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情報科学に関するgreenbowのブックマーク (9)

  • 第288回 人工知能時代には必須か？　最近、プロセッサに搭載されている「NPU」って何


    最近、プロセッサに﹁NPU﹂と呼ばれる人工知能︵AI︶処理に特化したユニットが搭載されるのがちょっとしたブーム︵？︶になっている。このNPUって、GPUなどと何が違うのか、なぜプロセッサに搭載されるようになってきたのか解説しよう。 プロセッサに搭載されている﹁NPU﹂って何？ Intelの最新プロセッサ﹁Core Ultra﹂には、人工知能︵AI︶処理に特化した﹁NPU﹂が搭載されている。NPUは、スマートフォン向けのプロセッサにも搭載が進んでいる。ところで、このNPUはCPUやGPUと何が違うのだろうか？　写真は、Intelのプレスリリース﹁AI PCの新時代の到来を告げるインテル Core Ultra プロセッサー﹂のCore Ultraプロセッサーの写真を使って、﹁CPU﹂﹁GPU﹂﹁NPU﹂の文字を載せたもの。 今回のお題は﹁NPU﹂である。出だしから注釈になってしまうが、NPUと
    第288回 人工知能時代には必須か？　最近、プロセッサに搭載されている「NPU」って何

  • 妻に公開鍵暗号を教えてみた - 西尾泰和のはてなダイアリー


    何気なく放送大学をつけていたら公開鍵暗号の話をしていた。 妻﹁この話、何度聞いてもわかんないのよね﹂ 僕﹁え、どこがわからない？どこまではわかってる？﹂ 妻﹁平文はわかるけど、鍵を共有するとか秘密にするとか、署名するとかがよくわからない﹂ 僕﹁あー、鍵に例えているのが逆効果なのか﹂ ﹁鍵﹂をNGワードに指定 僕﹁じゃあ﹃鍵﹄という言葉を使わずに説明してみよう。暗号って﹃平文を暗号文に変換する方法﹄で伝えたい文章を暗号文に変えて送り、受け取った人はそれに﹃暗号文を平文に戻す方法﹄を使って元の文章を得るわけだ。その目的は、途中の通信文が敵に取られたりしても通信の内容がバレないようにするため。﹂ 妻﹁うん﹂ 僕﹁昔の暗号化の方法は、片方の方法がわかるともう片方の方法も分かった。例えば﹃アルファベットを後ろに1個ずつずらすと平文に戻せます﹄って教えてもらったら、﹃なるほど、前に1個ずつずらせば暗号
    妻に公開鍵暗号を教えてみた - 西尾泰和のはてなダイアリー

  • 「1Byteが8bitに決まったワケ」についての長い話　まずは「バベッジの階差機関」から


    いつものようにヘロヘロと仕事をしていると、突如担当編集の松尾氏からMessengerで﹁これに対するちゃんとした回答を書けるのは大原さんだなということで、また歴史物をお願いしたく﹂という依頼が飛び込んできた。 いやちゃんとした回答も何も、上のTreeで出題されたSEライダー氏が正解を出されているわけですが、歴史的経緯というか、ここに至るまでの話というのが長い訳で、その辺りを少し説明してみたいと思う。 ちなみに出題に少しだけ違和感がある︵なぜ10bitがキリがいいと思うのか？︶のは、筆者もこっち側の人間だからかもしれない。 回答の前に、その根底にある2進数採用の経緯 そもそも非コンピュータ業界の方からすれば、2進数がベースという辺りから違和感を覚えるのではないかと思う。実際、世界最初の計算機︵≠電子計算機︶とされる﹁バベッジの階差機関﹂︵写真1︶にしても、世界最初の電子計算機︵※1︶であるE
    「1Byteが8bitに決まったワケ」についての長い話　まずは「バベッジの階差機関」から
    greenbow
    greenbow 2022/02/03
    面白かった。
    リンク

  • 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
    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

  • リトルの法則 - Wikipedia


    リトルの法則 (リトルのほうそく、英:Little's law) あるいはリトルの定理 (リトルのていり、Little's theorem) とは、待ち行列理論において 安定な系において長時間平均化した顧客数 L (与えられた負荷、offered load)は、長時間平均化した到着率λと、長時間平均化した顧客が系に費やす時間Wの積に等しい、すなわち という法則である。 概要[編集] 本法則は直感的には理にかなったものであるが、対象がどのような確率分布であってもこの振る舞いをするという点と、到着した顧客やサービスする顧客に基づいてどのようにスケジュールするかについて何の仮定も設けない点は特筆すべきである。 最初の証明は1961年[訳語疑問点]に当時ケース・ウェスタン・リザーブ大学にいたジョン・リトル︵John Little︶によって発表された。この法則はいかなるシステムにも適用でき、また

  • CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。

    お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre

  • This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos

    This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,

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  • Data Structure Visualization

    Currently, we have visualizations for the following data structures and algorithms: Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available in java version) Lists: Linked List Implementation (available in java version) Recursion Factorial Reversing a String N-Queens Problem Indexing

  • Kida's HP --- Lectures

    アルゴリズムとデータ構造（2019春学期） ガイダンス， 資料ダウンロード(pdf) アルゴリズムと計算量， 資料ダウンロード(pdf) 基本的なデータ構造(1)， 資料ダウンロード(pdf)， 補足資料ダウンロード(pdf)， おまけ(pdf)， 基本的なデータ構造(2)， 資料ダウンロード(pdf)， 補足資料ダウンロード(pdf) 基本的なデータ構造(2)，（資料は前と同じ） 探索のためのデータ構造(1)， 資料ダウンロード(pdf) 探索のためのデータ構造(2)， 資料ダウンロード(pdf) 探索のためのデータ構造(3)， 資料ダウンロード(pdf)， 補足資料ダウンロード(pdf)， 探索のためのデータ構造(3)，（資料は前と同じ） 整列のアルゴリズム(1)， 資料ダウンロード(pdf) 整列のアルゴリズム(2)， 資料ダウンロード(pdf) グラフとネットワークのアルゴリズム(

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