間違いだらけの「バタフライエフェクト」、その本当の意味とは
メキシコのピエドラ・エラダ保護区で羽ばたくオオカバマダラ（Danaus plexippus）。この羽ばたきが、テキサスで竜巻を引き起こす一連の出来事の始まりとなるのだろうか？（Photograph by Jaime Rojo） 1961年、米マサチューセッツ工科大学（MIT）の気象学者エドワード・ローレンツは、気象予測プログラムに数値を入力していた。彼のモデルは12の変数に基づいており、そのうちの1つの値は「0.506127」だった。彼が再度モデルを走らせる際、その数値を「0.506」と入力し、コーヒーを飲みに部屋を出た。部屋に戻ると、このごくわずかな変更が劇的に異なる気象予測をもたらすことに彼は気付いた。 1972年の米国科学振興協会（AAAS）の講演で、ローレンツがカオスとそれが引き起こす極端な予測不可能性についての画期的なモデルを発表した際、ローレンツは次のような問いを投げかた。「ブ
アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian
はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
17. Gauche Schemeの基本デザインの選択理由、オブジェクトデータベース、浮動小数点数の落とし穴
プログラミング言語を作る時には、途中で変えることが極めて難しいデザイン選択を最初に行わないといけないことがあります。今回は川合史朗さんがGaucheを設計した時に行ったデザイン選択の判断について話を伺いました。また、浮動小数点数のトリッキーさについても話をしています。出演者: 川合史朗 (@anohana)、Rui Ueyama (@rui314) https://turingcomplete.fm/17 ハッシュタグは#tcfmです。 TCFMはサポーターの投げ銭によって収益を上げています。このコンテンツに課金してもいいよという方はぜひクリエイター支援サイトPatreonから登録してご協力ください。 イントロ (0:00) セキュキャン参加者募集中 (0:41) 俳優のオーディションとその心構え (2:43) 川合史朗さんが出演している映画がサンフランシスコで上映されます (5:16)
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Swiftコンパイラの構造と基盤テクニック - Qiita
はじめに Swiftのソースコードが公開されてから1週間以上が経ちましたが、意外にもまだSwiftコンパイラの構造を解説した日本語記事が少ないので、書いてみることにしました。 SwiftコンパイラはC++で書かれていますが、適切なモジュール化とコーディングスタイルの統一により、とても読みやすいものになっています。 ざっくりとしか解説しませんのでコミッターになれるほど詳細な仕様まではつかめませんが、今後Swiftの仕様がわからなくてソースコードを参照するときの参考や、そもそもコンパイラの構造自体に興味を持っている方の助けになれればと思います。 自分自身Swiftのコミッターというわけではなく、単に少しコンパイラについて学んだことがあるSwift好きという程度ですので、間違っている箇所などあればどしどしご指摘ください。 注意事項 この記事で対象としているソースコードのリビジョンは公開時のもの(
Goで再帰使うと遅くなりますがそれが何だ - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Go界のうまい棒です。昼間にTwitter眺めてたら次のような記事を見かけました。 この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他） - Blank File 結果はあくまでフィボナッチ数列をナイーブに実装した場合なんで、まあ明らかに遅くなるよなあと予想通りの実行結果でした。 件のプログラム ナイーブにフィボナッチ数列を実装してますね。 package main import "fmt" func fib(n int) int { if n < 2 { return n } return fib(n-2) + fib(n-1) } func main() { fmt.Println(fib(42)) } これを実際にビルドして実行するとどれくらいかかるかというと、だいたい手元で2.5秒以上かか
PHPのJSON HashDosに関する注意喚起
4年前にHashDos（Hash Collision Attack）に関する効率的な攻撃方法が28C3にて公開され、PHPを含む主要言語がこの攻撃の影響を受けるため対策を実施しました。しかし、PHP以外の言語が、ハッシュが衝突するデータを予測困難にする対策をとったのに対して、PHPは、GET/POST/COOKIE等の入力データの個数を制限するという対症療法を実施したため、PHPにはHashDosに対する攻撃経路がまだ残っているということは、一部の技術者には知られていました。例えば、以下の様なつぶやきにも見ることができます。 だって、 hashdos 脆弱性の時、 Python とかの言語が、外部入力をハッシュに入れるときに衝突を狙えないように対策したのに、phpだけPOST処理で対策したからね？ json を受け取るような口もってるphpアプリのほとんどがhashdos残ってるんじゃない
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
Time-based SQL Injectionは意外に実用的だった
このエントリでは、Time-based SQLインジェクション、すなわち時間差を利用したSQLインジェクションが意外に実用的だったという報告をします。デモ映像ありです。 はじめに Time-based SQL Injectionという攻撃があります。これはブラインドSQLインジェクションの一種で、ある条件の場合に一定時間（例えば5秒）スリープし、そうでない時との応答時間の差で情報を盗もうというものです。1回のHTTPリクエストで1ビットの情報が得られるので、それを積み重ねることによって、いくらでも情報を盗めるはずです…理論的には。 しかし、「理屈はそうでも、時間が掛かりすぎるよね」ということで、深くは追っかけていませんでした。SQLインジェクションの検査には有効でも、悪用としての実用性はあまりないと考えていたのです。 きっかけ きっかけは、以下のYahoo!知恵袋に以下の質問です。 SQL
JavaのTimSortがバグってる件について | さにあらず
Python で実装され、その後 Java にも移植されたソートアルゴリズムである TimSort が盛大にバグっていることが発見されました。 このバグがどのようにして発生するのかについては、以下のドキュメントを精査して下さい。 TimSort fails with ArrayIndexOutOfBoundsException on worst case long arrays OpenJDK’s java.utils.Collection.sort() is broken: The good, the bad and the worst case どんなことが起こるのか 通常の利用では想定しえない場所でArrayIndexOutOfBoundsExceptionが発生します。 例えば、以下のようなスタックトレースになります。 Exception in thread "main" jav
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
Cより高速なCommon Lispコードを書く - 八発白中
Cで書くコードの方がCommon Lispで書くより速いって人がいたら、それは彼のCの技量が高すぎるってことだね。 “If you can't outperform C in CL, you're too good at C.” — Eric Naggum 最近、Common Lispの非同期Webサーバ「Wookie」を高速化する過程で、ボトルネックになっていたHTTPリクエストのパース部分を高速に処理するライブラリを書きました。 fast-http - A fast HTTP request/response parser for Common Lisp 既存のライブラリ「http-parse」よりも約10倍速く、Cのライブラリ「http-parser」より5%ほど高速です。 追記 (2014/10/26): 最適化をやり直し、現在は「http-parse」よりも約27倍速く、Cの「h
［CEDEC 2014］「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
安藤日記[&] Tiny Pictures : An Optimization Case Study
安藤日記 安藤日記：デジタルガジェット好き「安藤幸央」の日々のメモ ( yukio.andoh@gmail.com ) [ http://twitter.com/yukio_andoh ] Design Sprint Newsletter https://designsprint.substack.com/ Tiny Pictures : An Optimization Case Study Penultimate (by Ben Zotto) ----------------------------------------------------------------- 要約：Evernoteと同期できる手書きアプリPenultimateの画像圧縮に関して。 UIImagePNGRepresentation()は遅すぎるので、PNG-8を使うことにし、 pngquantも遅すぎるので、
![安藤日記[&] Tiny Pictures : An Optimization Case Study](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/836970bb75854f739b23d7e574c7912bc5806013/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2F1.bp.blogspot.com%2F-8JZrNAizvTA%2FU1ZOHKFlHcI%2FAAAAAAAAra8%2Fu5KOfPtY2yw%2Fs400%2Fphoto.JPG)
Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
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