指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
快適に動作するアプリケーションを提供するために、パフォーマンス・チューニングについてもっと深く学びたい。そんなUnityエンジニアのみなさまにぜひ読んでいただきたい電子書籍が登場しました。 その名もずばり『Unity パフォーマンスチューニング バイブル』。 執筆を手がけたのはサイバーエージェントグループ各社の精鋭エンジニアの方々。元々はサイバーエージェントグループ内の共有資料として制作されたそうですが、その内容とボリュームは「社内向け」の範疇に収まらないほどの商業技術書レベルです。そしてこの度、本書が誰でも無料で読める電子書籍として、社外にも公開されることが決まりました。 一般公開に先駆けて本書を拝読したユニティ・テクノロジーズ・ジャパンのエンジニアからも、絶賛の声が相次いでいます。 本書はこれからパフォーマンス・チューニングを学ぶ人にとって、最適な一冊です。すでに実務経験のある人にとっ
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
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
ウェブサイトを閲覧していると「画像の読み込みが遅い」という場面に遭遇したことがある人は多いはず。画像はウェブサイトのパフォーマンスを左右する要素のひとつであり、ウェブ開発において取り扱いに注意すべきものです。そんな画像をウェブサイトで扱う際の最適化方法について、GoogleのエンジニアであるMalte Ubl氏が解説しています。 Maximally optimizing image loading for the web in 2021 https://www.industrialempathy.com/posts/image-optimizations/ ◆img要素にwidthとheightを指定する アスペクト比を維持したまま画像サイズを変更するには、「style」要素に「max-width: 100%」や「height: auto」と指定しておく手法がよく用いられます。この手法に加
「Web Speed Hackathon 2022」という「非常に重たいWebアプリをチューニングして、いかに高速にするかを競う競技」があります。 リモート参加で11月1日から27日まで開催されています。 ここで言う「高速」とはCore Web Vitalsのスコアが高いことを言い、Lighthouseのスコアをベースにした500点満点の争いです。 ISUCONのフロントエンド版ですね。 以前にも同じ課題で「学生向け」と「社内（サイバーエージェント）向け」が行われたらしく、まだ500点を出した人はいません。 そこで僕は「満点を出したい」と思い、初日から、いやむしろフライングしていたからその前から頑張ってきました。 そして、先日（17日）、ついに500点満点を出しました！ たぶん、レギュレーションはクリアしている、はずです（もし違反してたらすいません…）。 自動で行われる「Visual Re
かねてより人間、とりわけ労働者や従業員をリソースと呼ぶことについて批判的な意見を聞くことがあった。 2018 Don't call people resources - Ben Linders 2021 社員を「リソース」と呼んではいけない――。 | d's JOURNAL（dsj）- 理想の人事へ、ショートカット 2022 人間をリソースと呼ばない方がいいと思う - ジムには乗りたい 加えて、これらの主張に対するカウンターを見たこともある。「問題の所在が不明瞭」「情緒的な意見のみで代替が示されない」「人材を人財と書くような言葉遊びでは」等々。俗っぽく言えばここにあるのは、「モノ扱いしないでほしい」vs「とは言っても経営管理上はヒト・モノ・カネ・情報はリソースでしょ」という対立である。 この件について「人間をリソースと呼ぶことの問題についてアカデミックな見解・理論はあるのか」「人間をリソー
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
公平な資源配分のアルゴリズムを研究する情報理工学系研究科の五十嵐歩美准教授。「公平性」の概念を数学的に定義して、配分のしかたを数理的に解析する「公平分割理論」を研究してきました。その取り組みが評価され、2021年にMITテクノロジーレヴューの「Innovators Under 35 Japan 2021」に選出。2022年には、一般社団法人コード・フォー・ジャパンと共同で、家事分担のへだたりを可視化してくれるWebアプリ「家事分担コンシェルジュ」を開発しました。 ゴミ出し、掃除、料理、洗濯など、パートナー間で不満が募りやすい家事の分担。どうすれば公平に、双方が納得できる形で分担できるのか。そこに数学の理論を持ち込み、それぞれが得意な家事を振り分ける数理モデルを開発して完成したのが「家事分担コンシェルジュ」です。画面に表示される家事リストの中から該当家事を選択し、それぞれの家事を週に何回担当
Kernel/VM探検隊はカーネルや仮想マシンなどを代表とした、低レイヤーな話題でワイワイ盛り上がるマニアックな勉強会です。植山氏は、制作中のリンカである「mold」について発表しました。全2回。前半は、リンカの概要について話しました。 LLVMのリンカ「lld」オリジナルの作者植山類氏：植山類です。今僕が作っているmoldというリンカについて発表します。 今回の発表の概要です。リンカが何かを知っている人はそんなにたくさんいないと思うので、まず説明します。次に、「mold」のポイントは速いことなのですが、速いと何がうれしいのかを説明します。そのあと、どれくらい速いのかを説明した上で、どう実現されているのか、概要を紹介します。詳細になると何時間あっても終わらないので、かなりハイレベルな話をします。 自己紹介のスライドを入れていませんが、僕はリンカを何度か作ったことがあって、LLVMのlldの
ウェブサイトの表示スピードはサイトの健全性における重要な観点の一つです。Googleが提唱するCore Web Vitalsコア・ウェブ・バイタルズと呼ばれる指標の中にもサイト表示スピードに関する項目があり、表示されるまでの時間が単なるユーザー体験だけでなく、SEOでも無視できない存在です。表示スピード低下の要因はネットワークやサーバーサイド、そしてフロントエンドまで広範囲におよびます。本記事ではその中でも画像の読み込みについて改善できるテクニックを改善前と改善後を比べながら紹介します。 改善前サンプルを別ウインドウで開く 改善後サンプルを別ウインドウで開く 画像読み込みBefore / Afeter 上図はLighthouseによるチェックの結果です。Lighthouseはウェブサイト検査ツールで、ウェブページのパフォーマンス、アクセシビリティ、SEOなどの状態を計測できます。Googl
こんにちは。労働者です。とあるプログラムで学生さんの課題を添削していたら面白い話に出会いました。 僕は今、主に学部生向けのインターン研修的なプログラムでメンターなるものをやっています。メンターとしての仕事は、学生さんの課題へフィードバックを返し、Office Hourというセッションを毎週設けて質問受けやCSに関するトークを行うといった内容になっています。今回話題に取り上げるのはその中の課題の1つ、「行列積のプログラムを書いて時間を計測せよ」という何気ない話で、続く課題たちのいわば前座のようなものです。こういったところに沼は隠されているものですね。 担当している学生さんたちが細かい実験を行ってくれて以下のような疑問が提示されました。 「行列積の計算が N = 1024のときだけ N = 1023, 1025のときに比べて3倍遅いのはなぜ？」 配列のサイズが2のべき乗になるのは避けるべきとい
月間ページビュー(PV)が500万PVあり、データ転送量も80TBあるという人気ウェブサイトを400ドル(約4万6000円)以下で維持する方法を、3Dのアセットライブラリを一般公開しているPoly Havenがまとめています。 How we handle 80TB and 5M page views a month for under $400 – Poly Haven Blog https://blog.polyhaven.com/how-we-handle-80tb-and-5m-page-views-a-month-for-under-400/ ウェブサイト運営のポイントの1つは「資金リソースをどう管理するか」です。資金があればAmazon S3のようなクラウドプラットフォームを利用するのが簡単ですが、データ転送量が月間80TBもあるPoly HavenのようなウェブサイトでAmaz
Merpay Advent Calendar 2019 の2日目は @1000ch (id:hc0001) がお送りします。この記事は2019年11月16日に福岡で開催された Frontend Conference Fukuoka 2019 のセッション、HTML Optimization for Web Performance の書き起こし記事です。 docs.google.com なぜ HTML の最適化が重要なのか 先日公開された Chromium Blog: Moving towards a faster web をご覧になられたでしょうか。Google は Web ページのパフォーマンスの重要性を様々な形で啓蒙してきましたが、この記事では Chrome のもとになっている Chromium に、Web ページのパフォーマンスをブラウザ UI として表示する機能を追加し、ユーザーが
中野 仁 (AnityA) @Jin_AnityA ユーザー側とシステムを本業にしているベンダー側で組織の能力差がでるし、結果的に情報の非対称性が拡大する 外部に発注するにもユーザー側に必要な能力というのはあるし、それがないとプロジェクトの成功確率は落ちる 日本企業でシステムトラブルが相次ぐ根本原因 SIerとユーザー企業の間にある｢埋められない人材格差｣ president.jp/articles/-/819… 2024-06-01 07:41:21 リンク PRESIDENT Online（プレジデントオンライン） ｢プッチンプリン｣の出荷停止に､ゆうちょ銀行の入金遅延…日本企業でシステムトラブルが相次ぐ根本原因 SIerとユーザー企業の間にある｢埋められない人材格差｣ 江崎グリコのシステム障害によりプッチンプリンなど一部商品の出荷が停止している。4月にはゆうちょ銀行で入金遅延が起きた
こんにちは、クックパッドマート流通基盤アプリケーション開発グループのオサ（@s_osa_）です。 生鮮食品の EC サービスであるクックパッドマートでは、「1品から送料無料」をはじめとするサービスの特徴を実現するために、商品の流通網を自分たちでつくっています。 このエントリでは、商品をユーザーに届けるための配送ルートを自動生成している仕組みについて紹介します。 解決したい問題 配送ルートとは クックパッドマートにはいくつかの流通方法がありますが、ここでは「ステーション便」と呼ばれるものについて解説します。他の流通方法などを含む全体像が気になる方は以下のエントリがオススメです。 クックパッド生鮮 EC お届けの裏側 2022 年版 - クックパッド開発者ブログ ステーション便では、ハブと呼ばれる流通拠点からユーザーが商品を受け取りに行く場所であるステーションへと商品を運びます。東京都、神奈川
Ryzenはゲーム用CPUとしては特に問題ないのだが、 ソフトウェア開発においてはIntelのCPUに比べて不便なポイントがいくつかある。 日々業務で使っていてあまりにもストレスが溜まるので、CPUをIntel Core i7に変更した。 このマシンは8年前に組んだ自作PC なのだが、使っていて不便を感じたパーツを差し替え続けた結果、 今回のアップデートで全てのパーツが当時とは違うものに変わったため、 それぞれ古い方のパーツで不便だったポイントなどを紹介したい。 仕事で使う自作PC 社内のサービスをいじる時は会社から貸与されているM1 MacBook Proを使うのだが、このマシンは不便である。 Rubyのビルドは自分のLinuxのマシンに比べ2倍以上遅いし、Reverse Debuggingができるデバッガが存在しないし、 慣れたツールであるLinux perfも使えないし、Podman
数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー 「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。（DS=データサイエンティスト） 発... ◆【理論・実践】（2021年時点で）オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化： ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機…
本スライドでは、数理最適化を概観し、基本的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。 【目次】 1 章 数理最適化とは（p.2～20） 2 章 連続最適化問題（p.21～133） 3 章 離散最適化問題（p.134～238…
パフォーマンス改善の文脈で良く用いられるフレーズとして、「推測するな、計測せよ」というものがある。これはRob PikeのNotes on Programming in Cからの引用なのだが、原典と少し印象が違う。 Rule 1. You can’t tell where a program is going to spend its time. Bottlenecks occur in surprising places, so don’t try to second guess and put in a speed hack until you’ve proven that’s where the bottleneck is. Rule 2. Measure. Don’t tune for speed until you’ve measured, and even then don’t
こんにちは ハタ です。 今回は以前iOSのクライアントサイドで実装していた通知ぼかし機能をサーバサイド(配信サーバ)上に再実装した事を書きたいなと思います 今回はかなり内容を絞りに絞ったのですが、長くなってしまいました、、 目次機能があったのでつけてみました、読み飛ばして読みやすくなった(?)かもしれません 目次 目次 通知ぼかし機能とは サーバサイド通知ぼかし プロトタイプの実装 苦労の始まり その1 画像処理速度 苦労の始まり その2 データ量 さらなる計算量の削減を求めて さらなる最適化へ Halide の世界へ 簡単な halide の紹介 苦労の始まり その3 いざ リリース リリースその後 We are hiring! 通知ぼかし機能とは 通知ぼかし機能は、ミラティブ上での配信中に写り込んでしまったiOSの通知ダイアログをダイアログの中身を見えないようにぼかし処理をしてあげる
Burikaigi 2023 https://burikaigi.dev/
皆さんは『配列から欠けている数字を見つけろ』と言われたら、どう答えますか？ 多くの方は「HashSetで解けばいい」と考えるでしょう。しかし、1000万個の要素で実測したところ、Pythonのsetは945MBもの追加メモリを消費し、処理に2.3秒かかりました。一方、XORを使った解法は追加メモリゼロ、C言語なら1ミリ秒で完了します。 なぜこれほどの差が生まれるのか？ XORには単なるトリック以上の深い理論があり、配列の欠損値検出だけでなく、RAID 5のデータ復元やネットワークのエラー検出など、実務で幅広く応用されているのです。 追記: ネットワーク転送時のパケットロスやノイズによるデータ欠損、さらには宇宙線がメモリに衝突してビットが反転する「ソフトエラー」により、配列から要素が失われることがあります。 本記事では、Florian Hartmannの「That XOR Trick」1を基
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「蒸留」ってなに？ 皆さん「蒸留」という言葉からは、お酒を作る場面やアロマオイルを抽出する場面を思い浮かべるかもしれません。実はAIの世界にも「知識蒸留」というテクニックがあります。これは、簡単に言うと「大きくて賢いモデル（教師モデル）が持っている知識を、小さくて軽量なモデル（生徒モデル）に教え込む」方法です。 先生が自分の知恵を要点だけノートにまとめて、生徒に渡すようなイメージですね。大規模なAIモデルは高性能ですが、サイズが大きく計算コストも莫大です。知識蒸留を使えば、その高性能な教師モデルの知識の“エッセンス”を抽出して生徒モデ
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
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。
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
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
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
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EXPLAINを使ったPostgreSQLのクエリ最適化の基本と実践
TL;DR Q: HPCプログラマの書くコードってなんで古臭いの？ A: そうしないと性能が出なかったから はじめに スパコンを使ってそれなりに長いこと研究をしています。初めてスパコンを使ったのは今から25年くらい前です。発展の早い世界ですので、昔と今ではだいぶ違ってきています。この前、スパコンを使う時の「常識」がすでに現在では常識ではなくなっているっぽいことを知り、私も「そっち側」になったのか、と感慨深くなりました。以下は、HPC業界の語り部に片足を突っ込んだおっさんの戯言です。 なお、以下では主に「京」の話をするため、富士通のC++コンパイラに文句を言う形になりますが、富士通が悪いのではなく、昔のスパコンに搭載されていたC++コンパイラはどれもかなり酷かったということはあらかじめ言っておきたい気がします。IBMのコンパイラとかも酷かったし、なんならIntelのコンパイラもバグだらけだっ
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。（「停止する再帰的処理は常に同じ時間・空間計算量の非再帰処理に書き換えられる」、真っぽいのですが厳密な証明が見つけられなかったのでもしかしたら反例が
前回の在籍も含めると、累計9年半、本家MySQLチームでInnoDBの性能改善をターゲットに開発の仕事してきました。5.7でのb-tree index scaleや、8.0の初期の新機能で入ってしまった性能問題の修正など貢献できましたが、ここ数年は開発が進む度に導入される性能劣化に追いつけなくなってしまいました。悪いコードを見つけて直そうとしても抵抗が大きいのも大きな要因です。（遅くしたいのでしょうか？遅いことが認識できないのでしょうか？） この度、体制変更で退職を勧められたのを機に、別の営みでMySQL/InnoDBの性能を改善していくことにしました。どうせ、性能劣化に(私よりも)無頓着な現体制では私が性能を改善することは困難なので、成果は出ないでしょう。（直しても、同時に導入される新機能・修正による劣化に改善分を喰いつぶされることもしばしばあった、と考えています。キリがありません。そも
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
本記事では、現在進行中の研究「機械学習×数理最適化」に関する取り組みの一環として検討している、需要予測を活用した業務プロセスの改善について紹介します。 はじめに 背景 数理最適化とは 機械学習×数理最適化で解決が期待できる課題 実現方法の検討 問題設定 Node-AIでの需要予測 数理最適化によるシフト計画 条件データ 定式化 プログラム 結果 まとめ おわりに はじめに こんにちは、イノベーションセンターの伊藤です。 普段はNode-AIやAI Autopilot Systemといったプロダクトの品質向上を目的に、研究開発を行っています。現在は予測精度の向上を目指した機械学習技術の研究に加え、予測結果の活用に向けた技術の研究に取り組んでいます。 また、我々のチームでは、これらの取り組みを通じて得られた研究成果やデータ分析ノウハウをごちきかというナレッジベースに体系的にまとめています。 本
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