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フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発

コルモゴロフ複雑性（コルモゴロフふくざつせい、英語: Kolmogorov complexity）とは、計算機科学において有限長のデータ列の複雑さを表す指標のひとつで、出力結果がそのデータに一致するプログラムの長さの最小値として定義される。コルモゴロフ複雑度、コルモゴロフ＝チャイティン複雑性 (Kolmogorov-Chaitin complexity) とも呼ばれる。 この画像はフラクタル図形であるマンデルブロ集合の一部である。このJPEGファイルのサイズは17KB以上（約140,000ビット）ある。ところが、これと同じファイルは140,000ビットよりも遥かに小さいコンピュータ・プログラムによって作成することが出来る。従って、このJPEGファイルのコルモゴロフ複雑性は140,000よりも遥かに小さい。 コルモゴロフ複雑性の概念は一見すると単純なものであるが、チューリングの停止問題やゲー

1. mjpeg stream viewer on FPGA ハードウェア処理とソフトウェア処理の違いを理解する 栗元憲一 http://k2-garage.com 13年7月14日日曜日 2. Agenda introduction 1. 自己紹介 2. FPGAって何? main 3. JPEGアルゴリズム 4. softwareのみでmotionJPEG再生 5. YCbCr-RGB変換のみhardware化 6. JPEG処理すべてhardware化 7. まとめ 13年7月14日日曜日

3. 勉強会の対象者 • この勉強会の対象者は  データ分析を始めたいけど何から手をつけていいかわからない人  データを使って予測をしたい人  分析業務に役立つ統計知識を身につけたい人  Rを使った統計解析を始めようとしている人 など、統計学やデータマイニングの 基礎知識を付けたい人を対象にしています。 Page:2 4. 本題に入る前に・・・データマイニングで大変なところ 【データハンドリングの知識】 • データ/集計結果の確認⇒間違っているデータを分析しても無意味 • ITの理解⇒データを正しく扱うためには、端末やサーバーの知識が必要 【統計学の知識】 • 分析手法の使い分け⇒導き出したい結論を得るためにまちがった統計手法を適用しない • 集計結果の読み取り⇒ｔ値、ｐ値などの言葉を知っていないと読み取れない 【データの背景知識】 • 関連情報の理解⇒データの特性を知らずに分析で

2. 自己紹介 @kazunori_279 ● クラウドやビッグデータ関連の仕事 ○ appengine ja night管理人 ● HDL歴は数か月 ○ DE0で勉強中。やっと4bit CPUが動いた ○ FPGAエクストリームコンピューティング（勉強会）始めま した

1. ジェネリクスの基礎と クラス設計への応用 2013 年版 Twetter : @nagise はてな : Nagise 所属  java-ja  北陸エンジニアグループ 2. 導入 Java 1.4 までのコード ArrayList list = new ArrayList(); list.add("hoge"); String s = (String) list.get(0);

3. 用いられている中心的な技術。名称の由来は、ウェブページの"ページ"と、Googleの創設者の一人、ラリー・ペイジの姓をかけたものであ る」(wikipedia) WEBリンクによってWEBページの価値を計算し、その価値によってソートしたものをランキングする。 outリンク(リンク) 「そのページからリンクされている = そのページはリンク先ページを推薦している」と解釈する。 そのページにとってリンク先のページは関連性が高い（推薦）しているということは、リンク先のページはそのページにとって重 要である。 しかし、そのページ自体の重要度も加味する必要がある。 「例えば、ドナルド・トランプ(Donald Trump)1人の個人的な推薦状のほうが、知らない教師や同僚20人の推薦状よりも就職の際には役に立つだろう。一方でトランプが 従業員に対しては気軽に推薦状を書く人で、4万もの推薦状を書いて

2. 自己紹介  大学時代  京都大学数理解析研究所では代数幾何 コンピュータとは縁のない世界  暗号にも興味を持つ  mp3エンコーダ「午後のこ～だ」の開発(LGPL2)  就職後  IPAからの依頼で暗号解読プログラムの作成(2004年)  『機械学習の学習』(CCA-BY3) 2012年ジュンク堂のコンピュータ書籍売り上げ3位  http://compbook.g.hatena.ne.jp/compbook/20130110  暗号の高速な実装(2013/8の時点で世界最速) The Realm of the Pairings(SAC2013)  http://sac2013.irmacs.sfu.ca/sched.html 2013/11 2 /58 3. 目次  暗号  mod pの世界  巾乗の計算  離散対数問題  ElGamal暗号 

ファイルをダウンロードする時やソフトウェアをインストールする際によく目にするのが進捗度合いを示すプログレスバーですが、このプログレスバーの表示にアニメーション効果を加えることで、処理の体感速度を実際よりも早く感じさせる効果があることがわかりました。 ProgressBarsVisualCHIv15CAMERA1 - ProgressBarsHarrison.pdf (PDFファイル) http://chrisharrison.net/projects/progressbars2/ProgressBarsHarrison.pdf カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学科 Human-Computer Interaction Instituteの研究チームは、次の3種類のバーを比較して実験を行いました。 実験では、この3種類のバーをそれぞれ比較させることで、その効果の違いを浮き彫りにして

About us データサイエンティスト協会とは データサイエンティストが活躍する場の確保、拡充を実現し、エンパワーメントする 2013年に発足した当協会は、データサイエンティストに求められるナレッジやスキルの定義、実態調査、ガバメントリレーションを含む情報発信、セミナー・トレーニング・検定プログラム等の提供、他団体との協業などを通じて、データサイエンティストを取り巻く環境を整備してきました。コミュニティ活動などを通し、データサイエンティストやそれを目指す学生や採用する企業、育成する教育機関のみなさまと交流し、業界の発展に貢献していきます。

元ネタはダブル・ディスパッチ～典型的なオブジェクト指向プログラミング・イディオム～ です。 これをF#でやってみるとどうなるかやってみましょう。 レンタルショップの例(レベル1) 商品としてCDやDVDを取り扱うレンタルショップを想像・・・するのは面倒でしょうから、コードで示しますね。 type MemberKind = | Common | Gold type Member = { Kind: MemberKind } type ItemKind = | CD | DVD type Item = { Kind: ItemKind } module RentalShop = let calculateRentalFee (item: Item) (member_: Member) = (* 金額を計算する *) レンタル料の計算が、商品種別と会員種別の組み合わせによって変わるようです。 一

Takayuki Shimizukawa @shimizukawa @masa_edw コネクションプールが無い場合、使い終わったコネクションが即解放されない（解放まで多少遅延する）ので実際に使っているコネクションの数より多く存在する。その分メモリを圧迫して効率が悪い。っていう話は聞いたことがあるよ（要出典 2013-09-04 09:27:28 ハイパーむとう @masa_edw @voluntas 現状で必要な状況は理解していますが、なぜそうなるのか理解していないということです。他にもたとえば、bitlyの呼び出しはコネクションプールを使うべきか？なぜ(べき、べきでない)のか？どういう要請でそうなのか？と言う問いに僕は答えられません。 2013-09-04 09:31:22

airman @a7a7a7m <li><a class="js-nav" href="/following" data-element-term="following_stats" data-nav='following'><strong>353</strong>フォロー</a></li> 2013-09-03 17:19:24 airman @a7a7a7m <li><a class="js-nav" href="/followers" data-element-term="follower_stats" data-nav='followers'><strong>781</strong>フォロワー</a></li> </ul> 2013-09-03 17:20:03