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algorithmの検索結果121 - 160 件 / 666件

  • 「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話

    「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話:「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”(1/5 ページ) 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局(NASA)が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋

      「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
    • メルカリを退職してロンドンのMetaに転職します 〜 外資Big Tech転職活動体験記|松岡玲音|note

      この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました!わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA(Non Disclosure Agreement)にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います(1コイン分の金額で

        メルカリを退職してロンドンのMetaに転職します 〜 外資Big Tech転職活動体験記|松岡玲音|note
      • 秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明

        はじめに Googleの提供するサービス郡が共通して利用している認可システムにはZanzibarという名前がついています。ZanzibarはGoogleDrive・Google Map・Youtubeなどの巨大なサービスにも使用されています。 そのため、利用量も凄まじく 数10億のユーザー 数兆のACL(access control list) 秒間100万リクエスト もの量をさばいています。 にも関わらず、Zanzibarはこれを10ミリ秒以内に返します(95パーセンタイル)。 この記事では、そんなZanzibarの内部構造に関する論文「Zanzibar: Google’s Consistent, Global Authorization System」の中から、主に大量のリクエストをさばくための工夫を紹介します。 ちなみに、以前Googleの社内システム用の認可システム「Beyond

          秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明
        • 687億以上のメロディーをアルゴリズムで作り、著作権登録した弁護士

          音楽は単に数学的な組み合わせであり、椅子取りゲームである。 未使用のメロディーはいつか誰かが作曲してしまい、他のミュージシャンたちが自由に作曲する機会が日に日に奪われてしまう。という危機を回避するべく、多才な弁護士が将来の音楽家達が盗用で訴えられないよう、作曲されていない全メロディーをアルゴリズムで作曲し、それらを公開してパブリックドメインにしました。 それらを参照すれば、今後は「俺の曲パクっただろ!」と訴えられることが(もしかすると)激減するようになります。 訴訟が起これば莫大な額がフっ飛ぶ毎日のように新しい音楽が生まれていますが、作曲家が美しいと感じるメロディーには限りがあるようで、リズムや歌詞が違うだけで実は過去のミュージシャンが書いた曲とソックリだった! と訴訟で法外な金額を請求される現代社会。聴いたこともない曲なのに、似ているからという理由で著作権を請求され、共同作曲者として記載

            687億以上のメロディーをアルゴリズムで作り、著作権登録した弁護士
          • 2020年の開発者が知っておくべき11の必須スキル - Qiita

            以下はjavinpaul( Webサイト / Twitter / Facebook / dev.to )による記事、11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020の日本語訳です。 なおリンク先URLは元記事のままであり、和訳にあたり変更などは行っていません。 11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020 注意事項:この記事にはアフィリエイトリンクが含まれています。 この記事に記載されているリンクを踏んで製品やサービスを購入すると、私が利益を受けとることがあります。 ソフトウェア開発を始めてしばらくすると、優れたプログラマになるには何をすればいいのかという考えが時によぎるでしょう。 より良い開発者になるために、2020年には何を学ぶべきでしょう

              2020年の開発者が知っておくべき11の必須スキル - Qiita
            • 中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用

              2022年度に未踏ジュニアに採択されたクリエイターが、5月から半年間取り組んできたプロジェクトについて発表を行う「未踏ジュニア 成果報告会」。ここで五島氏と、メンターの尾藤氏が登壇。「カラスからゴミを守るシステム」の開発理由から成果について報告します。 五島氏の自己紹介 尾藤正人(以下、尾藤):メンターの尾藤です。僕がメンターをさせてもらった、五島くんのカラスを追い返すシステムの発表をお願いしたいと思います。五島くん、どうぞ。 五島舜太郎氏(以下、五島):はい。みなさんこんにちは。五島舜太郎です。僕は今回「scairecrow」という、カラスからゴミを守るシステムの開発を行いました。 (会場拍手) ありがとうございます。scarecrowとは英語でカカシを意味する単語ですが、今回は「AIの機能を内蔵したカカシ」という意味を込めて名付けました。 では自己紹介です。年齢は13歳、中学1年生です

                中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用
              • 機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記

                皆さん初めまして! 先日kaggleのARCコンペで2位になったのですが、 2位で終了しました!みなさんお疲れさまでした。コード書くの楽しかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年5月28日 僕のkaggle歴が浅めということもありtwitterでも結構反響があって、何人かの方にはわざわざDMまで頂いてどんな勉強をしたか聞いていただきました。なるほど需要があるならということで、今までのことをまるっと振り返ってみようと思います。 これからkaggle始める方のためになれば幸いです。 機械学習を始める前のスペック 準備期間:2019年7月〜 kaggle初参加:2019年9月〜 kaggleちゃんと始める:2019年10月〜 DSB参加:2019年10月〜 会社を休職して本格的に勉強開始:2020年1月前半〜 手頃な

                  機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記
                • AIブーム終焉の意味するところ|Ryota Kanai

                  この前の日経の記事でプリファードの西川CEOが「AIブームはもう終わる」と発言していたのが、とても象徴的なできごとだと感じた。AIブームが終わるというのは、誰もが分かっていて、話題にも良くなっていたが、AIに直接関わっている当事者としては、言い出しにくい雰囲気があった。

                    AIブーム終焉の意味するところ|Ryota Kanai
                  • 「Goの父」ロブ・パイクの「プログラミング5カ条」、ネット上で話題に

                    「UNIXはただ死んだだけでなく、本当にひどい臭いを放ち始めている」「キャッシュはアーキテクチャではない。単なる最適化だ」などの語録を生んだ「Goの父」とも呼ばれるロブ・パイク氏の「プログラミング5カ条」について、ネット上で話題となっています users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html Rob Pike's Rules of Programming (1989) | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=24135189 パイク氏の「プログラミング5カ条」は以下。 ルール1:プログラムのどこで処理時間がかかるかはわからない。ボトルネックは意外な場所で発生するので、ボトルネックがどこにあるかを証明するまでは、臆測

                      「Goの父」ロブ・パイクの「プログラミング5カ条」、ネット上で話題に
                    • けんすう on Twitter: "これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29"

                      これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29

                        けんすう on Twitter: "これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29"
                      • コミットはスナップショットであり差分ではない

                        Git は紛らわしいという評判です。用語や言い回しが意味するものと、そこから想像する挙動が違ってユーザーが混乱すると言われます。これは、git cherry-pick や git rebase のような「履歴を書き換える」コマンドに最も顕著です。私の経験では、この混乱の根本的な原因は、コミットは 差分 であり順番を入れ替えることができるという解釈にあります。しかし、コミットはスナップショットであって、差分ではありません! Git がリポジトリデータをどのように保存しているかを見てみると、Git を理解しやすくなります。このモデルを調べた後に、この新しい視点が git cherry-pick や git rebase のようなコマンドを理解するのにどのように役立つのかを探っていきます。 本当に深く 掘り下げたいのであれば、Pro Git という書籍の Git Internals の章を読むと

                          コミットはスナップショットであり差分ではない
                        • https://utokyo-icepp.github.io/qc-workbook/welcome.html

                          • これが現代の科学力……! 「スーパーマリオメーカーはチューリング完全」はなぜたった1年半で証明されたのか

                            「マリオメーカー学会」というものをご存じでしょうか。自作ステージを作って遊べるゲーム「スーパーマリオメーカー」に斜め上過ぎる楽しみ方を見いだした“研究者”の集まりで、これまでには「クリアに20万年ほどかかるステージ」「ギミックを巧みに活用した計算機」などが開発されています。 話がぶっ飛んでいて何が何だか分からないかもしれませんが、きっとそれだけ研究が進んでいるということでしょう。今回は、5分間で数学を語るイベント「日曜数学会」から、同学会のハイレベルさが伝わる発表「スーパーマリオメーカーはチューリング完全」を書き起こしました。 拡大画像でスライドを見る スーパーマリオメーカーはチューリング完全 イベント:2019年6月29日開催の第15回「日曜数学会」(Twitter:@nichimath) 発表者:yos1upさん(Twitter:@yos1up) 発売から約2週間で、計算機になったスー

                              これが現代の科学力……! 「スーパーマリオメーカーはチューリング完全」はなぜたった1年半で証明されたのか
                            • Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama

                              イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の1つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl

                                Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama
                              • リアルタイム共同編集のアルゴリズム (Operational Transformation; OT) を理解する試み – RORO

                                Google Docsのように文書を複数人でリアルタイムに共同編集できるアプリケーションがあります。あのような機能は、多かれ少なかれ、Operational Transformation (OT; 操作変換) という考え方を使って実現されているようです。興味があったので、このOTについて調べてみました。 (追記: これからは OT でなく CRDT だという話 → I was wrong. CRDTs are the future) なおGoogle Docsではいわゆる「リッチテキスト」を共同編集できますが、ここでは話を簡単にするために「プレーンテキスト」を共同編集することを想定します。 リアルタイム共同編集の流れ 共同編集システムの登場人物は次の通りです: サーバ x 1(各クライアントから届く編集操作をもとに、最新の文書を保持します) クライアント x N(文書を編集する側です) そ

                                • 図解Stable Diffusion

                                  ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生

                                    図解Stable Diffusion
                                  • フォローフォロワー時代の終焉|えとみほ

                                    これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持たせるよりも、プラットフォームが力を持たないといけないからです。 https://t.co/3LtEfi0Lzh — けんすう (@kensuu) August 2, 2022 たとえば、個人に力がある状態だと「他のプラットフォームに移りますー」というと、お客さんが逃げちゃうわけです。プラットフォームが個人の取り合いになってしまい、競走が生まれ個人ユーザーが得をする世界になる。 — けんすう (@kensuu) August 2, 2022 個人の力を削いで、アルゴリズムの力で閲覧させるようにすると、個人が他のプラットフォームにいくと、数字が目に見えて落ちるので、他の

                                      フォローフォロワー時代の終焉|えとみほ
                                    • Yu Fukuyama on Twitter: "教育オタクなのでプログラミング学習サービスは大体知ってるんだけど、最近で一番いいなと思った。https://t.co/ioFOAjoUIM - Redis, Git, Dockerの再実装など少し複雑なソフトウェアを自作する課題 - 名だたる企業のエンジニアが作ったカリキュラムでベストプラクティスも学べる - C/Rust/Goも使える https://t.co/cIXem7KJkp"

                                        Yu Fukuyama on Twitter: "教育オタクなのでプログラミング学習サービスは大体知ってるんだけど、最近で一番いいなと思った。https://t.co/ioFOAjoUIM - Redis, Git, Dockerの再実装など少し複雑なソフトウェアを自作する課題 - 名だたる企業のエンジニアが作ったカリキュラムでベストプラクティスも学べる - C/Rust/Goも使える https://t.co/cIXem7KJkp"
                                      • 食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー(井上明人) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                                        久しぶりのyahoo個人への投稿となりますが、この記事を公開するのは、正直、気が重いな、と思いつつ、公開します。 というのも、今、食べログに対して非常にネガティブな解釈が広がっているわけですが、何かしらポジティブな材料を提供するとなると、確実にいろいろ言われるだろうなあと思って気が重くて仕方がないのですが、ただ、人生の一時期、食べログにハマっていた人間として、論点として提供されるべきポイントが、提供されていないと感じましたので、本記事を公開する次第です。 ◆食べログの評価点数分布の「不自然さ」 さて、近年、食べログの点数評価アルゴリズムは、頻繁にその不正を疑われ議論になっています。 2016年には、評価アルゴリズムのリセットがあった際には、いくつかの店舗がいきなり3.0の点数にリセットされるなどといったことがあり、記事にもなりました。 そして10月8日に、藍屋えんさんという方が、ご自身のブ

                                          食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー(井上明人) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                                        • NFTとは何ではないか

                                          プライベートな勉強会で、ソフトウェア技術者ではない人に向けて暗号通貨や NFT について解説した際に使った発表資料です。 2021/1/5: 誤字等を修正。 2021/1/30: フォローアップ記事を公開しました。 https://okapies.hateblo.jp/entry/2022/01/30/193604 追記: このスライドで指摘した内容を、歴史的経緯を含めてより掘り下げて論じている記事があったので併せてご紹介します。 1. 「新しいアートのフォーマット ― ハイブリッド・エディション,ブロックチェーン(NFT)と物理世界」 https://goh.works/ja/post/10299/ 2. 「ブロックチェーン:膨張する看板に偽りはないか - 誠実なプロセスの必要性 -」 https://shanematsuo.medium.com/%E3%83%96%E3%83%AD%E

                                            NFTとは何ではないか
                                          • 19歳・東工大2年生が社長。音声合成界に衝撃を与えたCoeFont STUDIOが目指すこれからの世界|DTMステーション

                                            4月23日、彗星のように現れたネット上のサービス、CoeFont STUDIO(コエ・フォント・スタジオ)は、誰でも無料で使える音声合成サービスということで、瞬く間に広がり、2日で累計ユーザー数が6万人を突破。すでに20万人を超えるところまで来ているようです。日本語でテキストを入力すれば、非常に滑らかな声でしゃべってくれ、その音声をユーザーは商用を含めて自由に利用できるという画期的ともいえるサービスとなっているのです。 このサービスを立ち上げたのは、なんと東京工業大学2年生、19歳の早川尚吾さん。株式会社Yellstonを立ち上げ、その新サービスとして、CoeFont STUDIOをスタートさせたのです。もちろん株式会社ですから、今後ビジネス展開をしていくことを目論んでいるわけですが、それはCoeFont STUDIOの延長線上にあるもので、世の中を大きく変えていく可能性もありそうです。先

                                              19歳・東工大2年生が社長。音声合成界に衝撃を与えたCoeFont STUDIOが目指すこれからの世界|DTMステーション
                                            • FLoCとはなにか - ぼちぼち日記

                                              1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ

                                                FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
                                              • マルチスレッド・プログラミングの道具箱

                                                まえがき クラウド上の仮想サーバから手元のスマートフォンまで、いまや複数のCPUコアを搭載するマルチコアはどこにでもある環境になりました。ハードウェア側が並列(Parallel)・並行(Concurrent)処理に向けて急速に進化する一方で、ソフトウェア側つまりプログラミング言語の進化はさほど追い付いていません。並行処理記述の手軽さを求めた Go言語 や、マルチスレッド処理の安全性を重視する Rust言語 などが登場してはいるものの、「普通にプログラムを記述するだけで複数CPUコア環境で高速に走るプログラミング言語」は遠い夢物語のままです。 モダンなプログラミング言語や並列・並行処理ライブラリは、複雑で難解なマルチスレッド処理を直接記述しなくてすむよう、安全性・利便性の高い抽象化レイヤを提供します(例:Go言語のgoroutineとchannel、Rust言語の Rayonライブラリ)。し

                                                  マルチスレッド・プログラミングの道具箱
                                                • Googleが量子超越を達成 -新たな時代の幕開けへ(前編)

                                                  2019年10月23日、Googleが量子超越を実現したという論文を公開し、量子コンピュータの歴史に新たな1ページが刻まれた。 「量子超越」は、量子コンピュータの歴史における大きな一歩である。Googleの研究チームは、最速のスーパーコンピュータを使っても1万年かかる問題を、Googleの53量子ビット(qubit)の量子コンピュータは10億倍速い、200秒で解けることを示したという。 今後、Googleが示した量子超越性に対して様々な角度から検証がなされていくだろう。量子超越性は、物理学及び計算科学の歴史の1ページに刻まれるべきマイルストーンである一方、量子超越性や量子コンピュータの実用化についても、様々な憶測や誤解が広まっている。 この記事では、Googleが示した量子超越性について前編と後編の2つのパートに分けて解説していく。 前編では、量子超越性を実証するための基本的な考え方、量子

                                                    Googleが量子超越を達成 -新たな時代の幕開けへ(前編)
                                                  • 「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」

                                                    三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授('75生)CG/折紙/幾何/プログラミング,一風変わった折り紙の設計,制作をしてます.令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました.主に数学と折紙と日常のことについてツイートします.折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの?」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j

                                                      「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」
                                                    • 機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita

                                                      株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で

                                                        機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
                                                      • スイカゲームの作り方

                                                        はじめに Go言語用のEbitengineというゲームエンジンに興味があったので、試しにスイカゲームもどきを作りってみました。Ebitengineを使うと意外と簡単にスイカゲームもどきを作る事ができたので、なるべく分かりやすく作り方を紹介してみようと思います。 まずは先に完成品をお見せします。ちなみにフルーツの回転は面倒くさいので実装しないことにしました。 ちなみにEbitengineはwasmでも普通に動きます。ビルドしたものをこちらに置いたのでブラウザから実際に動かす事ができます。 それではスイカゲームもどきを作って行きましょう。 描画する まず一番初めにフルーツの画像を作るところから始めます。これはリンゴ、オレンジ、ブドウ、パイナップル、メロン、スイカのつもりです。 続いてフルーツを定義します

                                                          スイカゲームの作り方
                                                        • Twitterを4ヶ月凍結されて、弁護士に依頼して凍結解除してもらった話 - gecko655のブログ

                                                          訂正(2022/10/12 15:00) 本文中で「Twitter日本法人に内容証明郵便を発送した」と書いていましたが、 これは「Twitter本社(アメリカ)の日本担当者に内容証明郵便を発送した」の間違いでした。 今朝いきなり凍結されましてね…… pic.twitter.com/025nwyqdZJ— gecko (@gecko535) 2022年6月9日 アカウントを取り戻しました!!!!!!!!!!!— gecko655 (@gecko655) 2022年10月6日 2022年6月9日10時〜2022年10月6日12時の間、Twitterの @gecko655 のアカウントは凍結されていました。 この記事では、凍結解除されるまでに何をやったか、凍結解除のためにどのくらい費用がかかったか等を記録していきます。 なんで凍結されたの? 凍結されたあとにやったこと 公式の異議申し立てフォーム

                                                            Twitterを4ヶ月凍結されて、弁護士に依頼して凍結解除してもらった話 - gecko655のブログ
                                                          • Sakana AI

                                                            概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (モデルマージの進化的最適化)」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合(マージ)して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既

                                                              Sakana AI
                                                            • 最高にエッチな画像をNFTアートにしよう!!

                                                              このページは、「最高にエッチな画像」をNFTアートとしてオークションに出品したことを告知するためのものです。 オークション会場はこちらです。 ◆     ◆     ◆ こんにちは。 群青ちきんと申します。 早速ですがこちらは何の関係もないあざらしさんです。 タッチして可愛がってあげてください。 さて本題に入りますが、みなさんはNFTというものをご存じでしょうか? 私は最近まで新しい電話回線会社かと思っていました。 NFTとは、簡単に言うと「デジタルデータを唯一無二のものとして証明したやつ」のことです。 これまでのデジタルデータは、コピー&ペーストによって容易に複製が可能でした。 それをブロックチェーンとかの技術を使って、「こいつが正真正銘のオリジナルだぜ!!!」と客観的に証明したものがNFTです。 今これを読んでいらっしゃる方はみなさん賢めのゴリラだと思われますが、ご安心ください。 ゴリ

                                                                最高にエッチな画像をNFTアートにしよう!!
                                                              • 文章レイアウトだけで読む速度が2倍に? 「読書アシスト」の読みやすさの理由

                                                                  文章レイアウトだけで読む速度が2倍に? 「読書アシスト」の読みやすさの理由
                                                                • AIにかくれんぼをさせたら徐々に高度な戦略を編み出し、人間には思いつかないような作戦を取るようになった「腹抱えて笑った」

                                                                  小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) @jaguring1 AIにかくれんぼをさせたら、徐々に高度な戦略を編み出していって、あるとき、隠れる側が鬼を隠すゲームになってるの、何度見ても笑う twitter.com/OpenAI/status/… 2019-09-20 15:01:16 OpenAI @OpenAI Wondering why the hiders did not cage in the seekers instead of building their own fort? In one environment variant where hiders have to protect glowing orbs, that's exactly what they learned to do! pic.twitter.com/yifS7rI4eR 2019-09-20 07:39:0

                                                                    AIにかくれんぼをさせたら徐々に高度な戦略を編み出し、人間には思いつかないような作戦を取るようになった「腹抱えて笑った」
                                                                  • 現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab

                                                                    こんにちは、はじめまして。筑波大学附属駒場高等学校 3 年生(今年 4 月から東京大学に入学予定)の米田優峻(@e869120)と申します。私は競技プログラミング(競プロ)が趣味で、AtCoder・情報オリンピック・パソコン甲子園などの大会に出場しています。2021 年 3 月時点で、AtCoder では赤色(レッドコーダー)です。また、国際情報オリンピックの 2018 年/2019 年/2020 年大会で金メダルを獲得しています。*1 とはいえ、決して簡単にこの記録を手に入れられたわけではありません。何度も挫折と失敗を経験しながら自分のスキルを磨いた結果、競プロを始めてから 3 年後にはレッドコーダーになることができたのです。 今回は「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会を頂いたので、私が中学 1 年生の秋に競技プログラミングを始めてからレッドコーダーになるまで、そして国際情報オリンピ

                                                                      現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab
                                                                    • PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記

                                                                      PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実

                                                                        PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
                                                                      • 徐々に高度になるリングバッファの話 - Software Transactional Memo

                                                                        リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit

                                                                          徐々に高度になるリングバッファの話 - Software Transactional Memo
                                                                        • 結城浩とChatGPTの対話

                                                                          ChatWithChatGPT.md 結城浩とChatGPTの対話 2022年12月2日 「質問」は結城浩の文章です。 「回答」はChatGPTの文章です。 質問 ChatGPTという対話するAIツールがあります。人間が質問を投げかけるとそれらしく対話して回答してくれるツールです。こういうツールに対してどんな質問を投げかけたらおもしろい対話になるでしょうかね。何かアイディアがあったら聞かせてください。具体的な質問を知りたいなあ。 回答 ChatGPTは自然言語処理能力が高いため、人間が自然に投げかける質問をそれらしく受け答えることができます。例えば、ニュースやスポーツに関する話題、人間の心理や行動、哲学的な問題、文化や歴史に関する話題など、様々なテーマについて対話することができます。また、ChatGPTを用いた対話は、人間のようなスムーズな会話のように進むことができますので、おもしろい対話

                                                                            結城浩とChatGPTの対話
                                                                          • 30分で完全理解するTransformerの世界

                                                                            はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル(Attention Is All You Need)の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま

                                                                              30分で完全理解するTransformerの世界
                                                                            • アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 - Qiita

                                                                              こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤(レッドコーダー)です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編(2021/4/26 公開予定)では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編:数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編:数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会(いわゆる「IT 化」)が急激に進行していく中、

                                                                                アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 - Qiita
                                                                              • 「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」がまるで意思があるかのように1日で大きな変貌を遂げてしまう→その原因も判明する

                                                                                楓蛙 @kaede_gaeru なんとなく最近見守ってた遺伝的アルゴリズムちゃんが、昨日の時点では1枚目みたいな状態だったのに、いつの間にか2~3枚目のような溶け方を経て、現在は4枚目のような形に再形成されていってる…。 pic.twitter.com/ThSoxlGubO 2021-05-16 07:00:08

                                                                                  「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」がまるで意思があるかのように1日で大きな変貌を遂げてしまう→その原因も判明する
                                                                                • タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita

                                                                                  この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも? (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S

                                                                                    タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita