体系的なSwift言語学習 - Qiita
言語学習をしていると、もっと体系的に学びたい、実際に実務でどんな感じのソースコードが書かれているかみたいなどと思うことがあると思います。その中で自分が体系的に学べたものをいくつか紹介したいと思います。 ※内容は初心者から中級者向けです。 Github Repositories https://github.com/raywenderlich/swift-algorithm-club raywenderlichさんによる、swiftでalgorithmを学べるリポジトリです。 https://github.com/kickstarter/ios-oss Kickstarterさんが実際にリリースしているアプリのオープンソースリポジトリです。 https://github.com/mixi-inc/iOSTraining/blob/master/Swift/README.md mixiさんが公
MySQLのfilesortは何ソートで行われているのか - $shibayu36->blog;
最近、CourseraのArgorithms, Part1という講義を受けている。そこでソートの講義を受けて、そういえばMySQLのORDER BYでfilesortになったときってどのソートが使われているのだろうと気になってきたので調べてみた。 調べてみると非常に難解で、結局いまいち分からなかったが、今の段階の調べた内容をひとまず書いておく。MySQLのコードを読んだのも初めてで、しかもちゃんと読み解くことができなかったので、情報が間違っている可能性も非常に高い。間違ってたら指摘してもらえるとうれしいです。 調査結果 最初に調査結果を書いておく。たぶんこれは非常に単純化したもので、詳しく見るともっといろいろチューニングされてそう。 sort_buffer_size以内のメモリ量でソートが可能な場合、メモリ内でのみソートされる ソートにsort_buffer_size以上のメモリが必要な場
FPGAでDeep Learningしてみる - 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 XilinxがBNN-PYNQというプロジェクトを公開したことにより、FPGA初心者でも簡単にDeep LearningをFPGA実行することができるようになりました。早速ボードを購入してデモ実行まで試してみました。 事前説明 PYNQ Xilinxのオープンソースプロジェクトで、XilinxのZynqに実装したFPGAロジックを、Pythonから簡単に使えるようにするためのもののようです。 通常、Zynqでプログラムを実行する際は、CPUで実行するPS(Processing System)と、FPGAで実行するPL(Prog
効率的にゲームを更新する | POSTD
先日、 Things that can go wrong when downloading（ダウンロード時に上手くいかないものごと） についての記事を書きました。その記事に、ネットワークの問題から妥当でないコンテンツ、不完全なハードウェアに至るまで、ゲームを最初にインストールする際に発生することがある一連の原因をリストアップしました。 今回の記事では、ゲームの前バージョンが正常にインストールされているときに、そのゲームを新しいバージョンにアップグレードするのにどんな方法が使えるかについて考えます。 圧縮 あるユーザが利用できる帯域の量は、通常、一定です。ユーザのインターネットアクセスの論理的な最大速度は20mbps、100mbps、1gbps、または、国によってはそれよりずっと低いものです。 私の自宅にはまだ光ファイバが引かれていないので、アクセスは20mbpsという遅さですが、インターネ
"Purely Functional Data Structures" の邦訳『純粋関数型データ構造』が発売されます - まめめも
純粋関数型データ構造posted with amazlet at 17.03.16Chris Okasaki KADOKAWA (2017-04-28) 売り上げランキング: 266 Amazon.co.jpで詳細を見る 伝説の名著、"Purely Functional Data Structures"（通常 PFDS）を翻訳しました。4 月末にアスキードワンゴから発売されます。 『20分でわかる Purely Functional Data Structures』などを通じて日本に PFDS を布教した @kinaba との共訳です。ちなみに編集さんはアスキードワンゴ編集長の鈴木嘉平さん。 関数型プログラマ向けの紹介 「リストの結合が O(n) で遅いな」とか「まともなキューはどうやって作るの」とかいった問題に一度は直面したことがありますよね。純粋関数型プログラミングではどうしても無理、
Big Sky :: レーベンシュタイン距離を使ったあいまい grep コマンド「lsdgrep」作ってみた
元ネタはずいぶんと昔の記事なのだけど。 編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー ■ 編集距離 (Levenshtein Distance) 昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベン... http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090329/1238307757 思い付きはまったく関係ない所から。 mp3 が数千ファイル入ってるフォルダで何かの手違いで同じ曲が入ってしまう事が結構あって重複取り去る作業してた。ID3が違ってるとMD5も違うのでレーベンシュタインの文字列距離を使ってファイル名が似てるの調べたら422ファイル消せる事が分かった。 — Vim芸人 (@mattn_jp) February 25, 2017 これを
プログラミング問題を作るエンジニアが、数学的な面白いアルゴリズムを紹介してみた -
Photo by Alex Graves 秋山です。 paizaでは主にプログラミングスキルチェック問題の作成を担当しているので、アルゴリズムについて調べることもよくあります。 というわけで今回はみんな大好き？な、数学的なアルゴリズムについて書いてみたいと思います。 プログラミングの勉強を始めたばかりの人から「アルゴリズムってどうやって考える＆勉強するといいんですか？」と聞かれることもあるので、参考になればと思います。 ■数列のアルゴリズム(フィボナッチ数、黄金比) 数字が 1,2,3,4,5,6....100 というように、最初の1から順に1ずつ増えていくというのも、ある意味アルゴリズムにのっとった数列であると言えます。 もう少し複雑な数列になると、paizaラーニングのアルゴリズム入門編でも出てくる「フィボナッチ数列」という数列があります。数学が苦手な人でも聞いたことある言葉ではないで
fastTextを使って単語じゃないものの分散表現を獲得する - Qiita
※ 2017/1/16に追記しました Retty Advent Calendarで穴が空きそうになったとき用に記事用意してたんですが、ちゃんとみんな埋めてくれたみたいです。良かった。 で、用意した記事が無駄になってももったいないので普通の記事として公開しちゃいます。 皆さんfastTextって知ってますか？ Facebookが公開している自然言語処理用のツールです。GPU使わないのに超速いのでありがたく使ってます。 単語の分散表現を学習させたり文章の分類とかができるんですが、分散表現の学習の仕組みって語彙にID振ってone-hot vectorにして、それを次元圧縮してるんですよね？（適当） じゃあ、ID列で表せる何かならなんでも分散表現にできるんじゃね？って思いません？ 思いついたらやってみましょう。 用意するもの fastText Rettyユーザーのお店詳細ページの閲覧履歴 やること
H.264の秘密 | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません
講義まとめ：自然言語処理のための深層学習（CS224d） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS224d(自然言語処理のための深層学習)はスタンフォード大のRichard Socherが2015年から教えている講義で、動画やスライドなどの講義資料と演習問題がウェブ上で無料で公開されています。 [CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing] (http://cs224d.stanford.edu/) 会社の勉強会で週1回半年程度かけて講義動画と演習を終えたため、勉強したことを簡単にまとめてみたいと思います。 なぜ今なのか？ 深層学習（Deep Learning）は2
ElasticsearchのAnalyzerを理解するため全文検索の仕組みをシンプルに考える - $shibayu36->blog;
Elasticsearchを使おうとしているとAnalyzerという概念が出てくるが、このAnalyzerという概念は最初理解することが難しかった。全文検索の仕組みを理解すれば分かるだろうと思い、https://speakerdeck.com/johtani/elasticsearchru-men?slide=5 やhttp://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1111/18/news148.html の記事などを読んで勉強してみたものの、こちらもいろんな言葉が出てきて非常に混乱した。例えば転置インデックス、tf-idf、トークナイズ、ストップワード、N-Gram、正規化などといった言葉が出てくる。 いろいろ調べてみて整理すると、全文検索の技術には、なぜ検索ができるかの話以外に、類似度の話、検索を高速に行うための話、あいまいな検索に対応する話など、いろんな話
動的配列について – JavaのLinkedListとArrayListを分析・比較する | POSTD
私はSkienaの『Algorithm Design Manual』 (訳注：『アルゴリズム設計マニュアル』 上巻 ・ 下巻 ) を読んでいました。ところでこの本は素晴らしい本で、連結リストと配列についてこんな比較をしていました(chapter 3.1.3)。 連結リストが静的配列に勝る相対的な長所には以下のものがあります。： • メモリが本当にいっぱいにならない限り、連結構造にオーバーフローが生じない。 • 連続的な(配列)リストに比べて、挿入と削除が単純である。 • 大きなレコードを扱う場合、要素自体を動かすよりもポインタを動かすほうが容易かつ高速である。 一方で、配列の相対的な長所には以下のものがあります。 • 連結構造には、ポインタのフィールドを格納するための余計な領域が必要となる。 • 連結リストでは、要素に対する効率的なランダムアクセスができない。 • 配列は、ランダムなポイン
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
30のプログラミング言語でFast inverse square rootを実装してみました！ - プログラムモグモグ
あなたの好きな言語は何ですか。そして、あなたの好きなアルゴリズムは何ですか。 好きな言語があると、その言語でどんな問題でも解決しようとなりがちになります。その言語を極めるのは素晴らしいことですが、その言語や似たような言語でしかコードが書けなくなったり、他の言語に対して見向きもしなくなってしまう可能性があります。 勇気を出して新しい言語にチャレンジしてみませんか？色々な言語に挑戦してみませんか？ 何から始めればいいか分からない。次にどの言語を学べばいいか分からない。いま特に何も困っていない。何でも得意な言語で書けてしまう。そういう人が多いのではないでしょうか。 新しい言語にチャレンジするきっかけを作る一つの方法は、ある特定のアルゴリズムを一つ決めて、あらゆる言語で実装してみることです。解く問題が大きすぎると力尽きてしまうので、せいぜい20〜30行程度で書ける簡単なものが良いでしょう。大事なこ
opensshでユーザの存在を確認できる脆弱性(CVE-2016-6210) - てきとうなメモ
Full Disclosure: opensshd - user enumeration When SSHD tries to authenticate a non-existing user, it will pick up a fake password structure hardcoded in the SSHD source code. On this hard coded password structure the password hash is based on BLOWFISH ($2) algorithm. If real users passwords are hashed using SHA256/SHA512, then sending large passwords (10KB) will result in shorter response time fro
Linuxカーネルのコードを読んで勉強になったこと - φ(・・*)ゞ ｳｰﾝ カーネルとか弄ったりのメモ
Linuxカーネルのコードを読んでて、なるほど〜と思うことはよくあるけど、その中でも特に今までの考え方をぶち壊してくれたのはなんだっけと思ったところ、やっぱりリスト構造かなと言うところ。 c言語でリスト構造を作る場合、一般的な教科書方式だと↓のようにデータとnextポインタは密結合になってると思います。これの場合、struct foobarのポインタをnext要素に使っているので、他の構造体（例えば、struct hogehoge）で同じことをしようとすると、その構造体ではstruct hogehoge *nextというメンバ変数を持つ必要があります。 ヘッド要素はstruct foobarです。 struct foobar { int n; char s[64]; struct foobar *next; }; struct foobar head; Linuxカーネルの場合、データとリ
JavaScript開発に役立つ重要なランダムの数式まとめ - ICS MEDIA
プログラムで使うことの多い「乱数」。ゲーム開発やビジュアルアート、ウェブサイトのアニメーションにおいて乱数は非常に重要で、さまざまな用途で利用されています。プログラムで一般に乱数と聞くと、すべての数値が同じ頻度（分布）で出現する「一様乱数」と呼ばれる乱数をイメージする方が多いと思います。 多くの場合はこの「一様乱数」で取得した乱数を用いれば十分でしょう。しかし、場合によっては「一様乱数」ではなく、偏りのある乱数を用いることでコンテンツの見た目や現象の「自然さ」を演出することが可能です。 実は「一様乱数」に一手間加えることで、乱数の分布の偏りを制御できます。今回は乱数を使用して好みの分布を得るためのパターンをいくつか紹介します。 乱数分布のシミュレーションデモ （HTML5製） 次のデモはリアルタイムで乱数の出現頻度を計算し、グラフに可視化するコンテンツです。画面下のプルダウンで乱数の種類を
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