Limited space! Get on waitlist to be the first to know when tickets go live!

はじめに 巨大な文字列でも高速にクエリ処理できる噂の木を、挙動を確認するため作ってみた。 コード アルファベット(a〜z)の文字列を扱う場合 完備辞書の操作が愚直、ビット列がvector 本を参考にしたけど、2か所間違ってる? #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cmath> //top_kのためのタプル struct ST { int t; size_t st, en; ST(int t, size_t st, size_t en):t(t),st(st),en(en){} }; bool operator<(const ST& a, const ST& b){ return (a.en-a.st) < (b.en-b.st); } //アルファベット([a-z]+)用のウェーブレット木 cla
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば!俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば!」と誰も求めちゃいない使命感が
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
「高速文字列解析の世界」という大変すばらしい本が発売された。わりと敷居が高い本ではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 本書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、本書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基本的な道具として本書の色々なところで出て
PostgreSQLの行レベルセキュリティと SpringAOPでマルチテナントの ユーザー間情報漏洩を防止する (JJUG CCC 2021 Spring) Webアプリケーションにおいて、マルチテナント型、つまり複数のユーザー組織がアプリケーションとデータベースを共有する構成にすることがあります。この構成の持つリスクとして、万が一バグにより他テナントの情報が見えてしまうとそれは情報漏洩となり、重大なインシデントとなってしまうことがあります。この重要性を考えると、「気を付けて実装する」だけではなく、仕組みで漏洩を防ぐような対策には価値があります。 そこで、今回はPostgresSQLの行レベルセキュリティと、SpringAOPによる処理を組み合わせて、ログインしているテナントのデータにしかアクセスできなくする仕組みを実現しました。 導入にあたり考慮した複数の選択肢、乗り越えたいくつかの壁
12月21日、ハッシュアルゴリズム「BLAKE2」とそのCおよびC#実装が公開された。BLAKE2はMD5やSHAといったハッシュアルゴリズムの代替として利用できるもので、セキュリティに優れ高速に動作するのが特徴という。 BLAKE2は、与えられた入力に対し指定されたビット長のハッシュ値を生成するためのアルゴリズム。既存のハッシュアルゴリズムであるMD5よりもセキュリティに優れ、かつSHAよりも高速に処理を実行できるのが特徴という。 同様のハッシュアルゴリズムとしてSHA-2やその後継となるSHA-3(Keccak)などがあるが、BLAKE2はSHA-3アルゴリズムの候補の1つであったBLAKEを改良したものとなっている。BLAKE2はSHA-3やBLAKEと同等のセキュリティを備えつつ、64ビット環境においてMD5と同等の速度で動作し、SHA-2やSHA-3と比べて33%少ないメモリで動
[SQEXOC 2012]FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか? ライター:米田 聡 スクウェア・エニックスが2012年11月23日と24日の両日開催した「スクウェア・エニックス オープンカンファレンス」の最後には「AIセッション」が用意されていた。AIセッションは前半と後半に分かれ,前半は「ファイナルファンタジーXIV: 新生エオルゼア」(以下,新生FFXIV)における経路探索の実装に関する実践的な解説,後半はゲームAIの第一人者とも評される三宅陽一郎氏による,Luminous Studio用AIエンジンのやや概念的な話という構成だった。本稿では,まず前半の,より実践的なセッションから紹介してみたい。 テーマは,「MMORPGでマップ上を移動する敵NPCの経路をどう決めるのか」である。複雑で広いマップを有するMMORPGでは,移動する経路を賢く選択
先行発売のお知らせ (11/7 追記) 以下の店舗で先行発売が行われているらしいです. 紀伊國屋書店 新宿本店 (https://twitter.com/KinoShinjuku/status/265658160222724096) 紀伊國屋書店 新宿南店 (https://twitter.com/kino_Minami/status/265405470548844546) ジュンク堂書店 池袋本店 (https://twitter.com/junkudo_ike_pc/status/265677297430978562) 有隣堂 ヨドバシAKIBA店 (https://twitter.com/yurindo_akb/status/265648944745426945) 丸善 丸ノ内店 なお,電子書籍版の発売も予定しているそうですが,調整中とのことで少し後になりそうです. 原著は既に第5版
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記: Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています!必読ですね!!!!:) はじめに Y^´ ∨// /,∠ ,. ' /l/// /, ' , '/ ! | l }´ 〈 〉 変 〈/ , ' // ̄`>< /// /// _,.=‐|'"´l l〈 変 / 〈 態. ∨, '/l| ,.'-‐、`//`7/ /''"´__ | ハ l丿 態 { 人) ! ! (/! |ヽ〈_ ・.ノ〃 〃 / '/⌒ヾ.! ,' !く ! ! (_ ト、__/ ヽ、_,.イ /l l |:::::::```/:::::/...´..
00:26 12/12/18 BookLive! 7月に出会ってからずっと電子書籍ストアとして BookLive! をひいきにしているのですが、一体どこが好きなのか語りたくなりました。 ITMedia の これでもう迷わない、電子書店完全ガイド という一連の記事の、 電子書籍の端末の話よりストアの話をしましょうよというコンセプトに思いっきり影響されています。 といっても、第一印象が「普通のことが普通にできるので感激した!!」というもので、 つまり今年の前半に使っていた幾つかの電子書籍ストア/専用アプリが残念だっただけかもしれません。 買った本がどこをクリックすれば読めるのか理解するのに10分かかった、とか、 6冊以上買うと本棚アプリから画面外に本がはみ出るので手でいちいち棚を変えて整理しないと読めない、とか。 本当に普通に使えるという以上に特筆することもないんですが、 あ、でも、今年になる
同じ所を2度通らない道順の数 Total number of routes that do not pass by the same place twice
See related links to what you are looking for.
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、(何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも)この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form(足し算で表現できる形)になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
このたび筑波大学大学院を卒業し、修士号を取得しました。卒業にあっては本当に多くの方々にご助力いただきました。この場を借りて御礼申し上げます。ありがとうございました。 現在は起業して、12月からアメリカに在住しています。新たな価値を生み出すべく "下から上まで" システムの設計と開発に携わっており、エキサイティングな毎日を送っています。 修論シーズンに日本にいなかったので、修士論文はメールで送って提出し、卒業式にも出席していないというありさまなので、本当に卒業できたのかどうか実感がないのですが、友人によれば「学位記はあった」らしいので、きっと大丈夫でしょう。(写真はカリフォルニア州マウンテンビューにて) さて、せっかく時間を割いて書いたので、修士論文を公開することにしました。 分散システムのためのメッセージ表現手法に関する研究と題して、バイナリ形式のシリアライズ形式である MessagePa
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
安尾 萌, 北村 茂生, 松下 光範. 災害発生時における被害状況把握を目的とした情報共有システムの基礎検討, 電子情報通信学会HCGシンポジウム2018...
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く