「本当に」日本一マクドナルドから遠い場所｜ヌーさん | NOT A HOTEL
こんにちは、本業の稼働が 100% フロントエンドになっちゃっていてそろそろデータをいじりたいヌノカワです。 先日、qiita で日本一マクドナルドから遠い場所という記事を見つけて読んでみたんですが、探索する過程が意外とアナログなところも含めて面白かったです。 ただ、800 を超えるいいねをもらってるのを見て、謎のジェラシーと対抗心が生まれ、地理空間演算で「本当に」日本一マクドナルドから遠い場所を突き止めてみようというのが主旨です。 qiita の当記事では、マクドナルドの地点からバッファー (地点を中心とした円) を生成して徐々に半径を広げ、かすかに残っている陸地を (目視で！) 絞って行くというハートウォーミングな内容です。そこをもう少し論理的に探索してみましょう。 私が考えたアプローチはこんな感じでございます。 1. マクドナルドの地点を母点としたボロノイ図を生成する 2. ボロノイ
エレベータに見るアルゴリズムの性能と公平性のバランス｜Rui Ueyama
現実世界でもコンピュータの中でも、何らかの性能指標だけを追求すると参加者にとって極端に不公平になってしまうことがある。例えばエレベータとHDDは共通点がありそうに思えないが、この2つは性能特性的にとてもよく似ていて、リーズナブルな性能と公平性を両立させるために同じ制御方法が使われている。これについてちょっと説明してみよう。 1基しかない場合のエレベータの動き方は単純だ。一度上に動き出すと、上で待ってる人や降りる人がいる限り上昇し続ける。同じように、一度下に動き出すと、下で待っている人や降りる人がいる限り下降し続ける。これ以外の動き方をするエレベータはまず存在しないので、これが唯一の制御方法のように思えるけど、別にこうしなければいけないというルールはない。 エレベータの平均待ち時間を最適化することを考えてみよう。そうすると、一方向に動き続ける代わりに、エレベータが現在存在する階に一番近い人の
27歳で起業、創業6年で売上1,000億円を突破！AIがスタイリストの服のチョイスを支援する「Stitch Fix(SFIX)」の上場申請書(S-1)を読んでみた
「 AIを使って作るPrivate Brand」として、Scrum Venturesの「これからの小売を理解するための20のキーワード」でも紹介されたStitch Fix。2017年10月27日に上場申請書(S-1)を提出したので早速気になる点をまとめてみた。 AIがスタイリストの服のチョイスを支援するStitchFix 女性、男性、キッズ、妊婦、大きなサイズから靴やアクセサリーまで幅広く商品を提供するStitchFix。Pinterestの画像情報や服の好みを伝えると、AIがチョイスした商品をパーソナルスタイリストが5アイテム選んで郵送してくれます。このAIと人が選んだ5アイテムを「Fix」と呼んでいます。郵送サイクルは隔週、毎月、2ヶ月から選べます。気に入れば購入し、気に入らないアイテムは3日以内に返品します。気に入ったアイテムの代金は事前に登録してあるクレカから自動引き落としされ、気
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