輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
要約 Docker in Docker な CI では、以下の Docker Build をオススメします。 スクリプト Buildx を使う Buildx を使えないならば、BuildKit + –cache-fromオプションを使う Dockerfile ステージ間の依存を弱くする(依存インストールとビルドを分ける) 中間イメージも軽量化する 不要なキャッシュを削除 ファイル変更差分によりますが、これらにより最大 1/3 へビルド時間を短縮しました。 はじめに 『ホットペッパービューティー』美容クリニックのカウンセリング予約サービスのバックエンドを担当している安達です。 新卒として 4 月に入社して、5 月中旬に美容クリニックに配属され、すでに約 4 ヶ月が過ぎました。 まず、チーム内で自分が活躍できる庭を作りたかったため Docker について詳しくなろうと思いました。 そこで、CI
マックで一日分の栄養を取りたい！ マクドナルド。関東ではマック、関西ではマクドと呼ばれている、おなじみのファーストチェーン店です。全国津々浦々にありますので、よく食べる方もいらっしゃるでしょう。私も大好きで、よく食べています。 ところで、マクドナルドって栄養的にどうなんでしょう？ファーストフードばかり食べていると体に悪いという話をよく聞きますが、そんなに偏っているのでしょうか？メニューの組み合わせさえ気を付ければ大丈夫なのでしょうか。 そこで、マクドナルドで一日に必要な栄養素を取るための商品の組み合わせを調べてみました。 計算は簡単 式を立てる 組み合わせを見つけるのはそれほど難しくありません。線形計画法という手法を用いれば簡単に解くことができます。特に最低限必要な栄養素を求める問題はダイエット問題という名前で知られています。 マクドナルドの商品の栄養素は公開されているデータを使用します。
便利なツールが登場！ 画像をWebPとAVIFに変換・最適化、SVG, PNG, JPG, GIF画像の軽量化・最適化ができるオンラインツール -Optimize Images
次世代の画像フォーマットとして注目されているWebPとAVIF、Webサイトやアプリでよく使用されるSVG, PNG, JPG, GIFの変換・軽量化・最適化ができるオンラインツールを紹介します。 IEのサポートがなくなると、WebPが画像フォーマットの主流になりそうですね。 Optimize Images Optimize Imagesは、画像（SVG, PNG, JPG, GIF）の最適化と圧縮、画像の新しいフォーマット（WebPやAVIF）への変換と最適化が簡単にできるオンラインツールです。 WebPとAVIFは高い圧縮率を備えたフォーマットです。 WebPは簡単に言うとPNG, JPG, GIFの良いとこ取りのフォーマットで、24ビットのフルカラーをサポートしています。高画質の透過PNGのサイズが大きくなってしまうことやGIFアニメーションで色数が少ない悩みも解決します。IE以外の
strlen() の深淵 - Qiita
あらまし strlen() という関数がある。御存知の通り、文字列の長さを算出する標準 C ライブラリの関数だ。 やってることは単純で、例えば以下のように実装できる。 size_t strlen_simple(const char* str) { const char* p = str; while (*p) ++p; return size_t(p - str); } '\0' が見つかるまでポインタを進め、初期位置との差分を返すだけだ。これで機能的には std::strlen() と同等である。 では、速度的にはどうだろう？適当にベンチマークを書いて MSVC 2022 でコンパイル＆実行するとこうなった。
Google Fontsは英語フォントだけでなく日本語フォントもあり、すでに使用している人、もしくは使用を検討している人も多いと思います。その際に懸念されるのが、フォントファイルのサイズです。 フォントファイルのサイズを劇的に軽減できる機能があります。 パラメーターで使用する文字のみフォントファイルを読み込め、これによりフォントファイルのサイズを大幅に削減できます。 タイトルや見出しのみにGoogle Fontsを使いたい時にぴったりです。 Google Fonts -Optimizing your font requests Google Chromeのエンジニア マネージャーであるAddy Osmani氏によると、CSSファイルにパラメーターを付けるだけで簡単にできる、とのことです。 日本語フォントにも対応しています！ Tip: Shave up to 90% off the size
Reactには、パフォーマンス最適化のためのAPIがいくつかあります。具体的にはReact.memo、useMemo、そしてuseCallbackです。 React.memoで囲まれた関数コンポーネントは、propsが以前と変わっていない場合に再レンダリングが抑制されます。 また、useMemoやuseCallbackは、関数コンポーネント内での値の再計算を抑制する効果を持ちます。 これらは最適化のためのツールなので、「過度な最適化」を避けるように啓蒙する言説がよく見られます。 すなわち、ちゃんと本当に最適化のために必要なところにだけこれらを使おうということです。 特に、React.memoはpropsが以前と変わっているかどうかを判定するためのオーバーヘッドがあるし、useMemoやuseCallbackもフック呼び出しのオーバーヘッドがあります。 意味がないところでReact.memo
これは はてなエンジニア Advent Calendar 2023 の 18 日目の記事です。昨日は id:gurrium による private-isuで70万点取るためにやったこと - ぜのぜ でした。私は 50 万点ぐらいで満足してしまっていたので、しっかり詰めていて凄いなと思う。 developer.hatenastaff.com Web アプリケーション開発において、「キャッシュは麻薬」という言葉がインターネット上をよく飛び交っています。YAPC::Kansai OSAKA 2017 の id:moznion のトークでよく知られるようになったワードじゃないかな。 初出はちゃんとは分からないんですが、少なくとも 2011 年には言われていますね。 「キャッシュは麻薬」とはよく言ったものだ。— TOYAMA Nao (@nanto_vi) November 5, 2011 キャッシ
個人開発アプリ「お絵かきコラボ」はリリースしてもう1年半くらい経つけど、まだ結構なユーザーさんに遊んでもらっている。本当にありがたい。 バックエンドにはFirebaseを使っているんだけど、長く楽しんでもらうにつれて費用もかさんできたので、削減できるところはないか調べてテコ入れすることにした。 結果、30%ほど費用を削減することができた！わーい！👏 5/6,7 あたりに修正版をリリースして以降、傾きが緩やかになっている どんなことをしたのかさくっとまとめていく📝 Firestore お絵かきのマッチングのたびに、お題を取得したりユーザー情報を取得したりしてるのと、毎回15分程度遊んでもらってるのでREAD数が結構多い。 ・・・にしても、ユーザー数に対してREADが多すぎる。なんでーー？？みたいな状態だったので、iOS/Android/サーバーのコードをすべてチェックして怪しそうなところ
それ、非再帰で書けます - Qiita
この記事は再帰自体を全否定する趣旨ではありません。 両方の良さを理解した上で非再帰で書きたいと思ったときの参考にしていただければと思います。 まだ再帰関数書いてるの？ 再帰関数はプログラミング言語の有用な機能で、深さ優先探索をベースとする様々なアルゴリズムの実装として有用です。 その一方で、関数呼び出しはオーバーヘッドが大きく、定数倍が弱くなります。また、JavaやPythonなどのスタック領域の制限が厳し目の言語では深すぎる再帰のせいでRuntime Errorが発生する場合があります。 C++などのコンパイル言語ではインライン展開によって関数呼び出しのオーバーヘッド解消されることもありますが、再帰関数は中でもインライン展開の難易度が高く、深い再帰ではそのまま実行せざるを得ない状況になります。 ところが、再帰関数は生のスタックを自分で用意するなどして非再帰に書き直すことができます。（「停
本講演では，数理最適化の基本的な枠組みを概観することで，数理最適化を本格的に学習するきっかけを与えることを目的にしています． このスライドでは，双対問題をはじめとする多くの重要な概念の説明を省略しています．もし，このスライドを読み終えて数理最適化を深く理解できたと感じたなら，それはたぶん気のせいです． （追記2020/9/5）本スライドの元ネタとなる「しっかり学ぶ数理最適化」が10月下旬に講談社より出版されます．
機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ
はじめに 株式会社ホクソエム常務取締役のタカヤナギ=サンです、データサイエンスや意思決定のプロ・経営をしています。 掲題の件、現在、某社さんと”機械学習における評価指標とビジネスの関係、および宇宙の全て”というタイトルの書籍を書いているのですが、 本記事のタイトルにあるような考え方については、論文・書籍などを数多く調査しても未だお目にかかることができず、これをいきなり書籍にしてAmazonレビューなどでフルボッコに叩かれて炎上して枕を涙で濡らすよりも、ある程度小出しにして様々な人々の意見を聞いた方が良いのではないかと思い独断で筆を取った次第です。 筋が良さそうなら論文にするのも良いと思っている。 「いや、そんなもん会社のBLOGに書くんじゃねーよ💢」という話があるかもしれないですが、ここは私の保有する会社なので何の問題もない、don't you? こういうビジネスを考えてみよう 「この人
ベイジでエンジニアをやっている酒井です。 ベイジには2017年に、新卒で入社しました。いつもはJavaScriptの開発からWordPressのカスタマイズなど、フロントエンドを中心としながら、一部バックエンドも含めて仕事をしています。『knowledge / baigie』でも、フロントエンド寄りの情報を発信していきたいと思います。 私の今日のテーマは、表示の高速化についてです。 webサイトの表示スピードは、webサイトのユーザー体験に直結すると私は考えています。表層的なUIデザインの改善以上に重要かつ効果的であることも多いため、webのデザイナーやエンジニアは、0.1秒でも速くなることにこだわるべきでしょう。 表示高速化の手法というと、サーバ側の話になることも多いですが、実はフロントエンド側でできることもたくさんあります。それは大きく3つに分けられます。 ブラウザ処理の高速化通信の高
「Lighthouse」はGoogleが作成したページの読み込み速度やアクセシビリティなどをまとめてチェック・採点してくれるツールですが、そのLighthouseをサイト上のさまざまなページで動作させることでサイト全体のスコアを一発で算出してくれるツールが「Unlighthouse」です。 Unlighthouse - Site-wide Google Lighthouse · Unlighthouse https://unlighthouse.dev/ Unlighthouseを利用するためにはNode.jsのインストールが必要です。下記のURLから、手元の環境に合ったインストール方法を選択してください。 パッケージマネージャを利用した Node.js のインストール | Node.js https://nodejs.org/ja/download/package-manager 今回は
2021/10/03 PHP Conference Japan 2021 https://fortee.jp/phpcon-2021/proposal/85631599-8ed0-4b20-a46c-9ef5319c7aba
持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第四部：データベース編 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第四部：データベース編 このブログは Otis Antoniou, Ibtehaj Ahmed, Darren Ko, Ceren Tahtasiz によって執筆された内容を翻訳したものです。原文はこちらを参照して下さい。 このシリーズの第一部：コンピュート編、第二部：ストレージ編、第三部：ネットワーキング編では、持続可能性のために AWS アーキテクチャのコンピュート、ストレージ、ネットワーキングレイヤーを最適化するための戦略を紹介しました。 この投稿、第四部では、データベースレイヤーに焦点を当て、データベースの使用率、パフォーマンス、およびクエリを最適化するための推奨事項を提案します。これらの推奨事項は、AWS Well-Architected Framework のサステナビリティ（持続
これはどんな記事? 本記事は、私がヒューリスティック関連の知識をまとめることになった際に作成したJupyter Notebookを、Qiitaの記事へと改変したものです。 前提としてこれは梅谷俊治先生の「しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで」という本(以下、教科書と表記)の内容に準拠しています。 そしてその内容の多くは、ありがたいことにネット上の様々な形で公開されており、梅谷先生によるスライド1やスライド2、日本オペレーションズ・リサーチ学会(以下、ORと表記)での記事1や記事2、そしてORの他の方の記事1や記事2などでも類似した内容を見ることが可能です。 (そしてそれ故に、本記事を公開させて頂いています。流石に本家の方がネット上で公開されていない内容を書くのは、例え権利的に問題がないとしても気が引けるので……) また、この記事は、それらの内容を踏まえた上で、私がネット上の様
ご飯は左、味噌汁は右
東京。15歳のときに初めてバイトしたファミレスで習った。母子家庭でマナーもへったくれもなかったせいか、家では習わなかった。母は茨城県出身。 関西だとファミレスの和食膳やチェーンの定食屋でも味噌汁の配置が変わるの？
C++MIX #6
第16回 StringBeginners での発表資料
著者：カヌレっ子 百貨店と甘味が好きな30代会社員。 SNS：@canelepan_18 ブログ：明日なに食べよう、なに着よう 平日は仕事で疲れてもう何もしたくない……土日もゴロゴロしたい……でも部屋が荒れているのも嫌だ…… こんな「社会人あるある」の悩みを解決する収納アイテムが、山崎実業の手荷物収納ボックスです。 山崎実業 手荷物収納ボックス 楽天で見る Amazonで見る 飲食店でもよく見かける荷物置きのような収納ボックスです。 床に脱ぎ捨てられた服やバッグ。それぞれ定位置へ戻すのが理想だけど、それは面倒くさいから、一時的に置き場所を作ってとりあえずまとめたい、ということはよくありますよね？ そんな時、散らかっている荷物をこの収納ボックスにガサっと入れるだけで、お部屋のスッキリ感が保てます。 私はつねに片付いた状態をキープしたいタイプなのですが、一緒に住んでいる相手は特に収納のこだわり
C# / .NET における、パフォーマンス改善の Tips をお届けします。 これを見れば、効率良く 80 点を取ることができるようになるはずです！
「大作ゲームのPC最適化不足問題」議論が過熱。一方で、「900通り以上の環境を想定するPC最適化の難しさ」を強調する開発者意見も注目集める - AUTOMATON
Naughty Dogにてシニア・キャラクターアーティストを務めるDel Walker氏は4月29日、PC向けゲーム開発の難しさについてTwitterに投稿。これが海外ゲーマーの間で大きな反響を呼んでいる。 Cal’s newest journey in a galaxy far, far away has begun and we’re excited for you to experience it! Our first patch will arrive on launch day across all platforms. In the weeks ahead, we’ll deploy patches that will: – Fix bugs – Improve performance – Add more accessibility… pic.twitter.com/pUty
C++は本当にRustに速度で負けるのか 〜「RustがC++に速度で勝った話」のベンチマークを追試する〜 - Qiita
追記: 本記事は g++ について書かれており、clang については補足で述べる程度でしたが、clang側の検証結果が間違っておりました。 別途 clang++ で検証した記事も書きましたので、ご覧いただけますと幸いです。 本記事の目的 昨日、株式会社フィックスターズの「Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo」に以下の記事が掲載されました。 RustがC++に速度で勝った話 - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo 本記事では、上記記事の 手元環境における追試 C++の敗因/Rustの勝因分析 条件をある程度統一した際のベンチマーク結果 の3点を行います。 ベンチマーク環境 OS Fedora 30 CPU AMD A6-1450 Memory DDR3-1333 4GB x 1 (4GB) GCC 9.2.1 Rustc 1.39.
4月末に、会社のほうで「Can QUIC match TCP’s computational efficiency?」というブログエントリを書きました。我々が開発中のQUIC実装であるquiclyのチューニングを通して、QUICのCPU負荷はTLS over TCP並に低減可能であろうと推論した記事です。この記事を書く際には、Stay Homeという状況の中で、手元にあった安いハードウェアを使ったのですが、その後、10gbe NICを入手し、ハードウェアによるUDP GSOオフロード環境でのパフォーマンスを確認していくと、OpenSSLのAES-GCM実装がボトルネックになることがわかってきました。 TCP上で通信するTLSでは、一般に、データを16KB単位でAEADブロックに分割して、AES-GCMを用いてAEAD暗号化します注。一方、UDPを用いるQUICでは、パケット毎にAES-GC
グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita
はじめに グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）問題 Graph SLAMのループクロージング問題 経路計画問題(TEB, ebandなど) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用することで、グラフ最適化問題を解決することができます。しかし、グラフ最適化の内部原理を理解していないと、性能の向上や課題の解決が困難になることが多いです。 筆者自身は、グラフ最適化の理解を深めるため、独自のグラフ最適化ライブラリをPythonで実装したことがあります。g2oなどの大規模なOSSと比較し
※効果には個人差があります。 useMemoのオーバーヘッドについて ReactのuseMemoは、パフォーマンス最適化に使われるAPIです。コンポーネント内で計算やオブジェクトの生成を行う際に、以前の計算結果をキャッシュして使い回すことで再レンダリング時の計算を削減したり、新しいオブジェクトの生成を防ぐことができます。 useMemoに関しては、あくまで最適化のためのものであるから「無駄に使うべきではない」という言説がよく見られます。その理由は、useMemoのコストもゼロではなく、余計な使用はそれだけパフォーマンスの低下に繋がってしまうからです。 しかし、筆者はuseMemoのコストは微々たるものであり、本当に一目見て明らかに無駄でない限りは積極的に使うべきだと思っています。 そこで、筆者はuseMemoのオーバーヘッドがどれくらいかを調べるためのベンチマークを作成しました。この記事で
久々にWordPressでサイトを構築したのですが、その際に最初から導入したプラグインを紹介します。 フォームを作る Contact Form 7 お問合わせフォームを簡単に作れる Contact Form 7 Conditional Fields Contact Formの入力項目の値によって関連する項目の表示・非表示を切り替える Contact Form 7 Serial Numbers Contact Formの入力内容をメールで送信する際に、タイトルや本文などに連番やタイムスタンプを挿入する Flamingo Contact Formのメール送信に失敗したときに備えて、データベースにも同じ内容を格納する 画像関連 WP Offload Media Lite デフォルトでは画像はWebサーバの中にそのまま置かれるが、これをクラウドストレージなどにオフロードできる。例えばS3に保存して
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 していきます。 それでは早速最適化アルゴリズムとは何
こんにちは。@kenkoooo です。 教科書に載っているようなアルゴリズムって勉強しても仕事では全然使わない、と見せかけて意外と使うなぁと感じたので、仕事で見たことがあるアルゴリズムをいくつか紹介します。 広告を配信したい！ あなたはウェブサービスの会社で働いています。サービス利用者のユーザーに広告を配信することで、広告主からお金をもらっています。 あなたは今から広告主からもらった広告をユーザーに配信します。 広告主が 社います。 広告主 は広告を 人に配信したいです。 配信対象となるユーザーが 人います。 ユーザー は広告主 の広告は受け取りを許可しています。 ユーザー は、合計 件までしか広告を受け取りたくないです。 上記のような条件の中で、どのように広告を配信したら良いでしょうか？ 条件を整理する 条件を整理してみましょう。 各ユーザーごとに、受け取りを許可している広告主がいます。
Vue.jsの基本からよく見かけるUIの実装方法まで、JavaScriptが苦手な人向けに解説した入門書 -Vue.jsの教科書
Vue.jsの基本から、Webページやスマホアプリでよく見かけるUIの実装方法まで、やさしく丁寧に解説した入門書を紹介します。 HTMLとCSSはできるけどJavaScriptはいまいち、Vue.jsってよさそうだけど何から始めればよいか分からない、そんな人にぴったりの一冊です。Vue.jsの解説書にはJavaScriptの基礎知識が前提のものが多いですが、本書は異なります。 本書はある程度HTMLとCSSが使用でき、JavaScriptはちょっと苦手という人にお勧めです。特に、Vue.jsに一度挑戦してみたけど、JavaScriptがいまいちの私には無理だった、、、と挫折してしまった人に特にお勧めです。
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
Webフォントの表示を最適化するテクニック
Webページに表示するフォントは通常、システムフォントとWebフォントの2種類があります。システムフォントはOSにインストールされているフォントで、Webフォントは表示用にフォントファイルを用意する必要があります。 WebフォントはさまざまなフォントをWebページに使用できるというメリットがありますが、パフォーマンス面でシステムフォントに劣るので使用を控えている人もいるかもしれません。Webフォントのフォントファイルを調整し、読み込みを最適化し、最大速度と最小のFOUTを実現するテクニックを紹介します。 5 steps to faster web fonts by Iain Bean 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 1. Webフォントには最新のファイルフォーマットを使用する 2. font-displ
PCでブラウザを開きながら画像編集や動画編集などを行っていると、メモリ(RAM)の使用量が多くなり、PCの動作が遅くなってしまいます。そんな時に「Reduce Memory」を起動させておくと、難しい設定や操作を行わなくても自動的にメモリの使用量を最適化してくれるとのことなので、実際に使ってみました。 Reduce Memory https://www.sordum.org/9197/reduce-memory-v1-3/ 上記サイトにアクセスして「Download」をクリックします。 ダウンロードした圧縮ファイルをExplzhなどで展開します。 展開されたフォルダの中にある「ReduceMemory_x64.exe」という実行ファイルをダブルクリックして起動します。なお、使用しているOSが32bit版の場合は、「ReduceMemory.exe」をダブルクリック。 「Reduce Mem
CSSの記述方法やレイアウトの構築方法で、ページの表示速度、読み込み時に発生するレイアウトのずれ、Webフォントの表示、CSSアニメーション、アクションを起こした時の反応の速度など、ウェブバイタルに大きな影響を与えます。 ウェブバイタル（Web Vitals）を最適化するためのCSSのテクニックを紹介します。 CSS for Web Vitals by Katie Hempenius, Una Kravets 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 レイアウトのCSSを改善 画像のCSSを改善 画像によるレイアウトシフトのCSSを改善 WebフォントのCSSを改善 アニメーションのCSSを改善 クリティカルCSS 終わりに はじめに CSSの記述方法やレイアウトの構築方法で、コアウェブバイタル（Core
トップページ ニュースリリース 目先のことを過大評価してしまう人間の行動を分析し最適な介入を導出する数理モデルを開発～シミュレーション実験の計算コストをかけずに、個人の目標達成の成功を支援～ 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、目先のことを過大評価してしまう人間の、長期的な目標達成行動を分析し、さらにそのような人間の目標達成のための最適な介入を求めることができる数理モデルを開発しました。このモデルを用いて導出した適切な介入を適用することにより、健康や教育などにまつわる個人の目標達成の成功を支援することができます。なお、本成果は2024年2月20日から27日までカナダ・バンクーバーで開催された、AI分野の最高峰国際会議 The 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI 202
今年はコロナの影響でいろんなイベントがオンラインになったり、中止になったりしてますが、 web.dev live 2020 が7月初頭にやっていたので、聴講してきました。 web.dev その中でも面白かったものについていくつか紹介します。 Day 1 ほぼ Core Web Vitals についての話でした。 以下のトークが面白かったです。 What's new in speed tooling Optimize for Core Web Vitals Core Web Vitals についてはもう既にたくさん資料があると思いますが、一応解説しておきます。 Core Web Vitals 初期表示の新しい指標です。去年くらいからずっと Chrome Dev Summit とかでは言われていて、既にLighthouse をはじめとして、色々なツールでサポートされています。Largest C
ペパボ・はてな技術大会で発表した内容になります
「FinOps、アプリケーション単位の経済性、クラウドコストの最適化について、ロワ・ラヴホン氏語る」 このエピソードでは、Finoutの共同設立者兼CEOであるRoi Ravhon氏が、InfoQポッドキャストの共同ホストであるDaniel Bryant氏と対談し、FinOpsの出現と業界の採用について議論した。この対談では、FinOpsを採用するメリット、クラウド・コストについてもっと知りたいと考えている組織の典型的な道のり、実装を成功させるために必要な様々な文化やツールといったトピックが取り上...
AI Lab AutoMLチームの芝田です (GitHub: @c-bata)。 ハイパーパラメーター最適化は、機械学習モデルがその性能を発揮するために重要なプロセスの1つです。Pythonのハイパーパラメーター最適化ライブラリとして有名な Optuna [1] は、様々な最適化アルゴリズムに対応しつつも、使いやすく設計的にも優れたソフトウェアです。本記事ではOptunaの内部実装についてソフトウェア的な側面を中心に解説します。 Optunaの内部実装を理解するためには、主要コンポーネントの役割と全体の動作の流れを押さえる必要があります。しかしOptunaの開発は活発で、コード量も多くなり、全体の流れをコードから読み取ることは難しくなってきました。そこで今回Minitunaという小さなプログラムを用意しました。Minitunaには全部で3つのversionがあり、それぞれ100行、200行
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