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Pythonによる最適化

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最適化やデータ解析はPythonを使うと瞬時にできるよ,という話です.
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2020年11月の記事一覧

某社のCMOSアニーリング

H社がアニーリングで組合せ最適化問題を高速に解いたという記事がでていた.

こういった手法の評価には,プロはベンチマーク問題例で比較するのだが,どうやら最大カット問題に対する貪欲解法と比較をしているようだ.

1976年の理論的な研究で,高速(線形時間)だが,解の精度としてはかなり悪いのだが,これと同等の解に到達するまでの時間で比べている.

ものすごく悪い解に高速で到達するのなら貪欲解法で十分だ

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解釈可能なAI

MITのDimtrisがInterpretable AIという会社を(またまた)作ったようなので,中身の論文を読んでみた.簡単なので,学生に説明して実装を依頼したが,論文にバグがあってできなかったようだ.

論文には間違いがあるという前提で実装をしなければバグは見つからない.レフェリーも体裁さえ整っていれば,実際に実装する訳ではないのでミスは発見できないのだろう.

中身は簡単に言うと,数理最適化

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REST API

REST API

サプライチェイン最適化のためのいろいろな関数ををWeb APIで呼び出せると便利かと思い,作ってみた.いわゆるREST(Representational State Transfer) APIをというやつだ.

以前はFlaskとか使って面倒だったのだが,FastAPI というのを使うとドキュメントも同時にできる.ドキュメント化はちょうどしたかったので,ついでということだ.上に示した画面がブラウザ

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DX for Univ.

最近DXという言葉が流行しているようだ.大学もDXをすすめてほしいので,現状と改善方法についてメモっておく.

メイルの添付で資料を送ってくる.これはやめたほうが良い.特に,秘密の資料をパスワード付きで送ってきて,次のメイルでパスワードを送るのはセキュリティ上は無意味だ.わざわざ解凍してパスワードを入れる手間が極めて面倒だ.解決法はDropBoxなどを使うことだが,共有の権限について理解していない

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