タグ

algorithmに関するyujioramaのブックマーク (39)

  • Squash Compression Benchmark

    The Squash library is an abstraction layer for compression algorithms, making it trivial to switch between them… or write a benchmark which tries them all, which is what you see here! The Squash Compression Benchmark currently consists of {{datasets.length|number}} datasets, each of which is tested against {{plugins.length}} plugins containing {{codecs.length|number}} codecs at every compression l

  • Is Redlock safe? - <antirez>

    Martin Kleppmann, a distributed systems researcher, yesterday published an analysis of Redlock (http://redis.io/topics/distlock), that you can find here: http://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html Redlock is a client side distributed locking algorithm I designed to be used with Redis, but the algorithm orchestrates, client side, a set of nodes that implement a data s

  • How to do distributed locking — Martin Kleppmann’s blog

    Published by Martin Kleppmann on 08 Feb 2016. As part of the research for my book, I came across an algorithm called Redlock on the Redis website. The algorithm claims to implement fault-tolerant distributed locks (or rather, leases [1]) on top of Redis, and the page asks for feedback from people who are into distributed systems. The algorithm instinctively set off some alarm bells in the back of

  • GitHub - ulid/spec: The canonical spec for ulid

    You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

    GitHub - ulid/spec: The canonical spec for ulid
  • Raft


     2018/07/02 (): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing   16:   20: : : schedule σ1, σ2 disjoint (node) 
    Raft
  • Binary search with modern processors

    第16回 StringBeginners での発表資料

    Binary search with modern processors
  • FLoCとはなにか - ぼちぼち日記


    1.  Google Chrome/89FLoC (Federated Learning of Cohorts)  Privacy SandboxEFFGoogle Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Heres What We Know.  Privacy SandboxFLoCGoogleFLoC
    FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
  • New Algorithm Breaks Speed Limit for Solving Linear Equations

    Grade school math students are likely familiar with teachers admonishing them not to just guess the answer to a problem. But a new proof establishes that, in fact, the right kind of guessing is sometimes the best way to solve systems of linear equations, one of the bedrock calculations in math. As a result, the proof establishes the first method capable of surpassing what had previously been a har

    New Algorithm Breaks Speed Limit for Solving Linear Equations
  • 高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録


    C   [1]  [2]  [2.1]  [2.2] σ [2.3]  [2.4] 0x5F3759DF [3]    (fast inverse square root)   Fast inverse square root - WikipediaC 0x5F375
    高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
    yujiorama
    yujiorama 2021/02/10
    float を long で解釈すると log_2(x) が出てくるのすごかった
  • 分散合意アルゴリズム Raft を TLA+ で検証する - 俺の Colimit を越えてゆけ

    はじめに 分散合意アルゴリズム Raft とは 分散合意アルゴリズムとは Raft の特徴 Raft が満たす性質 Election Safety Leader Append-Only Log Matching Leader Completeness State Machine Safety TLA+ とは TLA+ による Raft の形式的仕様 TLA+ による Raft の検証方法 TLA+ Toolbox のインストール 新規 Spec の作成 Model の作成と実行 補足: コマンドラインでの検証 Raft の拡張について Leadership Transfer Membership Change Log Compaction Client Interaction おわりに Raft 理解度を調べるクイズ 参考資料 Raft に関する資料 TLA+ に関する資料 はじめに この

    分散合意アルゴリズム Raft を TLA+ で検証する - 俺の Colimit を越えてゆけ
  • 近似最近傍探索の最前線

    MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑(東京大学生産技術研究所)http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベクトルが与えられたとき、そのクエリに最も似ているベクトルを高速に探す処理を近似最近傍探索という。近似最近傍探索は画像検索をはじめ様々な文脈で用いられる基的な操作であり、速度・メモリ使用量・精度のトレードオフの中で様々な手法が提案されている。チュートリアルでは、アプローチや対象とするデータの規模に応じて近年の手法を分類し、その概観を示す。また、各手法に対応するライブラリを紹介し、大規模データに対する探索を行いたい場合にどのように手法を選択すべきかの道筋を示す。

    近似最近傍探索の最前線
  • ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita


    FM-index  FM-indexBWT(LFmapping)BWTBurrows-WheelerBWTFM-index  FM-indexrank()rankLessTha
    ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
  • HMM, MEMM, CRF まとめ - あらびき日記

    この記事は abicky.net の HMM, MEMM, CRF まとめ に移行しました

    HMM, MEMM, CRF まとめ - あらびき日記
    yujiorama
    yujiorama 2015/07/03
    CRF知らないので読んでみよう
  • Bloom Filters by Example

    A Bloom filter is a data structure designed to tell you, rapidly and memory-efficiently, whether an element is present in a set. The price paid for this efficiency is that a Bloom filter is a probabilistic data structure: it tells us that the element either definitely is not in the set or may be in the set. The base data structure of a Bloom filter is a Bit Vector. Here's a small one we'll use to

    yujiorama
    yujiorama 2015/01/23
    ブルームフィルタ―のチュートリアル
  • Neil Fraser: Writing: Differential Synchronization

    by Neil Fraser, January 2009 Read this as a DocEng paper. Watch this as a Google Tech Talk. Keeping two or more copies of the same document synchronized with each other in real-time is a complex challenge. This paper describes the differential synchronization algorithm. Differential synchronization offers scalability, fault-tolerance, and responsive collaborative editing across an unreliable netwo

    Neil Fraser: Writing: Differential Synchronization
    yujiorama
    yujiorama 2014/10/10
    遠隔の複数あるドキュメントの同期を patch と diff で上手くする手法
  • Persistent data structure - Wikipedia

    In computing, a persistent data structure or not ephemeral data structure is a data structure that always preserves the previous version of itself when it is modified. Such data structures are effectively immutable, as their operations do not (visibly) update the structure in-place, but instead always yield a new updated structure. The term was introduced in Driscoll, Sarnak, Sleator, and Tarjan's

    Persistent data structure - Wikipedia
    yujiorama
    yujiorama 2014/05/12
    まとまってて面白い。英語版Wikipediaのほうがよい。
  • 文法圧縮入門:超高速テキスト処理のためのデータ圧縮(NLP2014チュートリアル)

    言語処理学会第20回年次大会(2014/3)のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは,入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法(CFG)に変換する圧縮法の総称である. 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く,検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある. 驚くべきことにその処理速度は,元テキスト上での同じ処理を理論的に,時には実際にも凌駕する. また近年,ウェブアーカイブやログ,ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている. しかしながら,文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない. そこでチュートリアルでは,文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する. 具体的には文法変換アルゴリズム,圧縮テキスト上での文字列パターン検索,文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う.Read less

    文法圧縮入門:超高速テキスト処理のためのデータ圧縮(NLP2014チュートリアル)
  • FluentdとRedisを使ったランキング機能の実装 | SmartNews開発者ブログ


     Redis(list,set,sorted setKVS 便listsorted setRedis Fluentd便log collectorFluentdRedis
  • ChordアルゴリズムによるDHT入門


    Chord  ChordDHTDistributed Hash TablePeer-to-Peer Structured Overlay Network DHTsuccessorpredecessorfinger tableChordjoinstabilize 1
    ChordアルゴリズムによるDHT入門
  • Kazuho@Cybozu Labs: フレンド・タイムライン処理の原理と実践


    « MySQL  |  | MySQL (InnoDB)  » 20080609  MySQL (InnoDB)  Twitter 稿Twitter  Mixi  ()