サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms throughanimation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. Weaim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms throughanimation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. Weaim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
ちょっと検索してみたところウィキペディアに英語記事はあるけど（ http://en.wikipedia.org/wiki/Elevator_algorithm ）日本語版の記事はまだのようだし、ジャストな解説も検索したところ出てこないようなので、そう難しいものでもないしちょっと書いてみる。 エレベータアルゴリズム 「エレベータアルゴリズム」というのは、特定のアルゴリズムのことであり、一般のエレベータのアルゴリズムのこと（特に、多数のエレベータがあるビルでは、連携させて複雑な制御がされる。後述）ではない。 コンピュータのディスクドライブのヘッドのシークへの応用が特に知られている。 原理は簡単で、次のようなものである（ここではディスクドライブではなくエレベータの用語で説明する）。 上の階へ行く要求（乗客の要求、および、上の階からの呼）がある限り、上昇して要求に応える。上の階への要求が無くなった
米Googleは9月22日、新たなロスレスデータ圧縮アルゴリズム「Brotli」を発表した。Deflateと同等の速度でより高い圧縮率を実現するという。オープンソースでコードを公開し、データフォーマットの仕様はインターネット技術タスクフォース（IETF）で公開されている。Googleは2013年にDeflate互換の圧縮アルゴリズム「Zopfli」を発表している。このZopfliはPNGオプティマイザに統合されるなど、業界から肯定的なフィードバックを得られたという。BrotliはZopfliの利用から学んだことを取り入れつつ、Webフロント側の圧縮など新しいニーズを受けて開発したと経緯を説明している。 Brotliは汎用のロスレス圧縮アルゴリズムで、LZ77派生アルゴリズムやハフマン符号、二次コンテキストモデリングなどの技術を組み合わせているという。データフォーマットはDeflate互換
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードはgithub.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
そういえばCORBAとかROSEとかUMLとかやってた気がします。 プログラミング勉強中の人にオブジェクト指向とは何なのかを何となく伝えたい話 - かまずにまるのみ。 「オブジェクト指向の価値ってよく分からないですよね。」 誕生の歴史を知ればよい。環境によっては価値がある。 コンピュータは情報数学と電子回路から誕生した。電子回路は半導体によってハードウェアからソフトウェアとなり、機械語（そしてアセンブリ言語）が必要になった。C言語はアセンブリ言語に配列と構造体を加えたものだ。手続型言語ではデータ構造とアルゴリズムを同時に設計するが別々の保守が必要だった。保守は同時にやるべきだ。データ構造とアルゴリズムを同時に同じ場所で実装し保守出来る仕組みがクラスだ。 情報数学と電子回路 情報数学は乱暴に言えばビット演算学だ。NOTとORとANDを使ってあらゆる命題論理を電子回路で置き換え可能な式に書き下
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
違法素数（いほうそすう/英: illegal prime）とは、素数のうち、違法となるような情報やコンピュータプログラムを含む数字。違法数（英語版）の一種である。 2001年、違法素数の1つが発見された。この数はある規則に従って変換すると、DVDのデジタル著作権管理を回避するコンピュータプログラムとして実行可能であり、そのプログラムはアメリカ合衆国のデジタルミレニアム著作権法で違法とされている[1]。 DVDのコピーガードを破るコンピュータプログラムDeCSSのソースコード 1999年、ヨン・レック・ヨハンセンはDVDのコピーガード (Content Scramble System;CSS)を破るコンピュータプログラム「DeCSS」を発表した。ところが2001年5月30日、アメリカ合衆国の裁判所は、このプログラムの使用を違法としただけではなく、ソースコードの公表も違法であると判断した[2
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
iTunes11がリリースされましたね。賛否両論を呼びそうな大変更。 このiTunes11、アルバム選択時の情報画面がもの凄く凝ってる。なんとアルバムジャケットにあわせて情報の色が変化するんよ！！ 何これオシャレ！ どういうアルゴリズムになっているのか、とっても気になる。 仮定としては、 ジャケットを16〜32色程度で減色、パレット抽出する。 四辺のエッジに含まれる色から、最多ピクセル色を背景に採用。 残りの色の中で、背景色と一定距離（RGB or 色相）がある最多ピクセル色を文字色1として採用。 残りの色の中で、背景色と一定距離（RGB or 色相）がある最多ピクセル色を文字色2として採用。 どうしても適切な色がない場合、白か黒を文字色に採用。 アルバムの四隅に対し、背景色でインナーシャドーをかける という感じかなと。多分これであってる。 アルゴリズムで文脈にあった綺麗な配色を作るってい
以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
sleep sort というソートアルゴリズムが話題になってますね。 常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ 最近Java のマルチスレッドの勉強を始めたので、試しにJava で sleep sort を書いてみます。 final int[] array = { 5, 3, 6, 3, 6, 3, 1, 4, 7 }; for (int i = 0; i < array.length; i++) { final int index = i; new Thread() { public void run() { try { Thread.sleep(array[index] * 10); System.out.print(array[index] + ", "); } catch (InterruptedException e) { } }; }.start()
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name:Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait exampleusage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name:Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう！（Let’s Try to Find All 200 Parameters inGoogle Algorithm） は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在（2011年4月）でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許（合衆国特許出願0050071741）に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報（Who is情報）の表示/非表示 ドメイン種類（サイトレベルドメイン（.com や co.uk） ト
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
1リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
