Team-lablog http://dev.team-lab.com/ ja Nucleus CMS v3.24 ｩ Weblog http://backend.userland.com/rss http://dev.team-lab.com//nucleus/nucleus2.gif Team-lablog http://dev.team-lab.com/ <![CDATA[チームラボ猪子の朝ナマ関連まとめ]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=209
放送後はGoogle急上昇ワードのなんと１位になったとか！
googletrend
Google急上昇ワードで "猪子寿之" が1位を獲得!
すごい、Google急上昇ワード1位が「猪子寿之」2位「チームラボ」7位「サグール」・・・どんだけ興味をそそられる内容だったんだ！


twitterタイムライン
朝生「凋落日本と若手企業家の成長戦略」注目つぶやき抽出まとめ！ #asanama
http://togetter.com/li/7309

チームラボ&#namainoko & Gジャン
http://togetter.com/li/7273

2chスレから@tksがピックアップしたもの
http://togetter.com/li/7312




2chスレ
エンジニアの@yamaryoxxxx がまとめてくれた！超グッジョブ！
■「朝まで生テレビ（２／２６）」 ２ｃｈ実況スレ チームラボ社長猪子（Ｇジャン）関連部分まとめ（その１）
■「朝まで生テレビ（２／２６）」 ２ｃｈ実況スレ チームラボ社長猪子（Ｇジャン）関連部分まとめ（その２）
■「朝まで生テレビ（２／２６）」 ２ｃｈ実況スレ チームラボ社長猪子（Ｇジャン）関連部分まとめ（その３）

東大卒デムパ系ジージャン男専用！
　↑遠慮がなくて、いちばん面白かったかも。
「こいつはベンチャー界の甲本ヒロトだ。パンカーだ。
こういう人間を日本は大事にしろ。 」
「ピエール瀧の現代版」
「東大だけどこいつ頭いいの？っていうのは鳩山と同じだな 」
「「なんとかラボ」って例外なく馬鹿が多いし、結局最後は潰れるｗｗ 」
　などなど

#asanama のハッシュタグクラウド
#namainokoのハッシュタグクラウド

TOKYO SOURCEの猪子インタビュー感想

番組サイト


ブログ記事など
朝生でチームラボの猪子寿之氏をはじめて見た
激論衰退日本と若手起業家”成長戦略”を問う
30代の起業家がんばれ（朝まで生テレビ）
チームラボの猪子さんが朝生に出演されました

チームラボ社長・猪子寿之　朝生強烈デビュー
朝生でホリエモン暴走、テレビ朝日にきれる！
]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=209 Sat, 27 Feb 2010 05:50:26 +0900 <![CDATA[2/6 Gadget1でプレゼンした チームラボボールのプレゼンをアップしました！]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=208
2/6Gadget1 チームラボボールプレゼン
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ニコ動にも動画を上げました！　コメントがついていてうれしいです！



実験中動画


バルーン+照明の連動


バルーン同士別個で動く


twitterの反応



ニコニコ動画マイリスト　（空を飛ぶもの祭り　参加中）
http://www.nicovideo.jp/mylist/17678217]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=208 Sat, 6 Feb 2010 17:31:46 +0900 <![CDATA[1000万個目の素数を超高速に出力せよ]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=207
どもまたまたやってきました。プログラムコンテスト企画、第二弾！
すごく盛り上がりましたので、またその内容をお伝えしたいと思います。

今回のルールは
「2」を1個目として、1000万個目の素数を出してください。
その値の正確さと出力までの処理時間で競い合います
環境：eclipseをインストールしただけのさらのＰＣです。
3時間以内でプログラムを完成させます。

素数とは、1とその数自身以外に正の約数がない
（つまり1とその数以外のどんな自然数によっても
割り切れない）、1 より大きな自然数のこと
（例） 2 3 5 7 11 13 17 ・・・
by wikipedia

例えば、素数判定アルゴリズムってどんなのがあるの？
「エラトステネスの篩（ふるい）」
がありますね。


参加者は社内のプログラマー11人です。
皆真剣にプログラムしてますね。



終わった後は・・・
ほかの人たちのプログラミングを拝見中！



結果測定中です。全員活目せよっ



懇親会　疲れた、、　本当にお疲れさまでした







**************
表彰式です
**************

1位　な、なんとっ　１秒４３　chkfjさんでした


彼はまだ学生、、すげー奴が現れたぞ！
前回のリベンジおめでと！あ、おめでてー研出身だ。

2位　これもすごいっ　7秒　nazokingさんでした
前回も2位。本物の実力見せつけますね。さすがです。

3位　うーん皆やるねぇ　38秒でyatoさんでした
前回は結果出ませんでしたが、リベンジおめでとーございます。
さすがアルゴリズム強いですね。


それではそれぞれのアルゴリズムについて、各人のコメントご紹介します。
1位　chkfjさん
「大学の授業でエラトステネスの篩をCで実装したことがあったので、
1000万個目の素数を出すのはすぐにできました。
さらに偶数を無視してみると6.8sになりました。
もっと速くなる方法がないものか検索していたら、
エロい人が書いたコードが落ちており、実行したら1.4sでした……
その後は確率的アルゴリズムを使った方法を試したりしましたが、
1000万個すべてを計算するには向いてないようで、
速度はそれほどでもありませんでした。
最後はインラインアセンブラを使ったコードを探していました。 」

2位 nazokingさん
「エラトステネスのふるいを忠実に実装しました。
やってる内に繰り返しやってることがあることに気づいて、
そこをつぶしていきました。
ふるいにかける配列にchar型配列を使おうとして
ヒープがあふれたので、BitSetをつかいました。
最後はBitSetを高速化しようとしてはまりました。
実際出来てもそんなに高速にならなかったと思います。
あらかじめググっておいて目標の数値以上は配列を
作らないようにしたのですが、もっと手を抜けたらしいです。 」

3位 yatoさん
「- スピード勝負なので残念ながら Perl はお蔵入り。
当然 C 言語が圧倒的に有利。わかってる。
でも Java でアルゴリズムを工夫して C 言語を打倒したい!
- でも「エラトステネスのふるい」と本質的に異なる、劇的に速い方法というのは確かなかったはず。
- というわけで「ふるい」を使いつつ、「boolean の配列としてビット配列を使い、
ビット配列を int でコピーすることによる高速化」を狙う。
- …だけど結局それに関してあまりいい方法が思いつかなかった（また企画倒れ orz ）。
- 結局、次のようなことを行った。
2～13 の素数に関して「ふるい」を実施した後の結果は P = 2・3・5・7・11・13 の周期をもった列となる。
従って、これを(int の操作で)コピーすることで2～13の処理を高速化できる。
ただし、int の配列として周期的になるように、実際には周期を 16・P とする。
- これだと 2～13 に関する計算の部分にしか効かないのであまり効果がなさそう。
- 特殊な操作が必要だから、ビット配列は自前実装にする。
- メインのクラスだけで、全部 static。
- 実行した結果、所要時間は 2 分。残念。
どうも Java がビット配列をあまり上手く扱えていないみたい。
- ダメ元でビット配列を扱うコードの
set[n / 32] |= (1 << (n % 32));
を
set[n >> 5] |= (1 << n);
に変えてみた。
下の式で、右辺の n には Java の言語仕様上自動的にビットマスクがかかる。
だから上と下は自明に同値だから、当然実行時最適化により、どちらを書いても同じ。
- と思ったら、何と下に変えたら 50 秒に縮まった。実行時最適化を信用してはいけない?
- 今考えたら、n は signed だから上と下は同じでなかった (+_+)
- 普通に boolean 配列を使った方が速いはずなので、そちらに書き直そうかとも考えたけど、
でもそれって「全く全然何の工夫のかけらもないプログラム」なので物凄くやる気が起こらないんだよなあ。
- ということで終了。
- ………、あれっ、これで3位なの!?
- 感想：スピード勝負の場合はやっぱり C 言語だね! 」


さあ次回はどんなお題にしましょうか？
リベンジ待ってますよー
もし社外から参加したいという希望者の方がいらっしゃったらぜひ声かけてください！！
チームラボのイベントの実況などtwitterで行ってます。
twitter teamlab_tech]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=207 Wed, 3 Feb 2010 23:57:48 +0900 <![CDATA[初心者向けGit社内勉強会　録画公開します]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=206 @todesking が講師をしてくれたGit勉強会の録画を公開します。

分散バージョン管理システムGitの紹介
View more presentations from todesking.


途中でUstが切れて、ファイルが2つに別れています。
冒頭3分ぐらい

本編50分ぐらい（最初の3-4分後、音が大きくなります）
]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=206 Wed, 27 Jan 2010 21:40:39 +0900 <![CDATA[バグ修正がいつ収束するかを考えたい時に]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=205


世間のみんなが持っている金銀を預かって、そのうちを8割くらい人に貸し、貸した分をまた自分たち金銀細工士に預け、それをまた、2割だけ残して、8割を貸す、これを繰り返す。



すると、金銀細工士の帳簿の上では、金銀が5倍に膨らむし、世間が金銀細工士に預けた金銀の量は5倍に増える。

どういう計算かというと、

1 + 0.8 + 0.8×0.8 + 0.8×0.8×0.8 + 0.8×0.8×0.8×0.8 + 0.8×0.8×0.8×0.8×0.8 + 0.8×0.8×0.8×0.8×0.8×0.8 + ...

= 1+0.8+0.64+0.512+0.4096+0.32768 + .... = 5 だからだ。



そうやって銀行が成立した。(注 : うろ覚えなので0.8と言う数は違うかも。)



この話はバグの収束の話にも使える。1日目にバグを100個みつけ、2日目に80個みつけ、3日目に64個みつけ、という具合に1日ごとに前日の8割のバグが見つかるような場合、結局全体でいくらのバグが見つかるかを考えると、100の5倍で500個だ。

なお、上のような計算は等比級数として知られている。たぶん高校で習ったはず。



1+R+R^2 + R^3 + .... + R^k = (1 - R^(k+1) ) / ( 1 - R )



上記の場合は、R = 0.2 を代入する。(そして k→∞としてR^(k+1)→0とする。)

1 + 0.8 + 0.64 + 0.512 + ... = 5 を表す図

他の例として、 R = 0.5 だと 2倍、R=0.9 だと 10倍になる。
]]> 数学小話 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=205 Tue, 15 Dec 2009 17:24:51 +0900 <![CDATA[941さんがチームラボ紹介を書いてくれました]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=204 941さんとライブドア社長である出澤様がいらっしゃいました。
2時間ほどラボの隅々を写真に収めて帰っていただきました。

941さんのブログにチームラボの紹介が掲載されましたけど、
ヤバイです。941さん的にはバイヤーです！
どのチームラボの紹介記事よりたくさん写真が載っていて、よく社内の様子や作ったものが
わかりますので、ぜひぜひご覧ください。

ブログはこちらから


下記では今後のチームラボのイベントや勉強会についてどんどん発言していこうと思いますので
よろしくお願いいたします。
twitter teamlab_tech]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=204 Fri, 4 Dec 2009 14:45:52 +0900 <![CDATA[レコメンデーション勉強会＠大阪　を行いました]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=203 11月15日に東京で行いましたが、今回は同テーマで大阪です。
勉強会の詳細

初めて大阪で勉強会開きました。東京と大阪の違いは
今回のような比較的ライトな勉強会を積極的に催したり、
参加したりという文化があまり根付いてないところですね。
参加メンバーもほぼ学生及び大学の先生など、学会に近い雰囲気でしたね。

ただ逆に非常に学術的な話が多くて、勉強になることばかりでしたね。
twitter teamlab_tech
私は司会をしながらでしたので、postが断続的になってしまい申し訳ありません。

今回はOR学会リコメンデーションコンテストを企画・主催をされている
先生方にも特別に講演をお願いしました。大変面白いお話を頂いたので
簡単にご紹介しようと思います。

羽室先生
ゼロサプレス型BDD(ZDD)の凄さをわかりやすくご説明いただき、
またデモも見せていただきました。驚きなことにこのアルゴリズムをお考えになったのは北海道大学の
湊先生で、あのクヌース先生からも一目を置かれるお方らしいです。すごい！
このアルゴリズムは実際に使ってみないと、本当の凄さがわからないですが、
とんでもない情報圧縮技術であることは間違いなさそうです。
ご興味ある方はぜひ一緒に勉強しましょう！
羽室先生

森田先生
今後のレコメンデーションがどうなっていくか？というテーマで大変興味深い観点で
お話を頂きました。
それはレコメンデーションが及ぼす影響として個人の影響に関する研究は多く
存在するが、その個々の影響が全体としてどのような影響を及ぼすのかという観点です。
その解を導く面白いシミュレーション実験のお話です。
テキストでの説明は非常に難しいのですが、
ランダムに散布された商品と、同じグラフ上にランダムに散布されたユーザを考えます。
これはつまりあるユーザのある一定近くに散布された商品をユーザは認知可能と考えると
ユーザ単位で認知可能な商品が近くにランダムに存在するという設定です。
そして認知外の商品がレコメンドされ、以降その商品は認知されます。
商品には効用が設定され、それにしたがって選択確率が決定されます。
→その結果は、「個人としての購買多様性は増えるが、全体の多様性は減少する」です。
つまり個人は認知可能な商品は多くなり、多くの商品から選択することが可能になります。
全体としてみれば、全ての商品が、ある一定のユーザから認知されますので、
マイナーな商品、メジャーな商品という固体差が少なくなり多様性を失います。
あまり考えたことなかったですが、興味深いなーと思いました。
森田先生

資料が揃いましたら、ぜひ他の方々のお話もご紹介したいと思います。
お待ち下さい。

下記では今後のチームラボのイベントや勉強会についてどんどん発言していこうと思いますので
よろしくお願いいたします。
twitter teamlab_tech
]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=203 Tue, 1 Dec 2009 00:06:34 +0900 <![CDATA[自作サーバカンファレンス　で発表してきました]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=202
はてなさん、pixivさん、サイバーエージェントさん、Cerevoさん、弊社チームラボ
が20分ずつ発表をしました。
各社自作サーバのディテールを、かなり詳細に公開してましたので、これから
自作しようとしている方にとって、これ以上ない参考例になったんじゃないでしょうか。
発表はustで！

はてな　吉田さん

pixiv　上薗さん

サイバーエージェント　桑野さん

Cerevo　岩佐さん

弊社チームラボはまだ自作して1年程です。
自作サーバのマシンスペックの話やマザボの話やトラフィックの話の詳細は各社にお任せして、
弊社は実際に運用時に起きた事件や工夫した点、具体的なコストの例も踏まえて
お話をしまして、自作サーバや自作サーバオフィスに興味を持ってもらおうと発表させていただきました。

発表内容で各社と大きく違う点は、自作サーバのみならず、サーバオフィスも自作しちゃった
ところでしょう。自社内でスペースがあればもちろんそれが一番良いのですが、ない場合は
データセンターしか今は選択肢がないですよね。チームラボもデータセンターでしばらく運用
してたのですが、ちょっとしたオフィスを借りて、サーバ運用すると、最終的にコストが
5分の１ぐらいになりました。もちろん単純に比較できませんが、マシン数が多くて、ラック数が
多い場合はコストを下げるソリューションとしては有効なんじゃないかと思います。

ただそのためには苦労や工夫や人力！？が必要です。
ほんとに大丈夫なのか？？と思って躊躇してる方はぜひ発表をご覧になってトライしてみて
欲しいです！もしかしたら、やっぱり躊躇するかもしれませんが。。。

紙芝居風の爆笑発表なので気楽にご覧下さい^^
こちらから

発表内容
-ラック減らそう計画
-電撃事件
-発熱事件
-サーバオフィスへ引越し大計画
-まじで！？事件
-サグールハウスのコスト
-無人化監視計画実行中
-サグールハウスへサーバ移転者募集中

発表を記事にして下さってますのでそちらも参考までに！

twitterで#jisaku09

BBwatch

CNET
]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=202 Mon, 30 Nov 2009 18:07:10 +0900 <![CDATA[第一回　プログラムコンテスト企画　3時間で署名抽出プログラムを作ろう！]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=201 書きたいと思います。

お題は「メール署名抽出プログラミングを作ろう」です。詳細は下記を見て下さい。
署名とはなにか
署名抽出って？？
抽出プログラムを作りましょう
配点

制限時間は3時間（＋泣きの延長15分）です。
環境は運営側で用意したPCです。Eclipseだけ用意してあり、PCはインターネットに繋がっていて
自由にライブラリなどダウンロード可能です。

結果の中から上位だった方のプログラムについてインタビューをまとめましたので簡単に紹介します。

優勝者インタビューのまとめ
言語 java
main()に全てのコードをつぎ込むつもりで開始。
メール単位でStringオブジェクトに入れられたので、こっから解析の仕方を
考えるんだけど、その前にとりあえずマスタデータとして使えそうなものをWebから拾う。
- 都道府県リスト -> 住所抽出に使えそう
- IPADICの人名 -> 氏名抽出に使えそう
今回の評価ポイントに「署名のありなし」があるため、署名っぽい部分の抽出を考える。
個々の項目の抽出は、順序としてはこれの後。
で、重要となるメールの解析方法だけど、行単位での解析といきたいとこだが、
後々の項目抽出を考えると、改行orブランク文字でsplitしたString配列を解析対象と
するのがよいような気がした。
署名のありなしに話を戻すと、結局、連続したPUNCTUATION文字(Character.getType()が
20or24or28)が13以上ある、という判定方法に落ち着いた(だったと思う)。
氏名は前述のIPADICの前方一致、
住所も都道府県に前方一致、郵便番号は"[〒]?[0-9]{3}-[0-9]{4}"のRegEx、
会社名に至っては、「株式会社」を含むかどうかだけで判別してたと思います。

結果は588点
署名ありなし判定は88%の精度でした！すごい！

準優勝者インタビューのまとめ
言語 ruby
抽出正規表現や抽出方法を順番に探しました。
住所の正規表現があったのが良かったです。
それぞれに、とれそう度をつけて順番に試し、また下の方にあるのを探すようにしました。
引用かどうかを判定して探さないようにしました。
携帯かどうかは電話番号が090/080かどうかで振り分けています。
名前がとれなかったので、MeCabを入れて抽出しようとしたのですが
（たぶん電話番号やメールアドレスの近くで、姓-名で並んでるはず）
windows-rubyで使う方法を探すのに手間取り、時間が切れました。

結果は466点
署名判定に失敗してましたが、抽出の精度は一番高かったです。
郵便番号は96%の精度、FAXは100%
メールアドレス88%


3位インタビューのまとめ
言語 C#
クラスはまず3つ
・ファイル読む
・ファイル吐く
・解析する
CSV読む方法は、クラスがあったなーと思ったので、Googleする。@ITにあった。コピペで終了。
エンコードのチェックのため、読むだけ読んで、全部書き出す処理を書く。
吐き出すクラスは、構造体使い構造どおりにCSVに吐くだけ。
file一個だから、try-catchでくくる。
上記が出来たので、解析部分にはいる。
構造体に、まず、全て取れなかったとしたら、を初期値としてセットする。
それぞれ、単純にIF文で、「取れたら」「取れたとして、複数合ったら」って分岐かける。
まず、署名の有り無しを見よう。署名は、大体、記号の羅列以降が書名になる。
署名以前は本文なので、切り捨てる。Regexという正規表現オブジェクトで、上
記がマッチしたINDEXを取って、それ以前を切りすてる。
その後の文字列は書名テキストになるので、テキトーな正規表現でも、誤認識率
が下がるはずだ。
メール、電話番号、携帯電話番号、URLを組み込む。

結果は428点
署名ありなし判定は88%　これもすごい！



良く見ると3人とも別の言語ですね。各人得意な言語があるのか、問題に合わせて言語を選択したのか、気になります。
意外にも非常に盛り上がったので、ぜひ今後も続けていこうと思っています。
時間制限の中でしっかり点数とってくる上位の方は本当にすごい！です。
ただ今回上位者はプログラム10年ぐらいの熟練者ばかりでしたので、もっと若い方達に頑張ってほしい！！

さあ次回はどんなお題にしましょうか？
もし社外から参加したいという希望者の方がいらっしゃったらぜひ声かけてください！！
チームラボのイベントの実況などtwitterで行ってます。
twitter teamlab_tech]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=201 Mon, 30 Nov 2009 10:01:36 +0900 <![CDATA[レコメンデーション勉強会＠東京　を行いました]]> http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=200 今回はOR学会主催の「レコメンデーションアルゴリズムコンテスト」
へ向けての勉強会でした。
こちらが勉強会の詳細です

チームラボからは、私を含めて3名が発表いたしました。

・チームラボのレコメンデーションエンジンの紹介　田村

・楽して得する！SEALの紹介など　穴井さん

・レコメンドの精度の考え方について　水谷さん

また、本コンテスト参加者2チームと学生1名も発表を行いました。

・チーム名　竹酔月のお二人の発表

・チーム名　ykfさんのお二人の発表

・早稲田大学　中村さんの発表

勉強会の様子はこちら
勉強会の様子

いや～、今回はコンテスト参加者に発表していただいたということで、
非常にレベルの高く、具体的に創意工夫したアルゴリズムの話やデータの解析の話も多く大変勉強になりました。
ただまだまだ履歴ベースもしくはコンテンツベースを使ったレコメンドという流れは
続きそうな感じですね。
また多くの方がSVDによる次元圧縮をして計算しており、これもまた流れだなと感じました。

また、飛び入り参加OKのライトニングトークを行ったところ
7名の方に参加を頂き、大変盛り上がりました。
その中でハイパーグラフ（超グラフ）の紹介がありましたが、そこでは活発なディスカッションが
繰り広げられました。皆さんも調べてみて、その可能性を探ってみてはいかがでしょうか。
ライトニングトークの内容はこちらからどうぞ。


勉強会後に料理をケータリングして会場内でそのまま懇親会を行いました。
料理が遅れるというハプニングがありまして、お料理の費用をゼロ！！にしていただき、
皆さんからの懇親会費用もゼロ！！という嬉しい誤算がありました^^
懇親会の様子はこちら
懇親会

また懇親会ではチームラボが11月頭にリリースしたジクレポ（リクルートさんの
採用キャンペーンサイト）のレコメンデーション精度を皆さんに
試していただいたり、チームラボオフィスを見学いただいたりと
大変盛り上がりました。

そもそも、コンテストへ向けての勉強会ではありましたが、
社内外でのコミュニケーションをとることができて
大変有意義な勉強会でした。

チームラボでは今後も楽しいイベント、テクノロジーを
熱く語れるイベントをドンドン開催していきたいと思っています。
またtwitterで、勉強会の実況もしていきますのでお楽しみに！
twitter　teamlab_tech]]> 技術 http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=200 Mon, 30 Nov 2009 08:54:56 +0900