19. What is Blocking? コアが増えるほどに問題が顕著に！ 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… クリティカルセク ション
冬のLock free祭り safe
19. What is Blocking? コアが増えるほどに問題が顕著に！ 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… 早くしろよ… クリティカルセク ション
scryptがGPUに破られる時 | びりあるの研究ノート
一般的によく知られている SHA-256 や MD5 などのハッシュ関数は非常に単純な設計となっており、非力なパソコンや組み込み機器、スマフォなどでも高速に計算できます。 しかしながらその一方で、ハッシュ関数を手当たり次第に計算し、もとの入力値を復元するいわゆる「ブルートフォース攻撃」が容易であるというデメリットがあります。 特にこのような SHA-256 や MD5 といったハッシュ関数は、GPU を用いるか、もしくは専用のハードウェア (FPGA もしくは ASIC) を製作することで非常に高い効率で計算（攻撃）ができてしまうことが知られています。 そのため、GPU ないし専用ハードウェアを用いたとしても、攻撃効率の改善が難しくなるような新たなハッシュ関数がいくつか提案されています。 その中で比較的古く (2012年ごろ) に開発され、他のハッシュ関数にも影響を与えている「scrypt
超解像プログラムwaifu2xとNeuronDoubler（と、他にいろいろ）を比べてみた - 面白ければいいんじゃない？
はじめに 現在、画像の超解像（高解像化）処理としてニューラルネットワーク（人工知能）を活用したものがフリーで公開されています。ここで、本稿では、先般、ニューラルネットワークを活用した超解像処理として話題になったwaifu2xと以前より公開されているNeuronDoublerを比較するとともに、参考として著名なフリーの高解像化ソフトであるSmillaEnlarger（独自アルゴリズム）、古典的なバイキュービック法、Lanczos-3法、単なる拡大であるニアレストネイバー法による画像処理を比較するものです。 拡大方式の説明 waifu2x 制作者のブログによればDeep Convolutional Neural Networksによって処理を行うプログラムです。 詳細は製作者のブログを参照してください。ultraist.hatenablog.com NeuronDoubler 制作者のブログに
良い乱数・悪い乱数
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
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
DSIRNLP #3 LZ4 の速さの秘密に迫ってみる
8. Agenda 1. What is LZ4 ? 2. Dictionary compression 3. Why fast ? 4. Conclusion 8
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
［CEDEC 2011］AIに命を。「ぽかぽかアイルー村」のアフォーダンス指向によるAI事例と「ARMORED CORE V」の三次元的な移動経路検索
［CEDEC 2011］AIに命を。「ぽかぽかアイルー村」のアフォーダンス指向によるAI事例と「ARMORED CORE V」の三次元的な移動経路検索 ライター：箭本進一 CEDEC 2011で，「AIに命を吹き込むには」と題されたショートセッションが行われた。 このセッションでは，PSP用ソフト「モンハン日記 ぽかぽかアイルー村」（以下，アイルー村）と，「ARMORED CORE V」（PS3/Xbox 360）以下，ACV）のAIに，どんな工夫が凝らされているのかが解説された。 アイルー1匹当たり1500行のAI フロム・ソフトウェア制作二部，並木幸介氏 最初に登壇したのは，アイルー村のAI開発を担当したフロム・ソフトウェア制作二部のプログラマーである並木幸介氏。 本作は人気キャラクターであるアイルーが，狩りや採集などを行い，村を発展させながら仲間を増やしていくという内容のゲーム。いか
javascript - Array#sortはオレquicksortより遅い by Chrome : 404 Blog Not Found
2009年02月26日17:00 カテゴリLightweight Languages javascript - Array#sortはオレquicksortより遅い by Chrome その後のブラウザーの進化も凄まじいので、改めてベンチマークとってみたら以外な事実が。 404 Blog Not Found:javascript - Array#sortがオレquicksortより遅い!? Firefox 2に関してはほぼ同等だが、Mac IE 5, Safari 2.0.4, Opera 9.02ではbuiltinの方が速かった。しかしその差は最も大きかったSafariでも3倍程度で、builtinとしてはやはり遅いように見える。これ、10万要素のarrayを10回ソートした時のChromeの結果。 builtin: 2389ms quick_iter: 1827ms quick_rec
画質・圧縮率について
JPEGファイルの画質・圧縮率に対し解説されている資料はある程度ありますが、実際にどのような結果になるのか、数値的に表した資料はなかなかありません。 それは元の写真によって値も傾向も変わり、抽象的表現しか出来ないからです。 そこで、適当に選んだ１枚の写真画像を色々な要素を加えJPEG出力し、データを取ってみました。 これらの結果は、JPEGの出力画質を決める時の参考程度にはなるかと思います。 サンプルを変えると結果は違ったものになりますので、全体像としてとらえて下さい。 圧縮要素と効果 JPEGファイルの圧縮要素は以下の３項目が挙げられます。 ・量子化テーブル ・サンプリング比(間引き率) ・ハフマン圧縮の効率 これらの要素を変えて再圧縮し、イメージサイズの変化を調べました。 最適化なしは汎用のハフマンテーブルを使用した場合、最適化ありは、画像に対して最適なハフマンテーブルで圧縮した場合で
単記移譲式投票 - Wikipedia
単記移譲式投票（たんきいじょうしきとうひょう、英: single transferable vote; STV） は、投票制度のひとつである。各々の有権者は優先順位投票を用いて、複数の候補者に投票する。単記移譲式は、票割れによる不利益および乱立による不利益を緩和する仕組みをもった制度である。この制度では、一定割合の票を得た候補者が当選するが、当選確定者の余分な票はそれぞれの順位に従って他の候補者へ移譲される。当選者からの票の移譲がこれ以上行えない際には、最下位の者が落選となり、その票の全部がそれぞれの順位に従って他の候補者へ移譲される。また、比例名簿式とは異なり、有権者は届け出名簿を超えた判断を下すことができる。 名称[編集] ヨーロッパ大陸から広まった政党名簿比例代表との対比で、イギリス式比例代表制と呼ばれることがある。オーストラリアでは、単記移譲式はヘア＝クラーク比例方式 (Hare-
List of Big-O for PHP functions
After using PHP for a while now, I've noticed that not all built-in PHP functions are as fast as expected. Consider these two possible implementations of a function that finds if a number is prime using a cached array of primes. //very slow for large $prime_array $prime_array = array( 2, 3, 5, 7, 11, 13, .... 104729, ... ); $result_array = array(); foreach( $prime_array => $number ) { $result_arra
Data
計算リソースが限られている環境においては特化型モデルの開発こそが「勝ち筋」と考えられます。汎用モデルの開発に必要なゼロからの事前学習や、ベースモデルの継続事前学習とは異なり、少量でもより高いクオリティーのデータを必要とするファインチューニングの獲得が企業においてはますます求められるようになるでしょう。
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
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機械学習を利用した画像の高品質拡大ツール「waifu2x-caffe」が実写にも対応
http://www.graco.c.u-tokyo.ac.jp/icpc-challenge/wp-content/uploads/2014/12/2014.pdf
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