Philippe Flajolet’s contribution to streaming algorithmsJérémie Lumbroso's talk at the AK Data Science Summit on Streaming and Sketching in Big Data and Analytics on 06/20/2013 at 111 Minna. For more information: http://blog.aggregateknowledge.com/ak-data-science-summit-june-20-2013
Rustで作ってみよう -- HyperLogLogと並列処理で、ウィキペディア全記事のユニーク単語数を見積もる（その１） - Qiita
HyperLogLogで遊ぶ - Negative/Positive Thinking
はじめに 「さぁ、お前の罪の異なり数を数えろ！」と言われたときに使えそうな「HyperLogLog」という異なり数をカウントする方法を教えてもらったので、遊んでみた。 いつもながら論文ちゃんと読んでないので、条件やコード間違ってるかも。。。 HyperLogLogとは cardinalityと呼ばれる、要素の異なり数を決定する問題 かなり省メモリで精度のよい異なり数を推定できる方法 要素をそのまま保存せず、ハッシュ値に変換したものをうまくレジスタに保存しておく ので、レジスタサイズ程度しかメモリを使わない 並列化もできて、最近のbigdataとかで注目されている また、googleが並列計算用に改善したHyperLogLogを提案してるみたい http://blog.aggregateknowledge.com/2013/01/24/hyperloglog-googles-take-on-
乱択データ構造の最新事情 －MinHash と HyperLogLog の最近の進歩－
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
HyperLogLog - Wikipedia
HyperLogLog is an algorithm for the count-distinct problem, approximating the number of distinct elements in a multiset.[1] Calculating the exact cardinality of the distinct elements of a multiset requires an amount of memory proportional to the cardinality, which is impractical for very large data sets. Probabilistic cardinality estimators, such as the HyperLogLog algorithm, use significantly les
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