タグ

アルゴリズムと測定に関するiwwのブックマーク (11)

  • RSA暗号で実はpが素数でなかったら?

    RSA暗号では「2つの素数の積N」が出てくるけど、現在の実装上、実際には素数でない確率がごくごくごく僅か存在する。その時の影響について考察した多分少々マニアックなネタ。

    RSA暗号で実はpが素数でなかったら?
  • 牌の危険度計算アルゴリズム(1) - koba::blog

    天鳳鳳凰卓の牌の危険度表 - koba::blog で天鳳鳳凰卓での牌の危険度と待ちの形の出現度を集計したが、その結果を 電脳麻将 の押し引きに反映する。 まず前回の2つの表の条件を掛け合わせて集計し直した。 単騎 双碰 嵌張 辺張 両面 合計 字牌 0.56% 1.20% 1.76% 生牌 0.98% 3.31% 4.29% 1枚切れ 0.91% 1.20% 2.11% 2枚切れ 0.21% 0.06% 0.28% 3枚切れ 0.01% 0.01% 19牌 0.47% 1.01% 4.61% 6.09% 無スジ 0.43% 0.96% 5.25% 6.65% スジ 0.69% 1.33% 2.02% 28牌 0.48% 0.89% 1.18% 4.66% 7.20% 無スジ 0.46% 0.85% 1.11% 5.30% 7.72% スジ 0.62% 1.20% 1.68% 3.50%

    牌の危険度計算アルゴリズム(1) - koba::blog
  • 環境省熱中症予防情報サイト 暑さ指数(WBGT)の測定方法など詳しい情報

    暑さ指数(WBGT)の詳しい説明 ここでは、暑さ指数の定義や測定方法、歴史について、記載しています。 暑さ指数(WBGT)湿球黒球温度とは 暑さ指数(WBGT)は、Wet Bulb Globe Temperature(湿球黒球温度)の略称で、下記の測定装置の3種類に測定値(黒球温度、湿球温度及び乾球温度)をもとに算出されます。 ●黒球温度(GT:Globe Temperature)は、黒色に塗装された薄い銅板の球(中は空洞、直径約15cm)の中心に温度計を入れて観測します。黒球の表面はほとんど反射しない塗料が塗られています。この黒球温度は、直射日光にさらされた状態での球の中の平衡温度を観測しており、弱風時に日なたにおける体感温度と良い相関があります。 ●湿球温度(NWB:Natural Wet Bulb temperature)は、水で湿らせたガーゼを温度計の球部に巻いて観測します。温度計

  • 「唐揚げ何個食べた?」レベルまで飲み代を厳密に割り勘する飲み会

    大阪在住のフリーライター。酒場めぐりと平日昼間の散歩が趣味。1,000円以内で楽しめることはだいたい大好きです。テクノラップバンド「チミドロ」のリーダーとしても活動しています。(動画インタビュー) 前の記事:念仏を唱える続ける機械「ブッダマシーン」の世界を一気に知る 崎陽軒のシウマイから始まった話 先日、パリッコさんと二人で新幹線に乗って東京から京都へと向かう機会があった。私は新幹線に乗る際、だいたい決まって崎陽軒の「昔ながらのシウマイ」の15個入りを購入する。美味しいシュウマイが15個入って620円のパックである。それを買う時にパリッコさんが「僕も半分出すので一緒にべさせてもらってもいいですか?」と言った。 大歓迎だ。私はいつも一人で新幹線に乗っているから選べるものにも限りがある。半分ずつべればお腹にも余裕が残り、他のおつまみをべることもできるだろう。喜んで割り勘にし、新幹線に乗り

    「唐揚げ何個食べた?」レベルまで飲み代を厳密に割り勘する飲み会
    iww
    iww 2019/05/27
    元を取る という考えに至るのは好きじゃないけど、それはそれとしてこれ面白い
  • PythonのJSONパーサのメモリ使用量と処理時間を比較してみる | POSTD

    私は、多数の大容量のデータをあちこちに移動させなければならない(クライアント端末をHTTP APIに接続してデータを取得します)ような特殊な使用事例を扱っています。なぜだか ^(1) 、転送形式にはJSONが使われていました。ある時、その大容量のデータが、さらに巨大になったのです。数百メガバイトどころではありません。JSONのデコード処理を実行すると大量のRAMが使用されることが分かりました。たった240MBのJSONペイロードで4.4GBですよ。信じられません。 ^(2) 組み込みのJSONライブラリを使っていて、まず「もっと性能の良いJSONパーサがあるはずだ」と思いました。そんなわけで、計測を始めたのです。 さて、メモリ使用量の計測はやっかいです。 ps コマンドを使ったり、 /proc/<pid> を見たりすることはできますが、断片的なスナップショットが得られるだけで、実際の最大使

    PythonのJSONパーサのメモリ使用量と処理時間を比較してみる | POSTD
  • トレーニング理論

    iww
    iww 2017/05/18
    心拍数と酸素摂取量はほぼ比例していると考えていいのか。 だから心拍数からMETsを求めてもだいたいあってるんだな。
  • 日本健康運動研究所-運動強度の設定の仕方と測り方

    有酸素運動の運動強度の指標としては、「脈拍数(心拍数)」と「RPE(自覚的運動強度)」が用いられています。心拍数の場合、最大心拍数は体力のありなしに関わらず、(220-年齢)で求めることができ、その何%にあたる心拍数であるかで判定できます。また、「RPE(自覚的運動強度)」は自身で感じる有酸素運動時に感じる、「楽さ」や「きつさ」を指標としています。 以下を参照に、ダイエットに効果的な「運動強度」を把握しておきましょう!

    iww
    iww 2017/05/10
    新生児の最大心拍数は220
  • 前置インクリメント vs 後置インクリメント | 闇夜のC++

    後置インクリメントにはひと目で遅くなりそうな処理が見て取れますね。 前置インクリメントがインクリメント処理後、単純に自身の参照を返すのに対し、後置インクリメントではインクリメント前に一時オブジェクトの生成、そしてインクリメント後にはその前に生成した一時オブジェクトを値で返しています。 前置と後置では、単純にオブジェクトをコピーして返す分、普通に考えたら後置の方が遅いよね。というのが従来の認識でした。 「C++ Coding Standards -101のルール、ガイドライン、ベストプラクティス」の中でも、特に後置インクリメントの必然性が無い時は迷わず前置インクリメントを使うことが推奨されてきました。 元の値を必要としないときは前置形式の演算子を使おう __C++ Coding Standards (p50) 新たな主張 「ゲームエンジン・アーキテクチャ第二版」の中の一節を紹介します。 しか

    iww
    iww 2015/04/17
    コンパイラが状況に応じ勝手によろしくやってくれるのでわりとどうでもいい、 という話。 個人的にはもう後置固定
  • 婚姻成立数のシミュレーション - juunnnnnnnn's blog

    下記のツイートが面白かったので、記載の条件から、 男女ペアあたりの結婚が成立する確率を求めようとしました。 各10人の男女にそれぞれ1~10の年収があり、恋愛は男の告白から始まると仮定、競争力の高い男10から1に向かって順におっぱいの大きさ(ランダム)で告白、男の年収>女の年収となった場合に婚姻が成立して婚活から離脱していくとした場合の婚姻成立数の期待値 #とは— 三河のあんちゃん (@aaannchang) 2015, 4月 1 しかし、、、 なかなかむずい。。。 私の数学力では 「結婚した場合、女性が婚活から離脱し、次の男性の選択肢から無くなる」場合を 一般化できませんでした。 なので、ひたすらシミュレーションして、答えっぽい値を求めるアプローチに切り替え。 10,000回、上記婚活をシミュレーションして、平均何組 結婚できるのか求めました。 ※シミュレーターのソースコードは最下部 そ

    婚姻成立数のシミュレーション - juunnnnnnnn's blog
  • <後編>LEDや画像処理、加速度センサ、電波で心拍を測る

    先行事例に続けとばかりに、新たなヘルスケア市場の創出を目指して開発が進む非接触・非侵襲の生体情報測定技術。もっとも、一概に生体情報といっても幅広い。ただし、現在の開発事例を見ていくと、その多くが主要な測定ターゲットにしている生体情報がある。それは心拍や脈拍だ注1)。「心拍からは、いろいろなことが分かるため、重要な生体情報の一つ」(九州大学 名誉教授 特任教授の間瀬淳氏)だからである。具体的には、ストレスの度合いや血圧などを心拍から推定することが可能だという。 このうちストレスの度合いについては、心拍の間隔から推定できることが広く知られている。すなわち、心拍の間隔がばらついているとリラックス状態であり、心拍間隔のばらつきが小さいとストレスがたまっている状態とされる。これを応用すれば、前述した富士通研究所の脈拍測定技術をベースに、「オフィスでいつも通りパソコン作業をするだけで、ストレス状態をモ

    <後編>LEDや画像処理、加速度センサ、電波で心拍を測る
  • 著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開! | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報

    “アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した(前編、後編)。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル

    著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開! | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
  • 1