバイ
今こそ基礎固め、必修アルゴリズム10選
プログラミングの上達のためにはアルゴリズムの理解は欠かせない。3つのテーマで厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 出典：日経ソフトウエア、2023年7月号 pp.6-27 「絶対に理解しておきたいアルゴリズム10選」を改題 記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。 ニュートン法にマクローリン展開、Pythonで数値計算アルゴリズムを学ぶ Part 3 数値計算のアルゴリズム 少し趣向を変えて、基礎的な数値計算のアルゴリズムを紹介しましょう。ここでは、「ニュートン法」と「マクローリン展開」、「台形公式（定積分）」を説明します。いずれも、何らかの近似値を求めるためのアルゴリズムです。 2023.08.24 数式は中置記法だけじゃない、Pythonでスタックとキューを使いこなす Part 2 スタックとキューを使うアルゴリズム（後半） 逆
激ムズ数え上げパズルと驚きの解法
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。 翻訳: Ufolium 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/@UCEmNPlkTWfM1zmLRjLW3CPQ 関連するこちらの動画もどうぞ 畳み込みの仕組み | Convolution https://youtu.be/CHx6uHnWErY 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/bOXCLR3W
atcoder::lazy_segtree に1行書き足すだけの抽象化 Segment Tree Beats - ひとなので
AtCoder Library (ACL) の atcoder::lazy_segtree をもとにした Segment tree beats の抽象化の方法と，そのいくつかの具体的な使用例を紹介します．Segment tree beats は列に対する複雑な更新・取得処理を高速かつオンラインに実現する強力な手法ですが，実装の際に考慮すべきことが複雑でコーディング量も多く，体系立った実装方法の知見も整理されていないと筆者は認識しています．そこで本稿では，ドキュメントを含め極めて整備された ACL のコードをわずかに変更して Segment tree beats として使用する方法を紹介します．この方法では，様々な Segment tree beats の実装の大部分が共通化され，個別の問題に応じた機能は atcoder::lazy_segtree の利用時と同様にクラスや関数として組み込ま
githublog/2024/5/10/cordic.md at main · francisrstokes/githublog
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とても有名な Wordle というゲームがあります。隠された 5 文字の英単語をヒントを手がかりに見つけるゲームなのですが、最大 6 回までしか入力が許されていないため、4 回目を超えたあたりから緊張感につつまれるよく出来たゲームです。 以前 YouTube で「Wordle ソルバーを30分弱で作ってみた【JavaScript実況プログラミング】」という動画を発表し、そこの冒頭でゲームの解説をしておりますので、ご存知のない方はご覧になって頂ければと思います。 さて、上記の動画で簡単なソルバーを作ったのですが、それは単純なアルゴリズムで生成されたソルバーであり、Hard モードを 6 回以内に確実に解くことは出来ません。そこで上記の録画の後、必ず 6 回以内で解けるソルバーを作成しました。この記事では、ハードモード対応の 6 回以内で確実に解けるソルバーをどのように作ったかについてご紹介し
Filter, enrich and optimize your product data for any online channel
報告医「ワクチンと死亡に因果関係あり&他要因の可能性なし」→ 厚労省「評価不能」【26件の事例】｜新型コロナ騒動の情報サイト
【背景】 1976年に，米国で豚インフルエンザが発生しました．4,000万人がワクチンを接種したところ，副反応で30人以上が死亡したため，2か月程で接種プログラムは中止されました ． これが，国としての正常な対応です．豚インフルエンザワクチンによる死者数は53人と言われています（本記事末尾の追記を参照）．健康な人がこれだけの数亡くなれば，死者多発と呼ばれ，接種事業は中止されるのです． 今の日本はどうでしょう？コロナワクチンが8,120万回接種された7月25日までに，「医師が厚労省へ報告すると判断した」死亡事例だけで，834件（ファイザー828件，モデルナ6件）もあります．政治家に真っ当な判断力があれば，接種事業は即中止です． 8月4日公開の厚労省資料によると，死亡事例834件の99.6%に当たる831件が，「ワクチンと死亡との因果関係は評価できない」と分類されています． ファイザー： ht
移動ロボットの経路計画（path planning）やアームの動作計画（motion planning）において、ディープニューラルネット（DNN）を使って高速化しようとの試みが最近増えてきている。経路計画や動作計画は、広大な空間から適切な経路・動作を探索するものであるため、本質的に時間が掛かる処理である。それを機械学習による事前知識を利用することで効率化し、短時間で実行できるようにしようとの狙いだ。 例えば、トヨタ自動車は米University of California San Diegoが開発した「Motion Planning Networks（MPNets）」1）という手法を拡張し、自社のロボット「HSR（Human Support Robot）」向けにそうした技術を開発している2）。 従来、こうした試みではサンプリングベースの動作計画手法を組み合わせることが多かった。動作計画器
【Unity C#】PBD法でヒモを実装してみる
Position Based Dynamics (PBD法)を利用して、ヒモを実装してみたので紹介します。 Position Based Dynamicsについて ヒモの表現方法について 複数の質点をつなぎ合わせて、ヒモを表現します。 以下の動画は、ヒモの質点を可視化したものになります。(灰色の丸が質点です) PBD法を利用したヒモのシミュレーション 質点の位置から速度を計算する方法を軽く紹介します。 こちらと同様の内容はPosition Based Dynamicsの論文にも載っています。 推定位置p_iの計算 位置x_iと定常状態の伸びdから推定位置p_iを計算します。 (i = 0, 1, 2, ..., n - 1) 速度v_iの計算 推定位置p_iからv_iを計算します。 v_iは位置x_iから p_iへ向かう速度になっています。 アルゴリズム 論文に載っているアルゴリズムは以下
はじめに 三角関数のサイン・コサイン・タンジェントはもちろん色んな使い方があるわけですが、有名なのは点を回転移動させることが出来ることです。 例えばアナログ時計をプログラムで作成しようとした場合、針の動きを実現するには三角関数を使用することになります。 Excelなどのアプリケーションでは画像を回転させることができます。画像といっても所詮は多くの点の集まりに過ぎません。 これは別ブログのリライト記事になります。 画像の回転処理 穴が空かない方法 回転行列を理解してみる 逆行列を理解してみる 【2023/10/21追記】 Qiitaの数式ライブラリーの変更により、\\で改行が出来なくなっていました。 バージョンアップされるまでは、displaylinesで囲むようにしました。 画像の回転処理 画像の回転処理について、昨今ではAPI(例 CanvasのRotateメソッド)を使えば角度を指定す
Birdwatch - 西尾泰和の外部脳
We present an approach for selecting objectively informative and subjectively helpful annotations to social media posts. We draw on data from on an online environment where contributors annotate misinformation and simultaneously rate the contributions of others. Our algorithm uses a matrix-factorization (MF) based approach to identify annotations that appeal broadly across heterogeneous user group
今年の世界コンピュータ将棋選手権で、dlshogiチームはA100x8のサーバを9台使用してMultiPonderによるクラスタ構成を採用していた。 9台使用していても、Ponderにヒットした1台しか実際の指し手には影響せず、多くのケースではMultiPonderなしの通常のPonderと結果は変わらない。 準優勝のやねうら王チームは、vast.aiというサービスを利用して、RTX4090x9のマシンを使用していた。 RTX 4090は、A100よりも新しい世代のチップで推論性能は、dlshogiチームのA100よりも高かった。 参考：第33回世界コンピュータ将棋選手権準優勝記 | やねうら王 公式サイト カタログスペックで比較すると、RTX 4090の方がスペックが上であることがわかる。 CUDAコア数 Tensorコア世代 Tensorコア数 RTX 4090 16384 第4世代
Succinct data structures
Succinct data structures By Martijn Faassen • 2025-02-28 • Tags: computer science, xml, rust Introduction A few months ago, searching for ideas on how to make some code faster, I found myself reading a bunch of computer science papers. I don't pretend to be good at this - but I don't mind some confusion or being overwhelmed, and I'm okay to admit my ignorance. 1. I ran into this 15 year old paper
📝 イベントレポートも発信しています 📝 コチラから：https://pr.forkwell.com/events/forkwell-library-01/ ⏳ プログラム 0:00 待ち時間 4:59 オープニング 9:08 基調講演「30 分でわかる！アルゴリズムの基本」『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』著者 米田 優峻 氏 45:12『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』プレゼント企画のご案内 52:41 視聴者Q&Aパネルトーク「アプリケーション開発で活かせること」shisamaさん × 米田 優峻さん 🐦 気づき・感想をシェアしてね 参加者全員で、この勉強会からの気づきを最大化しましょう！ 以下の Twitter ハッシュタグでツイートをお願いします。 #Forkwell_Library URL：htt
はじめに 初期化処理が重いインスタンスってありますよね。代表的な例だとJDBCコネクションとか。Factoryパターンで初期化を隠蔽するような奴は概ね重いのはどの言語でも一緒だと思います。 こういった重い処理を例えばループなどで大量に初期化してしまうのはかなりのコストになってしまい、特にバッチのようなチリツモな処理では無視できないほど実行時間に影響を与えてしまう恐れがあります。 そういった場合はSingletonなどを使ってインスタンスの生成コストを隠蔽しますが、マルチスレッド環境下だと影響が出る場合もあります。以前、そういうケースでバグってるのに出くわした事があるので、記憶の整理がてらまとめておこうと思います。 コード例はJavaですが、あまりJavaかどうかには依存しない考え方になっていると思うので、他の言語が得意な人は疑似コード程度に思っておいてください。 なお、JDBCを始めとした
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（2023/4/1） ツイッター社がTwitterのレコメンドの仕組みを公開して話題になっている。 以下が公式に公開された技術ブログとGiuHub上のソースコードである。 技術ブログ：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/open-source/2023/twitter-recommendation-algorithm GitHub：https://github.com/twitter/the-algorithm この記事ではGitHubのコードの解説は行わず、技術ブ
元情報商材屋 on Twitter: "YouTube王ヒカキンを超えたと話題のひろゆき氏。自分をフリー素材化して収益を分け合いにしちゃう発想も天才的に賢いんだけど、YouTubeのアルゴリズムを駆使して関連動画で埋めてきたり短い動画構成で再生数やコメント数を増やしまく… https://t.co/UE2KqPLICa"
YouTube王ヒカキンを超えたと話題のひろゆき氏。自分をフリー素材化して収益を分け合いにしちゃう発想も天才的に賢いんだけど、YouTubeのアルゴリズムを駆使して関連動画で埋めてきたり短い動画構成で再生数やコメント数を増やしまく… https://t.co/UE2KqPLICa
knightcolumbia.org 先日書いた「インチキAIに騙されないために」でフィーチャーしたプリンストン大学教授のアーヴィンド・ナラヤナンについて、コロンビア大学のナイト研究所にて「アルゴリズムによる増幅」研究を行っていることを最後に紹介したが、ナイト研究所のブログで既に TikTok について書いている。 昨年は「ソーシャルネットワークの黄昏」話とともに、どこもかしこも TikTok に追従する話が伝えられるが、なぜ TikTok はそれほどまでに成功しているのか？ 利用者が見たいものを選び出して表示する AI（アルゴリズム）が素晴らしいからと考える人は多いが、TikTok のアルゴリズムが同業他社より優れているとは言えないし、TikTok のエンジニアが誰も知らないようなブレークスルーを成し遂げたというのはありえない、とナラヤナンは指摘する。 実は TikTok の強みは AI
nginx の ngx_http_limit_req_module で rate limit の設定ができる。がパラメータの理解が難しく、当初は設定値の調整に難儀した。背後にある Leaky Bucket というアルゴリズムとその実装を確認することでパラメータもすんなり理解できた。以下調べたことのログを残しておく。 ngx_http_limit_req_module ngx_http_limit_req_module は指定した key ごとに Rate Limit を設定できるというモジュール。key とは例えばリクエスト元の remote_ip で、それごとに「1r/s まで」といった制限を指定できる。 設定はこんな感じ。 http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myzone rate=1r/s; ... server { ...
GitHub - facebookresearch/searchformer: Official codebase for the paper "Beyond A* Better Planning with Transformers via Search Dynamics Bootstrapping".
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トランプを“適当に”混ぜてちゃんとランダムになるのは何回目？ 必要なシャッフル回数分かる公式を発見か【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
52枚のトランプをシャッフルする時、何回混ぜれば本当にランダムになるのだろうか。 リフルシャッフルは、カードの束を2つに分けて、パラパラと交互に落としながら一つに合わせる技法である。1992年に、カードを二項分布のもとで2つの山に分けた場合について「7回シャッフルすると急激にランダムに混ざりだす」との結果を含む有名な理論が証明されている。 しかし現実のカードゲームでは、人によって切り方は様々である。きっちり26枚ずつに分ける人もいれば、適当な位置で切る人もいる。この現実的な問題に対して、2000年に半分以外の比率で切る場合にも対応できる理論が登場しているが、切り方が二項分布に従うという制約があった。 今回の研究は、これら先行研究を包含する普遍的な理論を完成させたといえる。論文によると、リフルシャッフルにおいて、どんな分け方をしても、必要なシャッフル回数を正確に計算できる公式を発見したのであ
このようにゲームの盤面の推移を木構造として表したものをゲーム木やゲームの木といいます。この記事（リンクを埋め込む）で深さ優先探索・幅優先探索を学習した方は馴染み深いデータ構造ですね。 評価関数Mini-Max法は特定の指標にしたがって次に指す手を選択します。その時に使用する指標が評価関数です。例えば、下の図の×の番の手を⚪︎が有利になればなるほど数値が大きくなるという基準の評価関数を用いて評価します。図のように⚪︎が必ず勝つ真ん中の手がもっも評価関数の値が大きくなっているのがわかります。 評価関数は多くの場合、経験に基づいて決められます。例えば将棋の場合は、それぞれの駒に点数を割り振り、その重み付き和にするなどです。 評価関数=飛車の点数×駒数+角の点数×駒数+… このように評価関数はある基準に沿ってどちらかのプレイヤーが有利になれば値が大きくなるように設定されている必要があり、定め方はゲ
ニュートン法の仕組みと証明の仕方を分かりやすく解説
ニュートン法の意味と仕組み まずは、”『ニュートン法』とは一体なんなのか？”について解説します。 ニュートン法とは？ ニュートン法というのは、ある関数f(x)とy＝０の交点（つまり0=f(x)の解ですね）を求めるための方法といえ、このニュートン法をうまく利用してあげる事で無理数などの近似値を計算することができます。 とはいえ、文字よりも以下のイラスト（と、後ろに掲載している問題）を見た方が理解しやすいはずなので、早速進めていきましょう。 ＜図中の\(f(x)=0\)を求めたい＞ 図解”近似値”が求まる仕組み 先述した通り、近似値が求まるしくみは”百聞は一見にしかず”です。 手順１つずつにイラストを付けて紹介します。 まず先ほど紹介した図から始めます。 其の１：適当な値をとって(x,f(x))を求める 最初に、\(f(x)=0\)の解よりも大きい”適当な”値\(x_{1}\)をとります。 す
皆が幸せになるマッチングプラットフォームを目指して。「マッチング理論に基づく相互推薦システム」 | CyberAgent Developers Blog
本記事は、CyberAgent Advent Calendar 2022 14日目の記事です。 目次 はじめに 相互推薦システム 関連研究 Su et al. (2022) Chen et al. (2021) マッチング理論に基づく相互推薦システム まとめ はじめに こんにちは！AI Lab経済学社会実装チームでリサーチサイエンティストとして働いているみーとみ（@miiitomi）です。 みなさん、突然ですが、恋してますか？僕は今年も恋人ができず、12月24日は例年通り世のカップルどもを呪って過ごすことになりそうです。という僕の私怨は置いといて、近年結婚・恋愛市場は変化しつつあるようです。明治安田生命が2022年11月に発表した「いい夫婦の日」に関するアンケート調査によると、2015年〜2019年に結婚した人で夫婦の出会いのきっかけは「マッチングアプリ」だったと回答した人は6.6%であっ
Once upon a time I was given the following problem for a technical programming interview: Write a function draw_circle(r) that draws a circle with radius r. Use the given method draw_pixel(x, y) which takes a 2-dimensional point (x, y) and colors it in on the computer screen. For the solution, you can either collect all pixels (tuples) of \(x\) and \(y\) coordinate pairs, or just call draw_pixel()
【C#】Random Extensions – .NET / Unity用の乱数ライブラリ - Annulus Games
【C#】Random Extensions – .NET / Unity用の乱数ライブラリC#2024年8月26日2024年8月26日 .NET / Unity向けに新たな擬似乱数ライブラリ「Random Extensions」を作成しました！いつも通りOSSとしてGithubに公開しています。 .NETで擬似乱数を扱いたい場合、多くの場合はSystem.Randomクラスを使用することになります。が、このクラスは歴史的経緯もあり、内部実装や設計が混沌としたことになっています。(シードを指定するか否かで生成アルゴリズムが違う、実装ミスにより周期が保証されない、絶妙に抽象化層として役に立たないRandomクラスと謎のRandom.ImplBase、etc…) また、Unityで乱数を扱う場合はUnityEngine.Randomが用いられますが、こちらも古くからあるクラスなので、色々と設計上
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マスク氏、自身のツイートを優先するようアルゴリズム変更を指示か
Getting the World Record in HATETRIS
Breaking CityHash64, MurmurHash2/3, wyhash, and more... | orlp.net
SSA変換とSCCP最適化をJavaScriptで実装してみた。 - Qiita
Idein、廉価で高性能なエッジAIデバイスを展開…アイシンとも関係強化 | レスポンス（Response.jp）
log をつけずに解くのが好きな人向けの記事 - えびちゃんの日記
量子コンピューティングに対するMicrosoftのアプローチ - ISC 2021
Apple Watchの「バッテリー充電の最適化」について - Apple サポート (日本)
Wordle のソルバー（Hard Mode 対応）を作りました
So Long Surrogates: How we moved to UTF-8 in Haskell
《日経Robotics》経路探索のA＊アルゴリズムを深層学習で高速化、オムロンAI子会社がロボット向けに開発
三角関数、何に使うの？ 画像の回転処理と行列 - Qiita
RTX4090とA100のNPSの比較 - TadaoYamaokaの開発日記
問題解決のための「アルゴリズム × 数学」- Forkwell Library #1
重い初期化、並列処理, Singletonの罠, そしてInstancePoolへ
Twitterのレコメンドの仕組みを解説する - Qiita
TikTokの「秘伝のタレ」はAIではなくデザインにあり - YAMDAS現更新履歴
Nginx の Rate Limit 設定と Leaky Bucket Algorithm
Amazon.co.jp: 独学コンピューターサイエンティスト Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造: コーリー・アルソフ (著), 清水川貴之 (翻訳), 新木雅也 (翻訳), 大村和子 (翻訳), tell-k (翻訳): 本
Mini-Max法とαβ法の理論を学び Python で実践【動くコード付き】
Linus’s Blog - Bresenham's Circle Drawing Algorithm
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