はじめに こんにちは、Go界のうまい棒です。昼間にTwitter眺めてたら次のような記事を見かけました。 この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他） - Blank File 結果はあくまでフィボナッチ数列をナイーブに実装した場合なんで、まあ明らかに遅くなるよなあと予想通りの実行結果でした。 件のプログラム ナイーブにフィボナッチ数列を実装してますね。 package main import "fmt" func fib(n int) int { if n < 2 { return n } return fib(n-2) + fib(n-1) } func main() { fmt.Println(fib(42)) } これを実際にビルドして実行するとどれくらいかかるかというと、だいたい手元で2.5秒以上かか
Marktwirtschaft.at ist Ihre Quelle für Neuigkeiten, Wissenswertes und Hintergründe aus der Welt der Wirtschaft in Österreich. Unser Ziel ist es, Ihnen einen umfassenden Einblick in die Bereiche Industrie, Wirtschaft, Handwerk, Karriere, Finanzen, Digitalisierung, Agribusiness, Handel und Automotiv zu bieten.
※この記事は本社サイト 「Naked Security」掲載の記事を翻訳したものです※ by Paul Ducklin on November 20, 2013 この記事に関する最新の更新情報は Naked Security 掲載記事をご確認ください。 読者の方は、Adobe 社で 2013 年 10 月に発生したデータ侵害のインシデントについてはご存じでしょう。 これは、1 億 5 千万件のレコードが漏えいした史上最大級のユーザー情報データベースに関するインシデントであるだけではありません。今回のインシデントから別の問題も見えてきました。 漏えいしたデータから、Adobe 社がユーザーのパスワードを不適切な方法で保管していたことが明らかになりました。同社の利用した方法よりも格段に安全でパスワードを保管する方法はあります。またそれが、決して難しくないことを考えると、セキュリティの観点からす
Google アナリティクス ウェブテストの基盤を成す統計手法について説明します。Google アナリティクスでは、ウェブテストの手法として多腕バンディット方式を採用しています。多腕バンディット テストには、次のような特徴があります。 最も利益の大きい選択肢の特定を目標とする ランダム分布がテストの進行とともに更新される 「多腕バンディット（multi-armed bandit）」という名前は、それぞれに異なる見込み配当率が設定された、「One-armed bandit（片腕の盗賊）」というスロット マシンが複数並んでいる状況を模した仮説テストという意味を持っています。スロット マシンのプレイヤーは、最も見込み配当率が高いスロット マシンを見つけ出す必要がある一方で、利益を最大化する必要もあります。この状況では、これまでの配当率が最も優れているマシンのみをプレイするか、それともさらに配当率
本書は、「多腕バンディット問題」と呼ばれる問題を解くためのアルゴリズムを、Webサイトの最適化という例をもとに解説する書籍です。 バンディットアルゴリズムに関する基本的な知識について、既存研究についての理解を十分に得て、多腕バンディット問題についての資料を自力で読めるようにすることを目的としています。 A/Bテストのような2者択一ではなく、新しいアイデアの探索と、既存のアイデアから最大限の利益を引きだすという矛盾する2つの問題を解決するための一助となるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 yuku_tさんによる本書の英語版とバンディットアルゴリズムに関するまとめ http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 まえがき 1章 2種類のキャラクター：「探求」と「活用」 科学者とビジネスマン 「探求」と「活用」のジレンマ 2
ふと気になったので読んでみたら、当たりをひいた。 強化学習をウェブサイトの最適化に利用する方法に関しての本で、A/Bテストの何が問題かを説明してそれを克服するためのアルゴリズムを3つ紹介している Epsilon-greedy SoftMax UCB1 コードはPythonで書かれているので読みやすい。 実際のビジネスでは、A/Bテストで等確率でAB振り分けるために劣っている方のテストの分だけ収益が減ってしまうし、かといってテストをしないと、よりよいサイトを見出す機会がなくなってしまう。つまりexploreを最大化するか、exploitを最大化するかというようなジレンマを抱えることになる。 求められているのは、劣っているサイトデザインに対するテスト（損失）を最小にしつつベストなサイトデザインに収斂していく手法である。そういう問題をMultiarmed Bandit Probremと呼ぶらしく
InstagramのIDシャーディングについて
約1年前の Instagram Engineering Blog で ID のシャーディングについて解説されていたのでメモ。 Sharding & IDs at Instagram http://instagram-engineering.tumblr.com/post/10853187575/sharding-ids-at-instagram 背景 毎秒大量に行われる写真投稿やユーザーの行動をデータベースに保存するために、Instagram ではシャーディングを行なっている。 データベースにデータ格納するにあたり、シャードが別であっても、写真といったコンテンツごとにユニークなIDを振らないといけない。 Before writing data into this set of servers, we had to solve the issue of how to assign uniqu
なんとなく暇だったので、ruby でレーベンシュタイン距離（編集距離）を求めるコードを書いてみた。編集距離とは、文字列間の類似度を求める方法のことらしいです。詳しくは、wikipedia:レーベンシュタイン距離を見てください。コードはこんな感じ↓。 # doctest: abc and abc # >> levenshtein_distance("abc", "abc") # => 0 # doctest: kitten and sitting # >> levenshtein_distance("kitten", "sitting") # => 3 # doctest: aaaaa and bbbbb # >> levenshtein_distance("aaaaa", "bbbbb") # => 5 def levenshtein_distance(str1, str2) col, r
私はこの質問を見るまでレーベンシュタイン距離について知りませんでしたが、 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%99%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%B3%E8%B7%9D%E9%9B%A2 を参考にしながらやってみます。 apple と play のレーベンシュタイン距離を求めてみます。 このときに、以下のような表を作成します。 ............................. "" ........................ "p" ........................... "pl" ............................ "pla" ............................. "pl
Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
最近HNにGoogle検索結果の質の低下を指摘するポストが目立つ。 Tumblrの元リードデベロッパー、Instapaperのファウンダー Marco Arment http://www.marco.org/2617546197 検索をいくつかのカテゴリに分類して分析している。 ナビゲーション(Address Bar)： 行き先のページがわかっているがURLを知らない(打ち込むのが面倒な)場合 "オリンパス デジタルカメラ sp-600uz" --> オリンパスの公式製品ページ リファレンス： 明確な特定の質問に対する答 "顔検出AFとは" --> 「顔検出AF」の解説ページ。 wikipediaによって答えられるような質問。 ガイド: あるトピックに関する有益なページ "デジタル一眼カメラ 広角レンズ" --> ハウツーや解説ページ 買い物リサーチ： 商品に関する一般情報、レビュー、批評
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
_ 5年後に後悔しないJavaプログラムの書き方 ここ数日、死ぬほど後悔しまくっているので、あらためて（というのは、数年前にも一度後悔しまくって、そのときの知見はあらかた処方箋とかコーディングの掟に書いているからだが）後悔しないための書き方をいくつか紹介する。 とにかく、ファクトリメソッドパターンを使うこと。 これは本当に重要。しかも簡単でありながら効果は絶大。 だめな例。 public class FooBar { private Connection conn; ... protected void setup() { ... conn = DriverManager.getConnection(url); ... } urlを指定することや、DriverManagerの実装を交換すれば良いだろうと想定していても（というか、Connectionならそういう方法もあり得るが、そうはいかな
100×100の格子上に四角形が32個あります（図1）＊1。ある四角形を新たに格子の上に置いたときに，元からある四角形のうち，これに重なるものの番号を示してください。ただし，この問題で扱うすべての四角形のX，Y座標は，0から100までの整数値をとることになります。 私は待ち合わせが苦手です。人の顔を覚えるのがまったく不得意で，ましてや多くの人の中から見つけ出すとなるともうパニックになってしまうからです。そういうときに限って携帯電話を忘れていたりして…。 「多量のデータの中から条件に合致するものを探索する」ことは本当に大変です。一番の問題は，時間がかかるところでしょう。1対多で検索する場合はともかく，多対多で探索するときには，アルゴリズムの優劣がモノをいいます。今回はその一例として「四角形の重なり具合を調べる方法」を取り上げ，ここからアルゴリズムの工夫の仕方について紹介します。 今回紹介する
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
コンピューターによる写真の絵画変換ってのは、photoshopにもついてるんだけど、あれってダサい。 なんかヌタッとしてて、全体がのっぺりしている・・・というか、主題と背景とかそういうのが考慮されずに一律に変換されているのがキモイ。 で、最近ごぞんじのように、写真のフラクタル分割をずっと趣味で研究してたんだけど、ようやく自分が納得できる精度でフラクタル分割する方法を思いついた。↓の画像がその処理結果なんだけど、だいぶいい感じに分割できてると思う。 アルゴリズムはQuasimondoのFITCの発表を聞いてる最中に思いついたもの。 まず画面のピクセルを走査し輝度の標準偏差を取る。標準偏差が閾値以上の場合、その領域は十分に複雑であると判断され、分割される。あとはそれを繰り返して二分木あるいは四分木で分割していけばいい。輝度を基準にするってのはJPEGの圧縮からアイデアを頂きました。 ちなみにQ
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
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
