fuzzy-finder で使われるスコアリングアルゴリズム - blog.syfm
fuzzy-finder を構成するアルゴリズム fzy や fzf といった fuzzy-finder を使うと、stdin などからリストを受け取り、ユーザの入力によってマッチする行を絞り込むことができます。このとき、入力文字列の各文字は隣接している必要がありません。例えば、以下の画像のように baz という入力が与えられた時、これにマッチする行が絞り込まれます。また、マッチした行のリストは、入力値に基づいてより最適な順番にソートされて表示されています。同じく以下の画像の例を見てみると、入力後では baz という行が foobarbaz よりもセレクタに近い位置に表示されていることが分かります。このように、入力値が曖昧でも目当ての文字列を即座に見つけることができるのが fuzzy-finder の便利なところです。 上記のような機能は、approximate string matchi
NUPSC招待講演：アルゴリズムで広がる世界
「金融予測アルゴリズムを評価するときに、あまり一般的ではないけども自分としては皆に気にかけてほしいこと」を伝えたいと思い MarketTech Meetup #01 (https://alpaca.connpass.com/event/108066/) で話したときのスライドです
ユーザー行動の数理モデルと 高速推薦システム - Speaker Deck
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ビット演算 (bit 演算) の使い方を総特集！ 〜 マスクビットから bit DP まで 〜 - Qiita
はじめに はじめまして。 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。 C や C++ を使用しているとしばしばビット演算を行う場面が出て来ます。 計算機リソースが限られている状況では、ビットを用いることでデータ量を少なく済ませたり、計算コストを小さく抑えたりすることができるメリットがあります。 本記事では、ビット演算を用いて実現できる処理について、簡単なものから高度なものまで集大成します。極力わかりやすく頑張って執筆しました。特に前半 4 つはビットの説明の中でもかなりわかりやすい方だと思います。後半の 7 つのテーマは比較的高度なアルゴリズムの話題ですので、フラグ管理やマスクビットについて詳しく学びたい方は前半 4 つを中心に読んでいただいて、後半 6 つは必要に応じて読んでいただければと思います。反対にビットの知識はあってビットを用いたアルゴリズ
Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
PHPで高速に動作するURLルーティングを自作してみた - pixiv inside [archive]
この記事は ピクシブ株式会社 Advent Calendar 2015 13日目の記事です。 qiita.com こんにちは、おはようございます、こんばんは、エンジニアのneo-nanikakaです。 最近、業務でURLルーティングの処理が必要になりました。 社内の他のPHPプロジェクトでは Teto Routing というライブラリを使っているのを知っていたので、こちらを使ってみることにしました。 見事にURLルーティング処理は実現され、他の処理の実装に入ることができました。 完 っと思っていた時期が私にもありました。 Teto Routingは、実行時間がルーティング数に依存する 実装になっています。 ここでいう実行時間とは、Teto RoutingにリクエストURL文字列を渡してから結果が返ってくるまでの時間のことです。 実際、Teto Routingは表1のような時間がかかります。
![PHPで高速に動作するURLルーティングを自作してみた - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6e698991be133335ea86769302df1e43f7331c09/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fd%2Fdevpixiv%2F20151212%2F20151212002732.png)
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
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
オーダー再考〜O(n)は効率が良いのか〜 - わさっきhb
0. オーダーって何? オーダーについて知っておくべき5つのことをご覧ください． 1. ソート ソート（ソーティング，並べ替え，整列）のアルゴリズムについて，になるもの，になるもの，になるものが知られています． というのは，2重ループを使ったソートです．素朴なソートアルゴリズム，と言ってもいいでしょう．バブルソートや選択法なんかが当てはまります． になるソートで有名なのは，クイックソートです．再帰（分割統治法）を使うアルゴリズムという点でも，学ぶ価値があります．なのですが，クイックソートは，ソートされる配列の並びが極端だと，になることも知られています．そこで，クイックソートの平均時間計算量は，最悪時間計算量は，なんて言い方をします． 2つの値の比較を繰り返すようなソートでは，オーダーはよりも小さくすることはできません．logが出てくる理由を簡単にいうと，n個の点からなる平衡2分木の高さが，
オーダーについて知っておくべき5つのこと - わさっきhb
研究室のゼミ発表で，「オーダーのことはよく分かっていませんが…」という前置きで計算量の見積もりをしているものを，昨年，今年と見かけました． この日記が役に立つか，余計な御世話になるか分かっていませんが，ここに整理を試みてみました． 1. ビッグ・オー記法 「アルゴリズムの計算量をオーダーで表してみなさい」と指示されたときのオーダーは， 注文，発注という意味でもなく， 順番*1，順序，秩序という意味でもなく， 「百万のオーダー」*2というような使い方でもなく， 数学の位数という意味でもなく， ビッグ・オー記法，あるいはwikipedia:ランダウの記号を用いて表すものを言います． 2. 一番次数の高いもの以外，それと係数は無視 ビッグ・オー記法では，基本的に，一つの文字に関するできるだけ簡単な数式に，「O( )」をかぶせます．このとき， 複数の項の足し算なら，次数の最も高いものだけを残し，他
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
絶対に見逃せない投稿が、そこにはある - Qiita
Qiita の 「見逃せない投稿」 を独自に評価してランキングするサービス Qaleidospace を作りました。 本投稿では、そのようなサービスを作ろうと思った理由、投稿を評価するアルゴリズム、システム構成について書きます。 余談ですが、今なら Yearly Ranking がほぼ 2015 年の投稿ランキングとなっており、眺めていて楽しいです。 TL;DR Qiita の「見逃せない投稿」をランキングするサービス Qaleidospace を作った。 適切な評価システムがあれば、書き手も読み手もみんな幸せになれるはず。 ストック数だけで評価すると、初心者向けの投稿やキャッチーなキーワードを散りばめただけの投稿が注目されやすい。誰がストックしたのかを重視して「見逃せない投稿」を評価する。 風変わりなシステム構成: GitHub Pages でホスティング + Swift で書かれたバッ
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する
2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面
プログラムを高速化する話
KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
ビッグデータ基盤技術勉強会で喋ってきた - kuenishi's blog
研究会が設立されるとか、前からそういう流れになるとは聞いていたが、今日（11日）に開催されたビッグデータ基盤技術勉強会に参加して発表してきた。招待してくれた川島先生には感謝しかない。それにしてもあれ研究会じゃないの、ビッグデータとかいまさら冠するなんて、なんというダサいネーミングセンスなんだと思ってはいけない。世間がやっと俺たちに追い付いてきたんだから、ダサいと思ってはいけない。飽きたころに慣れたものをやめてサッサと次に行っていいのは式年遷宮だけだ。 ぼくの発表もなるべく復習に徹して、研究会だからなにか新しいことを言わなくてもいい、インダストリアル枠だしわかってることを解説していこうというスタンスで解説した。詳細を省いているところも、語弊があるところもあるがお許しいただきたい。 さて丸一日盛り上がってワイワイやった後に、吉祥寺で本番の会があって、そこでまた（いつもの）いろんな人と話した。そ
コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
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