陸上の男子100メートルで、21歳の桐生祥秀選手が、日本選手初の9秒台となる9秒98の日本新記録をマークしました。 桐生選手は、9日、福井市で行われた日本学生対校選手権の男子100メートルの決勝でこの記録をマークしました。これまでの記録は、1998年に伊東浩司さんが出した10秒00で、桐生選手は0秒02更新しました。
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結局、やり出したら止まりません。私は以前、” I Wrote a Fast Hashtable(私が書いた高速なハッシュテーブル) “という記事と、それに次いで” I Wrote a Faster Hashtable(私が書いたより高速なハッシュテーブル) “という記事をブログにアップしましたが、今回ついに、最速のハッシュテーブルを書き上げました。これが意味するところは、ルックアップがどのハッシュテーブルよりも速いということです。それに加えて、挿入や削除も(最速とまではいかないまでも)非常に速く行えます。 秘訣は、探索回数の上限を設定したロビンフッドハッシュ法を使用することです。ある要素が、その理想的な位置からX数以上、離れた位置にある場合、テーブルを拡張することで、全ての要素が、その大きなテーブル内において、理想的な位置に近づくようにします。結果的に、このやり方は非常にうまくいきました。
追記:やあやあHacker Newsさん!おひさしぶり!メモリ管理を深く掘り下げた私の投稿を読む邪魔はしたくないし、私の投稿のあら探しをする人たちを邪魔するつもりもありません。技術的なマル秘テクニックに注目するのもいいでしょう(いや、わかりますよ。楽しいですしね!)。でも、私たちはひとりぼっちでソフトウェアを書いているわけではないのです。だから、ためになる技術的なコンテンツ(私の記事もそうでありたいものです)を捜すだけじゃなくて、政治的な話題にも目を向けることを強くおすすめします。ソフトウェア開発者である私たちは、今後数十年にわたって社会を変える最前線に立つ特権を与えられています。私たちは、自分たちの仕事を社会全体に役立てられるようにするための情報や知識を必要としています。 そういう意味でみなさんには、 Hacker Newsが「政治的」なコンテンツを検閲すると言い出したこと に反対しても
東京大学より、英語学習・無料オンラインコース「English Academia」がリリース!どなたでも学べます! 東京大学から、また新しい英語学習・無料オンラインコースがリリースされました。 名づけて、 「English Academia」(イングリッシュ・アカデミア) https://utokyo-ea.com/ です(パチパチパチ!)。 このコースは、どなたでもご利用いただけ(学生であってもなくても、社会人であろうと、誰であろうとOK!)、スマホからでも、PCからでも学ぶことができます。 イングリッシュ・アカデミアは、これから研究ライフをはじめる、学部生、大学院生向けに開発された、初心者向けのアカデミックコミュニケーションのサイトです。どうぞふるってご利用下さいませ。どうぞよろしく御願いいたします。 ▼ いまさら「アタリマエダのクラッカー」ですが、グローバル化が進行しています。そんなな
「ムーアの法則の終焉」をどう切り抜けるか? NVIDIAのチーフサイエンティストがディープラーニングのイベントで語った ライター:米田 聡 Bill Dally氏(Chief Scientist and SVP of Research,NVIDIA) 2016年1月17日,NVIDIAは,東京都内でディープラーニング分野の開発者向けイベント「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」を開催した。2016年からNVIDIAが行っているディープラーニングに焦点を当てたイベント(関連記事)の2017年版である。 タイトルからも分かるとおり,ゲームとはほぼ何も関係のないイベントだ。だが,本イベントに合わせて来日し,基調講演を行ったNVIDIAのChief ScientistであるBill Dally(ビル・ダリー)氏は,将来のGPUにもつながりそうな興味深い話題を盛り
人工知能の発展で音楽はどうなるのか:前編 人工知能が音楽を作るようになっても、今とさほど変わらない可能性 先ほど紹介したミックス・マスタリングの自動化マシン、以前から似たような感じでオートで編集してくれるものはあったのだが、当時ではまだまだコツを掴んでないと上手いこと使えないようなものが多かったのだが、ここ数年でほとんど実用レベルにまでクオリティが上がってきた。音楽機材の世界の発展の速度は想像以上に早い。 人工知能の発達の速度については、専門家の間でも意見が分かれているようだが、音楽においてこれらの経験則からいえば、あくまで僕の予測だが、早くて3~5年、遅くても10年程の間に人工知能による作曲が実用レベルになるのではないだろうか。 ということでここからは、人工知能が作曲する未来はどんなものになるのか考えていきたいと思う。 人とのふれあいや、高度なコミュニケーションが求められる介護福祉、秘書
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
無料のトランシーバーアプリ「Zello」がApp Storeで1位になった。ハリケーン「イルマ」が、アメリカ南東部に接近しているからだ。 Zelloを使えば、電話回線あるいはWi-Fiを通じて、スマートフォンがトランシーバーや無線機みたいになる。チャンネルに参加すると、すぐに音声や画像を送れるようになる。Zelloは無料で、広告も表示されない。ZelloWorkという有料版があり、販売元は有料版で収益をあげている。 Zelloは2011年にローンチされ、過去にレスキューの現場で使われてきた。USA Todayによると、ハリケーン「カトリーナ」の後に結成されたボランティアのレスキューグループ「Cajun Navy」は、Zelloを頻ぱんに使っている。先週、ハリケーン「ハービー」がアメリカに上陸した後、「テキサス サーチ アンド レスキュー」や「ヒューストンエリアの助産婦」といった新規チャンネ
目次 ホーム 連絡をする RSS Login Blog 利用状況 投稿数 - 1078 記事 - 2 コメント - 25854 トラックバック - 363 ニュース 著作とお薦めの品々は 著作とお薦めの品々は 東方熱帯林へ。 わんくま 東京勉強会#2 C++/CLI カクテル・レシピ 東京勉強会#3 template vs. generics 大阪勉強会#6 C++むかしばなし 東京勉強会#7 C++むかしばなし 東京勉強会#8 STL/CLRによるGeneric Programming TechEd 2007 @YOKOHAMA C++・C++/CLI・C# 適材適所 東京勉強会#14 Making of BOF 東京勉強会#15 状態遷移 名古屋勉強会#2 WinUnit - お気楽お手軽UnitTest CodeZine Cで実現する「ぷちオブジェクト指向」 CUnitによるテスト駆
たまにssh鍵を家に忘れることがある。こういうものはsshしたいときに限って忘れる やべ、ssh鍵を家に忘れた、、、— 離苦 (@hiroqn) 2017年8月20日 仕組み 自分はYubikeyを使っている。 6月ごろにtype-cのやつを買った。(右のやつは1年以上持ち歩いているが結構丈夫) YubikeyはYubico社が出している電子鍵が安全に保管できるデバイスで、複数機能があるので一概にこれと説明はできない ここらへんに機能一覧はのっている メジャーな機能は下の4つ YubiOTP FIDO U2F PGP Card PIV card ざっくりした説明をすると Yubi OTP One Time Passwordの一種 OTPは現在時刻を利用したのものやカウンターを利用した物があるが、ハードウェアデバイスならではのカウンター+暗号化が入っているのでセキュアな雰囲気がある otam
お初です! ホームページを作り始めたウエンツといいます! 普段はエンジニアをやっています。 最近ふと思い立ってホームページを作り始めました。 ■わたしのホームページ http://2nd.geocities.jp/ssd_kfk/ するととっても楽しく、自由に溢れていることに気が付きました。 仕事でウェブサイトづくりにまみれている中、様々なルールや常識に縛られかつて熱中したホームページづくりのの自由を忘れているのでは?と感じました。 この楽しさを、みんなに楽しんでほしいと思い、このホームページを作っていくにあたって、心がけている、または心がけたこと事をまとめました。 皆さんのホームページ作りを再度始める切っ掛けになれば幸いです。 必要なもの ジオシティーズのアカウント html4の知識 懐かしむ心 30超えた年齢 各種心得 仕事でやってるいつもどおり作ってしまうと、廃墟ではなく普通の家がで
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題:このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
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