少しマニアックな知識、QRコードの仕組みを紹介します。 QRコード決済、リンクをQRコードで提供するなど、日常的に使用されているQRコードにあるそれぞれのパターンがどのように機能しているか、どういう役割をしているのか、なぜ上下逆さにしても読み取れるのか、なぜ一部が隠されても読み取れるのかなどが分かります。 QR codes by Dan Hollick (@DanHollick) 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに QRコードの仕組み 終わりに はじめに QRコードがどのように機能しているのか、疑問に思ったことはありませんか？ 控えめに言って、実に、おもしろい！ 注意: この記事⬇では非常にマニアックな内容が含まれています。 QRコードの仕組み QRコード（Quick Response code）は自動車部
こんにちは、square1001 です。 現在は東京大学の学部 1 年生をしています。私は中学 1 年の頃からプログラミングをやっていて、特にアルゴリズムが大好きです。AtCoder をはじめとする 競技プログラミング にも取り組んでいて、中高生のときは 情報オリンピック にも参加していました。 本記事では、アルゴリズムや競技プログラミングに興味がある方、あるいはプログラミングをやっているけどアルゴリズムをよく知らない方に アルゴリズムはどんなもので アルゴリズムを使うとどんな問題が解けて アルゴリズムが地球のように広く、多様で、奥深く、そして楽しいこと を知ってもらおうと思っています。 アルゴリズムの世界へようこそ 時代は 2020 年代に突入し、急速に IT 化 や DX が進んでいく中で、問題を効率的に解くアルゴリズム技術の重要性が、ますます高まっています。そして、アルゴリズムは、世
オープンソース版 Open Data Structures 日本語訳の PDF ファイルを以下で公開しています。最新のソースコードは GitHub のリポジトリ https://github.com/spinute にあり、適宜こちらの PDF ファイルに反映しています。 以下のものは C++ 版です（Java 版はこちら、疑似コード版はこちらにあります）。 目次 訳者まえがき 本書の読み方 訳者謝辞 なぜこの本を書いたのか 謝辞 第1章 イントロダクション 効率の必要性 インターフェース 数学的背景 計算モデル 正しさ、時間計算量、空間計算量 コードサンプル データ構造の一覧 ディスカッションと練習問題 第2章 配列を使ったリスト ArrayStack：配列を使った高速なスタック操作 FastArrayStack：最適化された ArrayStack ArrayQueue：配列を使ったキュ
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
DHHの Dependency injection is not a virtue(2013) という記事は有名ですが、ちゃんとした日本語訳が意外とないようなので、書き出してみて思ったことを要約してみた。[1] Rubyのエンジニアの中には、何も考えずに他のモデルのnewを書いてる人の割合が多いという（コードレビュー時のヒアリングによる）体感があり、また8年前の記事なので経験の浅い人は読んだことがない人もいると思う。該当する方は是非読んでほしい。 全部読む時間が無い人は要約へ. 原文と訳文 In languages less open than Ruby, hard-coded class references can make testing tough. If your Java code has Date date = new Date(); buried in its guts,
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
これは「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2018」9日目の記事です． ##はじめに Suffix array1 はよく知られたデータ構造のひとつです．1990年に提案2されて以来，その使われ方は多岐にわたります．本記事では，この suffix array の基本事項として， suffix array とは何か suffix array を全文索引として用いる方法 を紹介したいと思います． ##パターンマッチングと全文索引 パターンマッチング とは，文字列 $T$ から，パターンと呼ばれる文字列 $P$ を探す問題です．たとえば， $T =$ 麒麟鼬蝙蝠駱駝蝦蟇鼈樹懶鼠膃肭臍羆狒狒鰐麒麟猩猩鼠鼠鼠鼠鼠蟒蛇鼈鼬羆蜥蜴駱駝羆麒麟鼈鼬狒狒狒狒羆蝙蝠膃肭臍麒麟蝙蝠鼬蜥蜴鼬狒狒蝮樹懶鼬羆蝮膃肭臍麒麟羆駱駝蝙蝠蟒蛇狒狒蝙蝠樹懶鼈蜥蜴駱駝羆鼬羆樹懶犀鰐蝙蝠鼠狒狒蝦蟇鼬蜥蜴鼠蝮蝦蟇
人間には真似できない？自分でカラダを作りかえて進化するボット2018.11.10 22:0011,055 George Dvorsky ［原文］ （ Kaori Myatt ） 進化するのは生き物だけじゃなかった。 これからゲームや仮想世界が大きく変わるかもしれません。まだ実験段階ですが、人間が思いもつかないような進化をボットが自らやってのける｢強化学習｣という機械学習の一種が研究されています。機械学習（マシンラーニング）は今もっとも注目を浴びている分野ですね。今回の実験でわかったことは、ボットが｢自分で自分を進化させることができる｣ということ。米ギズモードのGeorge Dvorsky記者がGoogleのAIラボ｢Google Brain｣で行なわれた実験をレポートしてくれました。 レプリカントがどんどん進化していく『ブレードランナー』とか、これからはありえるのかもしれません。SFの世界
前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
コースID：9047-0000-00BA-33B4前回34bitの計算結果を表示可能な計算機(sm27383127)を発表したのですが、それをさらに発展させ45bitの表示を実現した研究者が現れてしまいました。その技術開発競争に刺激され、こちらも「夢の資源」の実用化研究を進めました。その結果再び技術革新が起こり、64桁同士の足し算の出力結果を表示可能な計算機が、ついに完成しました。マリオメーカー計算機はついに「千京」の桁に……。※加算器部分は前回のものと同様なので、その説明は前回の動画をご確認下さい。参考資料sm27335792：入力に使用したギミックの発案sm27400376：ワンワンを用いた45bit表示の提案マリオメーカー学会発表まとめ：mylist/53472912
ES6になると、String.prototype.repeatのメソッドが追加されるわけだが、そのアルゴリズムとパフォーマンスを追ってみている。 ES6 String.prototype.repeat の仕様では以下の様な感じでシンプルな書き方をしている。 countが 0 より小さい、または 無限大である場合は RangeError count 0 ならば、空文字列 そうでない場合は、count回、文字列を繰り返して連結する 単純に実装すれば、以下の様な感じで済む。 String.prototype.repeat = function (count) { if (count < 0 || !Number.isFinite(count)) throw new RangeError(); var result = "", str = this; for (var i = 0; i < cou
コードを書いているとたまにふたつのIteratorをいっしょに回すコードを書くはめになる。 /** ふたつのItaratorを並べて回すサンプル */ static boolean compare1(List<String> list1, List<Integer> list2) { if (list1.size() != list2.size()) { throw new IllegalArgumentException("個数の不一致"); } Iterator<String> ite1 = list1.iterator(); Iterator<Integer> ite2 = list2.iterator(); // 敢えてショートサーキットしない&演算を用いる while (ite1.hasNext() & ite2.hasNext()) { String v1 = ite1.nex
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA
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