セクシー女優の美女ランキングを作ったらいい感じになったからアルゴリズムを紹介する - Qiita
はじめに 個人開発で、Facemish ――みんなで作る、セクシー女優美女ランキング―― という超イケてるサービスを作ってしまった。 このサービスの元となったのは、Facebook のルーツとなった、マーク・ザッカーバーグが学生時代に作った Facemash という伝説的サービスだ。その件に関しては、以前に投稿した記事で詳細を書いたため、そちらを読んでいただければと思う。 このサービスは、表示される二人のセクシー女優のうち、どちらの顔がタイプか順に選んでいくゲームである。既に 1000 人以上の多くの人に遊んで頂けているゲーム自体もそれだけで結構楽しいのだが、このサービスのコア機能は、ゲームを通して集まったユーザの選択実績（いわば投票）によって、セクシー女優の美女度がランキングされるというところなのである（実質的には、顔の人気ランキングなので、まぁいってしまえば顔ランキング的なものだ）。
ビジネスに必要な情報を世界中から集めるクローリングの仕組みと今後の課題｜Stockmark
Stockmarkのプロダクトは、5,000万件を超えるビジネス記事を基盤として提供されています。これらのデータがプロダクトの根幹の1つであり、記事を収集するクローリングは要といえます。 本記事では、1) 現在のクローリングの仕組み、2) 現在抱えている課題、 3) 未来へのアプローチ(新規チーム立ち上げ) の3点をご紹介いたします。 クローリングの仕組み そもそもクローリングという言葉に耳慣れない方もいらっしゃるかもしれません。非常に簡単に説明すると、クローリングとは "WebページのHTMLを保存し、HTMLからURLを抽出すること" です。クローリングするプログラムは、一般に "クローラー" と呼ばれます。（詳細は英語版の Wikipedia 記事を参照ください。） Stockmarkのプロダクトは、日々発生する膨大なビジネス記事(10万件以上)を常にクローリングし続けています。クロ
できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
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
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、
『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
Twitter就活でソフトウェアエンジニアになって２年が経った - Takeshi Yoneda - Medium
右も左も分からなかったけど、第一線で活躍するバックエンドエンジニアになれそうな気がしてきた はじめにこんにちは。@mathetake です。先日以下のようなツイートをしたので、有限実行ということでいろいろ書こうと思います。(ちょっと遅くなってすみません) 2017年3月に修士号を取得後ソフトウェアエンジニアとして働き始め、早いもので二年が経ってしまいました。そのきっかけとなったのは、今となってはなんの目新しさもなくなってしまったTwitter就活なんですが、そのフックとなった当時の僕のブログは、過去との決別ということで閉鎖しました。なので改めてここに「当時の経緯」と、それだけでなく「２年間の振り返り」「ウェブアプリケーションと機械学習」「キャリア観と俺流生存戦略」についてつらつらと書いていきたいと思います。 宣伝本題に入る前に宣伝なんですが、会社の同僚と執筆した機械学習関連の本が出版されま
「無限に都市が生成されるアルゴリズム」で生成された都市を自由に歩き回ってみた - GIGAZINE
波動関数とは「物体の状態そのもの」が波動で表されるという関数であり、時にはゲーム内の物理シミュレーションなどに利用されることもあります。そんな波動関数がある1つの固有の状態に収縮することを波動関数の崩壊と呼び、そんな波動関数の崩壊を用いた「無限に都市が生成されるアルゴリズム」を作り出す猛者が登場。実際にどのような都市生成ツールになっているのか、実際にダウンロードして試してみました。 Wave Function Collapse by marian42 https://marian42.itch.io/wfc GitHub - mxgmn/WaveFunctionCollapse: Bitmap & tilemap generation from a single example with the help of ideas from quantum mechanics. https://g
2018年の人気オープンソースプロジェクトは？--GitHub調査
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubで2018年に人気のあったオープンソースプロジェクトの統計が公開された。それによると機械学習（ML）や3Dプリント、データ分析といった分野が急成長を遂げており、具体的なプロジェクトとしては「TensorFlow」や、IT部門向けの自動化ツールである「Ansible」や「Kubernetes」が含まれている。 このランキングは、GitHub関連の多くのアップデートとともに発表された「The State of Octoverse」レポートで示されている。Microsoft傘下のGitHubは、同社のリポジトリに登録されている9600万を超える世界中のソフトウェアプロジェクトを対象に、2017年10月1日から2018年9月30日ま
KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」のPython実装 - u++の備忘録
今回は、KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」を紹介します。 Rでの実装は公開されていますが、Pythonでの実装は確認できなかったので、自前のPython実装も公開しています。 github.com アルゴリズムの概要 Pythonでの例 可視化のためのパッケージ読み込み サンプルデータの生成 可視化 K近傍を用いた特徴量抽出 可視化 iris での例 追記20180624 実装の修正 はてなホットエントリ入り アルゴリズムの概要 近傍数を、分類するクラス数をとした場合に、アルゴリズムは個の特徴量を生成します。生成される特徴量は下記のように、観測値と各クラス内の最近傍点との間の距離から計算されます。 とあるクラスに属する訓練データの中の第1近傍までの距離を1つ目の特徴量とする とあるクラスに属する訓練データの中の第2近傍までの距離の和を2つ目の
モナコインへの攻撃について（Block withholding attack）
モナコインが攻撃にあい、大規模なブロックチェーンの再編成（巻き戻し）と、取引所が金銭的な被害にあったことが明らかになりました。 攻撃の手口と、この攻撃から考えられる示唆についてまとめます。 この攻撃は、Block Withholdig Attackといわれます。日本語訳がないのですが、「ブロック隠し持ち攻撃」とでもいいましょう。 攻撃の手口 攻撃の手口についてまずは解説します。 マイナーはブロックが見つかると、通常すぐにネットワークにブロードキャストします。しかしながら、ハッシュパワーが勝っているなどの有利な条件があれば、見つけたブロックを敢えてブロードキャストせずに、裏で次のブロックを掘り続けるということもできます。 それが下の図です。 矢印の時点が攻撃のタイミングです。表では別のブロックチェーンが伸びているのですが（青色）、攻撃者はある時点から、自分だけでブロックを隠し掘りをしはじめま
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
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