巨大な集合に対して、定数メモリ&定数時間で近似値を計算できる、確率的データ構造の紹介スライドです。 本スライドは、株式会社エフ・コードの社内勉強会(2018/08/30)にて使用されたものです。
確率的データ構造を使って巨大な集合を定数メモリで近似しよう
巨大な集合に対して、定数メモリ&定数時間で近似値を計算できる、確率的データ構造の紹介スライドです。 本スライドは、株式会社エフ・コードの社内勉強会(2018/08/30)にて使用されたものです。
Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
Patience Diff Advantages
There's no coherent explanation of what the advantages of Patience Diff are, so I'll explain now. First, a quick overview of how Patience Diff works - Match the first lines of both if they're identical, then match the second, third, etc. until a pair doesn't match. Match the last lines of both if they're identical, then match the next to last, second to last, etc. until a pair doesn't match. Find
design
skip over comments if tok is / if tok-1 is () if tok-2 in "if" "while" "for" "with" tok is start of regex literal else tok is divide else if tok-1 is {} if isBlock(tok-1) // named or anonymous function if tok-2 is () and tok-3 is "function" or tok-4 is "function" if function expression // how to determine is described below tok is divide else tok is start of regex literal else tok is start of rege
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トライ (データ構造) - Wikipedia
"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn" というキー群によるトライ木 トライ木（英: trie）やプレフィックス木（英: prefix tree）とは、順序付き木の一種。あるノードの配下の全ノードは、自身に対応する文字列に共通するプレフィックス（接頭部）があり、ルート（根）には空の文字列が対応している。値は一般に全ノードに対応して存在するわけではなく、末端ノードや一部の中間ノードだけがキーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキーが書かれ、連想される値がその下に書かれている。値が書かれていないノードはキー文字列の途中までにしか対応していない。各英単語
インテル・AMDのCPUアーキテクトが明かす： GNU grep が速い理由 - karasuyamatenguの日記
GNU grepの元祖作者がFreeBSDハッカーをschoolしている。 http://lists.freebsd.org/pipermail/freebsd-current/2010-August/019310.html FreeBSD対GNU grepのパフォーマンスを議論していると思われるとことに「俺はgrepの初代作者だ」と名乗って現われた男がいる。 履歴書(http://duckytech.com/resume.pdf)を見ると、GNU coreutilsに貢献した後、インテルやAMDでCPUアーキテクトを勤めている男だ。これは話を聞いた方がよさそうだ。 FreeBSDユーザでもある彼はリストを観閲していたらたまたまGNU対BSDのgrep論争に当ってしまったようだ。BSDのリストにGNU grepの秘密を解く。 技1： 全ての入力バイトを見ないから速い 技2： 見るバイトに関
モテるアルゴリズム講座 第2回 Skip Graphでモテたい｜株式会社 フラッツ
天方です。 それでは、アルゴリズム講座第2回をはじめたいと思います。 おかげさまで、前回の講座では、公開後、たくさんの知り合いの方から声をかけていただきました。 やはりアルゴリズムがモテるということを実感した第1回講座でした。 さて、今日は、最近クラウドのGoogle App Engine(GAE)で利用を検討したアルゴリズムについて紹介したいと思います。 GAEでは、プログラムをする際に、クラウドの特性を意識する必要があるのですが、それは、アルゴリズム、特に並列アルゴリズムの知識を生かすには非常によい環境ともいえます。 はっきりいいます。GAEでアルゴリズムができるとモテます。 この講座を通じて少しでも皆様にモテをおすそ分けできたらと思います。 さて、本日も前回と同様、アルゴリズムとデータ構造に着目しています。 GAEでは、データを格納するストレージとしてRDBMSを使う代わり
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Paxos (computer science) - Wikipedia
5.5 Graphic representation of the flow of messages in the basic Paxos
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正規表現入門 星の高さを求めて
GitHub - Lewuathe/n42: Tiny Deep Learning module for Node.js
The scrypt Password-Based Key Derivation Function