最適化超入門ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
pixivでBloomFilterを使うためにやったこと - pixiv inside [archive]
こんにちは。最近はAndroidアプリ開発に入門しました、@edvakfです。 pixivではキャッシュ兼汎用KVSとしてKyotoTycoon (KT)を使用しており、頻繁にアクセスされるキーはアプリケーションサーバー内のAPC（PHPのshared memory cacheです）にもキャッシュすることで多段化しています。 このような構成の弱点として、「ほとんどの場合は値が無いけど毎回存在確認が必要なキー」の場合に前段にキャッシュが無くて毎回後段にまで問い合わせなければいけないという問題があります。ネガティブキャッシュ（値がないことをキャッシュする）を使うという手もありますが、問い合わせるキーの数が膨大になってくると現実的ではありません。 pixivでは、作品に付いている最大10個のタグについて、ピクシブ百科事典に記事があるかどうかを判定する必要がありました。これに加え、最近ではBOOT
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雑誌のように美しいレイアウトを生み出すために、Flipboardが開発したレイアウトエンジン | Goodpatch Blog
はじまり 2010年、私たちはFlipboard Pagesという、Webの記事をiPad向けにマガジンページにするというレイアウトエンジンを作りました。 Flipboard Pagesは、Vanity FairやNational Geographicと言った世界一流の出版社のコンテンツをページ割します。 Pagesは、それぞれの出版社のブランドアイデンティティとカスタムタイポグラフィーを再現する美しいレイアウトを生み出すことが出来ます。限定されたモバイルデバイス（例えばiOS 3.2のオリジナルiPad）でも充実かつ高いパフォーマンスでレンダリングするために、PagesはCSS3、SVG、そしてvanilla JavaScriptを使いました。出版社のレイアウトのためのダウンロードファイルサイズは平均すると、およそレイアウト、スタイリング、フォント、ネームプレートイメージなどで90キロバ
Boost1.55でMultiple Source Dijkstra - あめだまふぁくとりー
この記事はC++ (fork) Advent Calendar 2013の22日目の記事になります． 今回も軽めの記事です．ご了承ください． Boost1.55ではBoost.Graphの関数boost::dijkstra_shortes_pathsがマルチソースに対応しましたので，本記事ではこれを紹介します． dijkstra_shortest_paths 関数dijkstra_shortest_pathsはその名前からも分かる通り，ダイクストラ法を用いた最短経路木を探索するためのアルゴリズムです．通常，ダイクストラ法ではスタート地点となる節点を一つ選択し，この節点から他の節点までの最短経路を求めます． マルチソースの場合はスタート地点(ルート)となる節点が複数になります．実際に図で見てみるとこのようになります(見た目上枝の長さは違いますが，論理的にはすべて同じにしてます)． 二重線で囲
n個のボールをm個の箱に入れよう - kuno4n's blog
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2013の 14 日目の記事です。 初めまして。kuno4nです。 社会人から競技プログラミングを始めたへっぽこです。 さて、競技プログラマの皆様であれば、日常的にn個のボールをm個の箱に入れているかと思います。 ただ、場合の数を数えるとき、 ・ボールは区別がつくか？ ・箱は区別がつくか？ ・１つの箱に２個以上入れていいのか？ ・空の箱があっていいのか？ といったことが悩みの種かと思います。 まとめると、次の12通りに場合分けされます。 ボール 箱 最低1個入れる 高々1個入れる 入れ方に制限なし 区別がつく 区別がつく count1 count2 count3 区別がつく 区別がつかない count4 count5 count6 区別がつかない 区別がつく count7 count8 coun
マニアック動的計画法特集 - めも帳
2013-12-12 マニアック動的計画法特集 この記事は Competitive Programming Advent Calendar Div2013(http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83) の12日目の記事です。 マニアックな動的計画法(Dynamic Programming, 以下DPと表記)手法についての記事です。 「DP知ってるけど苦手だわ〜」って方は8日目の診断人さんの記事必見です！(http://d.hatena.ne.jp/shindannin/20131208/1386512864) 前書き DPとはなにか、一言でいうと「手法」だと思います。 二分探索や貪欲法と同じようにいろいろな問題に適用できる「手法」であり、 なにかひとつの「アルゴリズム」ではありません。 そういう訳
HBase 0.96 で導入される新しいコンパクション「Exploring Compaction」 - 科学と非科学の迷宮
Hadoopアドベントカレンダー2013、3日目を担当する @shiumachi です。 今回は HBase 0.96 の新機能を一つ紹介します。 要約 HBase 0.96 は賢くなったのでみんな使おう。 コンパクションのおさらい HBase では、Log Structured-Merge tree (LSM-tree) というデータ構造を使っています。 LSM-tree を簡単に説明すると、入力されたデータをログとメモリ上のデータストア(Memstore、メモリストア) に書き込みます。 メモリストアがいっぱいになると、まとめてディスクにフラッシュし、新しいストアファイルを生成します。 このストアファイルがたまってきたときに、少しづつ一まとめにしてなるべくファイル数を少なくするようにします。これがコンパクションです。 コンパクションを実行することにより、ファイルは一つにまとまります。こ
PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix" - EchizenBlog-Zwei
久しぶりに論文を読んだ。 http://www.dcc.uchile.cl/~gnavarro/publ.html The Wavelet Matrix Claude & Navarro; SPIRE2012 "The Wavelet Matrix"はSPIRE2012のNavarro無双のうちの一本。タイトルからするとウェーブレット木の拡張のように思える。 機能としてはウェーブレット木と同一でデータ列に対するaccess,rank,selectを提供する。しかし実装は既存手法と比べて効率的でしかも簡単になっている。 これまでにウェーブレット木の実装としてはノードをポインタでつないだ普通の木として実装する方法(Standard Wavelet Tree. 論文のAlgorithm 1)と、木の階層ごとにノードをつなげた配列で表現する方法(Levelwise Wavelet Tree. 論文
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