バイデン大統領、一般教書演説でテック企業をメッタ切り
バイデン大統領、一般教書演説でテック企業をメッタ切り2023.02.26 12:009,460 Mack DeGeurin - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） ｢競争のない資本主義は資本主義ではない。搾取だ｣ 今年2度目になる一般教書演説でバイデン大統領はこう語り、巨大IT企業による過剰なデータ収集と競争阻害を規制する法律を与野党が協力して成立させることに意欲を示しました。 バイデン大統領の口から｢反トラスト法（日本の独占禁止法）｣のキーワードが出てくることは滅多にないですが、政権の布陣を見回すと、連邦取引委員会（FTC）委員長には、反トラスト法に精通している、リナ・カーン氏を任命しました。一部では、ビッグテックにもっとも恐れられている人物だとして取り上げられることも。 さらに、米国司法省で反トラスト法を担う司法次官補には、過去にビッグテックと戦った実績を持つ、弁護士
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「巡回セールスマン問題 遺伝的アルゴリズム」でググるとたくさんヒットすることを自分でもやってみました。 理論編 Python コード編 実行結果編 概要 巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem) 巡回セールスマン問題 とは、$N$ 個の点すべてを 1 回ずつ通って元の点に戻る最短の経路を探索する問題です。 $N$ 点を全て通って戻ってくる経路の総数は $(N-1)!/2$ 通りあります。 3 点であれば 1 通りです。 4 点であれば 3 通りです。 5 点であれば 12 通りです。 点が増
タイトル別名 Collaboration Estimation in Pair-programming Learning: Conversation Differences between Success and Failure in Problem Solving ペアプログラミング ガクシュウ ニ オケル ジョウタイ ノ スイテイ : ツマズキ ノ カイケツ ノ セイコウ ト シッパイ ニ ミラレル カイワ ノ チガイ プログラミング教育では，プログラム言語の文法やプログラム書法を理解する能力とアルゴリズムを組み立てる能力が要求される．プログラム言語の文法や簡単な例題を理解することができても，実際にプログラムを作成するときにはいくつかのつまずきが発生する．プログラミングを行う方法の1つとして，2人1組になって行うペアプログラミングがある．ペアプログラミングによるプログラミングは協調作業
高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
世界でもっとも強力な9のアルゴリズムを読んだ。 コンピュータサイエンスの優れたアイデアを紹介している。それらは私たちの生活を変えた。世界を変えたにもかかわらず広くは知られていない。 偉大なアルゴリズムというものは何なのか？本書はその偉大なアルゴリズムを次の基準で選定した。１）普通のコンピュータユーザが毎日使っているもの。２）現実世界の具体的な問題を解決するもの。３）コンピュータサイエンスの理論に関係のあるもの。 そのような基準から著者が選んだのが下記のアルゴリズムだ。 検索エンジンのインデキシング ページランク 公開鍵暗号 誤り訂正符号 パターン認識 データ圧縮 データベース デジタル署名 決定不能性 最初の二つのアルゴリズムのおかげでわたしたちは日々検索エンジンで有用な情報を入手できる。公開鍵暗号やデジタル署名のおかげで安全にインターネット上でクレジットカード情報などを交換できる。誤り訂
[ 目次, 前節, 次節, 索引 ] 2014-03-06 更新 [ 目次, 前節, 次節, 索引 ]
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
技術者仲間で話していたら、4月入社の新人に、オブジェクト指向プログラミングをどうやって教えたらよいか？、という話になった。 想定している言語は Java。 ■動物・犬・猫モデルの説明から ■基本用語の説明から：「カプセル化とは」「継承とは」．．． ■サンプルコードから： System.out.println( "hello world" ) ．．． どのパターンでもうまくいかなかったので、今度の新人研修では何か工夫したいね、という話。 結論から言うと「これだ」というアイデアがでたわけではないが、話の内容は、いろいろ興味深かったのでメモ書き。 Java はオブジェクト指向の言語なの？ Java は、ある意味 C言語の仲間。ある側面はほとんど同じ言語。 ・int, long （プリミティブなデータ型） ・配列操作 ・if/for/return ここだけ見れば、C言語のまま。つまり命令型、手続き
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
著者の定義によると、アルゴリズムとは「問題を解決するために必要な手順を正確に規定したレシピ」である。コンピュータ・サイエンスを専門とする大学教授の手による本書は、現在当たり前のように使われている偉大なコンピュータ・アルゴリズムがなぜ必要とされたのか、どのように考え出されたか、そして、それが実際にどのような仕組みで動いているのかを教えてくれる。 このように紹介すると、コンピュータやプログラミングが苦手な人は手が遠のいてしまうかもしれないが、どうかご安心を。本書を楽しむのに、コンピュータプログラミングやコンピュータ科学の知識は必要ない。必要なのはじっくりと考えることだけだ。 一口にサイエンス本といっても面白いポイントはそれぞれに異なるが、本書の面白みは間違いなく、過去の偉人たちの難問への挑戦を疑似体験できるところにある。その面白みを満喫するためにも、頭から煙を出しながらじっくりと考えながら読む
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