🌕 Bloom 濾波器詳解
➤ 瞭解 Bloom 濾波器的原理、優缺點與應用
✤ https://llimllib.github.io/bloomfilter-tutorial/
本文深入探討了 Bloom 濾波器，一種用於快速判斷元素是否包含在一組資料中的機率性資料結構。它透過位元向量和多個雜湊函數實現高效的記憶體利用率，但存在誤判的可能性。文章詳細解釋了 Bloom 濾波器的原理、雜湊函數的選擇、濾波器大小的設定以及應用場景，並提供了相關的實作案例和參考資料。
+ 這篇文章解釋得非常清楚，讓我對 Bloom 濾波器的概念有了更深入的理解，也知道它在實際應用中的考量點。
+ 我一直想知道 Bloom 濾波器是如何工作的，這篇文章提供了一個很好的範例和說明，讓我受益匪淺。
#資料結構 #演算法 #程式設計

Addictions Are Being Engineered | Hacker News

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🌖 最小布林公式
➤ 探索布林函數複雜度的奧祕
✤ https://research.swtch.com/boolean
本文探討了計算布林函數所需的最小AND和OR運算子數量。作者回顧了自己與Alex Healy在2010年計算出五變數布林函數所需最小運算子數為28的過程，並分享了他們如何避免被Knuth的研究搶先一步。文章詳細描述了他們使用的演算法，該演算法基於Floyd-Warshall最短路徑演算法，並通過識別具有相同複雜度的函數類別來優化計算過程。最終，他們成功確定了五變數布林函數所需的最小運算子數量，並推翻了先前關於奇偶函數總是難解函數的猜測。
+ 這篇文章真是太棒了！它深入淺出地解釋了複雜的演算法和數學概念，讓我對布林代數有了更深的瞭解。
+ 雖然文章內容有些技術性，但作者的敘述方式非常清晰，讓人即使沒有相關背景也能理解其中的精髓。
#計算機科學 #布林代數 #演算法

🌕 A* 演算法導論
➤ 探索圖搜尋與路徑規劃的基礎
✤ https://www.redblobgames.com/pathfinding/a-star/introduction.html
本文深入介紹了 A* 演算法及其相關的圖搜尋演算法，包括廣度優先搜尋（Breadth First Search）和戴克斯特拉演算法（Dijkstra’s Algorithm）。文章闡述了 A* 演算法的核心概念，即如何利用圖形數據結構尋找最短路徑，並探討了圖的表示方法、演算法的優化以及在遊戲地圖和環境中的應用。此外，文章還介紹瞭如何通過早期退出、權重成本等方式提升演算法效率。
+ 這篇文章解釋得非常清楚，即使我對演算法不太熟悉也能理解 A* 演算法的基本原理。
+ 我在開發遊戲時一直苦惱於路徑尋找的問題，這篇文章提供了一些非常有用的想法和實用技巧。
#演算法 #圖論 #路徑尋找

🌕 子字串搜尋的SIMD友善演算法
➤ 如何利用SIMD指令集提升字串搜尋效率
✤ http://0x80.pl/notesen/2016-11-28-simd-strfind.html
本文探討了在現代CPU架構下，針對字串搜尋問題的效能優化。傳統字串搜尋演算法（如Knuth-Morris-Pratt、Boyer Moore、Karp-Rabin）假設單個字元比較是廉價操作，但現代CPU的SIMD指令集允許同時比較多個字元，使得傳統假設不再成立。文章介紹了兩種利用SIMD指令集優化字串搜尋的方法，並提供了從SWAR到AVX512F等不同實現的效能測試結果，證明瞭SIMD在提升搜尋效率上的潛力。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了SIMD運算在字串搜尋中的應用，對於想提升程式效能的開發者來說很有幫助。
+ 實際的效能測試數據讓人信服，SIMD確實能在某些情況下大幅提升搜尋速度。
#演算法 #SIMD #程式效能

🌗 如何調查阿姆斯特丹建立「公平」欺詐偵測模型的嘗試
➤ AI 倫理的棘手現實：阿姆斯特丹的公平模型探索
✤ https://www.lighthousereports.com/methodology/amsterdam-fairness/
Lighthouse Reports 針對阿姆斯特丹市嘗試建立公平的社會福利欺詐偵測模型進行了深入調查。儘管該市致力於透明化和公平性，但研究發現，即使避免使用明顯的歧視性變數，模型仍可能因訓練數據的偏見和指標選擇的差異而產生不公平的結果。此調查突顯了在實際應用中建立真正公平的 AI 工具所面臨的挑戰，並呼應了歐盟等地區對 AI 監管日益增加的趨勢。
+ 「這篇文章讓我意識到，即使是為了公平而設計的 AI，也可能因為數據本身的問題而產生偏見。這真的是一個需要持續關注和改進的領域。」
+ 「阿姆斯特丹的做法值得肯定，他們願意公開模型和數據供人檢視，但這項調查也證明瞭 AI 的公平性不是一句口號，需要嚴謹的測試和監控。」
#人工智慧 #倫理 #演算法 #歧視 #社會福利

🌕 計算複雜性：新哥德爾獎得主風味十足且更清爽
➤ 偽隨機數與拉姆齊理論的交匯
✤ https://blog.computationalcomplexity.org/2025/06/the-new-godel-prize-winner-tastes-great.html
埃山·查託帕迪亞（Eshan Chattopadhyay）和戴維·祖克曼（David Zuckerman）因其關於顯式雙源提取器和彈性函數的論文榮獲2025年哥德爾獎。該研究成果在偽隨機性和拉姆齊理論中均有應用，尤其在構建性拉姆齊理論方面提供了顯著的改進，將建構性界限提升至指數級別。儘管作者對於其在拉姆齊理論中的應用存在爭論，但其核心價值在於從兩個獨立的低最小熵來源中提取接近完美的隨機位。
+ 聽起來這篇論文在理論計算機科學領域有著重要的影響，特別是在隨機性相關的研究中。
+ 哥德爾獎得主的研究成果，肯定非常深奧，但能應用到實際問題中，實在令人敬佩。
#計算機科學 #數學 #哥德爾獎 #演算法

🌗 計算複雜性：你所需的記憶體遠少於時間
➤ 時間與空間的劃時代差異
✤ https://blog.computationalcomplexity.org/2025/02/you-need-much-less-memory-than-time.html
最新研究表明，所有演算法都可以使用比原始演算法所需時間少得多的記憶體來模擬。Ryan Williams 的研究成果顯示，DTIME(t(n)) 包含於 DSPACE(√(t(n)log t(n)))，這相較於先前的模擬結果有顯著提升。此突破建立在James Cook和Ian Mertz的空間效率樹狀評估演算法之上，並對計算複雜性理論產生深遠影響，也可能影響 P 與 PSPACE 的分離問題。
+ 這個研究結果真是令人驚訝！一直以為時間和空間是密不可分的，現在看來事情並非如此。
+ 雖然我不是這個領域的專家，但這個發現似乎可能對未來電腦的設計和演算法的優化產生重大影響。
#計算複雜性 #演算法 #理論電腦科學

🌕 艾特金森抖動演算法
➤ 經典圖像濾鏡的現代實現
✤ https://gazs.github.io/canvas-atkinson-dither/
這是一個艾特金森抖動演算法的網頁應用程式，模擬了早期 Macintosh 1-bit 濾鏡的效果。它將每個像素與 50% 灰階比較，轉換為黑或白，並將差異分散到相鄰像素，以達到更平滑的視覺效果。使用者可以上傳圖片並選擇不同的尺寸進行轉換，最終圖像可以右鍵儲存。
+ 這演算法效果不錯，讓黑白圖看起來更細緻，不像直接二值化那麼粗糙！
+ 介面簡單易用，上傳圖片速度也很快，很方便！
#圖像處理 #演算法 #網頁應用程式

🌗 網格邊緣構建：藝術、科技與其他雜談
➤ 理解多邊形網格拓撲結構的關鍵
✤ https://maxliani.wordpress.com/2025/03/01/mesh-edge-construction/
本文探討了計算多邊形網格邊緣的三種等效演算法，旨在提高效率。作者首先闡述了網格拓撲的常見表示方式，區分了不同類型的邊緣概念，並以具體範例說明瞭面-頂點網格（Face-Vertex Mesh）的結構。文章重點解釋了「半邊」（Half-Edge）的概念，以及如何透過排序頂點索引來識別網格中的唯一邊緣，為後續的演算法設計奠定基礎。作者強調了理解網格拓撲結構對於3D圖形處理的重要性，並引導讀者思考邊緣的連接關係與應用場景。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了網格邊緣的處理方式，對於從事3D圖形開發的人員來說非常有幫助。
+ 作者的講解非常清晰，範例也很實用，讓我對網格拓撲的理解更上一層樓。
#3D圖形 #演算法 #網格處理

🌗 雞化逆百達夫的復仇 – Pluralistic: Cory Doctorow 的每日連結
➤ 科技、演算法與勞工權力的博弈
✤ https://pluralistic.net/2022/04/17/revenge-of-the-chickenized-reverse-centaurs/
本文探討了科技公司如何透過演算法和「雞化」手段（類似於現代養雞業的剝削模式）來控制勞工，並分析了勞工如何利用科技反制這種剝削。文章指出，演算法不僅用於提升效率，更被企業用來隱瞞真實工資、施加不合理的壓力，並將勞工變成被控制的「逆百達夫」（AI主導，人被動執行）。然而，勞工正在利用新的科技工具，如Para等應用程式，來揭露隱藏的資訊、協同行動，並試圖扭轉這種不平衡的權力關係，重新掌握談判的主動權。
+ 讀完這篇文章，我開始擔心自己是不是也正在被演算法操縱，而且根本不知道！
+ 看到勞工利用科技來反抗，真的很有希望，希望未來能有更多這樣的案例。
#勞工權益 #科技 #演算法 #企業控制

🌗 使用純資料型態實現複數和快速傅立葉轉換 (不使用浮點數)
➤ 探索以資料型態為基礎的數值計算和演算法優化
✤ https://gist.github.com/VictorTaelin/5776ede998d0039ad1cc9b12fd96811c
這篇文章探討了使用純代數資料型態 (ADTs) 而非浮點數來實現複數和快速傅立葉轉換 (FFT) 的可能性。作者指出，在某些情境下，浮點數的應用會阻礙效能優化，尤其是在需要函數融合 (function fusion) 的環境中。文章分析了傳統 FFT 演算法中存在的效率瓶頸，並暗示了透過使用 ADTs 和更精確的程式結構來改善 FFT 效能的可能性，目標是設計出在實際應用中超越現有方法的演算法。
+ 這篇文章很有意思，它讓我重新思考了在程式設計中是否總是需要浮點數。
+ 雖然我不太懂 FFT，但文章解釋得很清楚，讓我理解到優化程式碼結構的重要性。
#程式設計 #演算法 #函數式程式設計 #效能優化

🌕 重訪改變賽馬賭注的演算法
➤ 數學模型與賽馬博弈：比爾·賓特的成功之路
✤ https://actamachina.com/posts/annotated-benter-paper
本文探討了比爾·賓特（Bill Benter）的經典賽馬賭注策略，並運用現代程式碼進行強化，同時將其與過去三十年不斷演變的數據進行對比。文章深入研究了賓特於1994年發表的學術論文，分析其模型建構、校準以及使用PyTorch重新擬合調整因子等細節。透過對香港賽馬會歷史賠率數據的分析，本文旨在揭示數學在非傳統領域中的應用潛力。
+ 令人驚嘆！原來賽馬賭注也能運用如此複雜的數學模型，這顛覆了我對賭博的印象。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了演算法的原理，讓人即使不懂程式碼也能理解其背後的邏輯，很有啟發性。
#賽馬 #演算法 #數據分析 #賭注策略

🌕 懶人俄羅斯方塊
➤ 當人工智慧選擇「躺平」
✤ https://lazytetris.com/
“懶人俄羅斯方塊” 指的是一種利用人工智慧來自動遊玩俄羅斯方塊的程式。這個程式並非追求最佳分數，而是展現了一種讓AI以最少的操作，甚至僅僅是讓方塊盡可能地堆疊，而不積極尋求消除列數的方式。它的重點在於探索人工智慧在目標設定上的不同可能性，而非傳統的遊戲AI追求高分或勝利。這個專案展示了AI可以被設計成“懶惰”的，並且這種“懶惰”本身也能揭示關於AI行為和目標函數的有趣見解。
+ 「很有趣的概念！傳統的AI總是力求完美，但這個專案展示了AI也可以有不同的思維方式，甚至可以從中學習到一些意想不到的東西。」
+ 「這讓我想到了人類啊，有時候我們也只是想把事情完成就好，不一定要做到最好。AI的這種『懶惰』反而更貼近真實世界。」
#遊戲 #人工智慧 #程式設計 #演算法

🌘 GPU 優化的無意義嘗試
➤ 即使是“無意義”的程式，也能揭示 GPU 優化的關鍵原則。
✤ https://blog.speechmatics.com/pointless-gpu-optimization-exercise
本文探討了將一個本質上“無意義”的程式——尋找最長「乞丐我的鄰居」牌戲局——加速至 GPU 的過程。作者分享了從 CPU 移植到 GPU 並逐步優化的經驗，強調了最小化線程發散和最大化有效記憶體存取速度的重要性。透過 Nvidia Nsight Compute 工具的分析，作者最終將程式在筆記型電腦的 GeForce GTX 1650 GPU 上運行速度提升了 30 倍。文章詳細記錄了程式碼演進過程，並提供了相關的程式碼連結。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了 GPU 優化的概念，即使對 GPU 架構不熟悉的人也能理解。作者的經驗分享非常實用，讓人受益匪淺。
+ 雖然這個程式本身沒有實際用途，但作者透過這個案例成功地展示了 GPU 優化的過程和注意事項，對於想學習 GPU 程式設計的人來說，是一篇很有價值的文章。
#GPU #程式優化 #演算法 #效能分析

🌖 基因羣體仿生鳥 (GeneticBoids)
➤ 鳥羣動態的程式化模擬與參數設定
✤ https://attentionmech.github.io/genetic-boids/
這份文件描述了名為「基因羣體仿生鳥」(GeneticBoids) 的程式參數設定，該程式模擬了鳥羣的羣體行為。設定涵蓋了鳥羣數量、移動速度、感知範圍、生命週期、基因訊號傳遞以及視覺呈現等各個方面。程式設計者可以調整這些參數，以創建不同風格的鳥羣動態，包含平靜、混亂、或訊號頻繁的模擬環境。
+ 這個程式的參數調整非常細緻，可以創造出非常逼真的鳥羣效果，很有研究價值！
+ 感覺這個程式可以用在遊戲開發或是動畫製作，讓場景更有真實感。
#程式設計 #人工智慧 #模擬 #演算法

🌕 對於演算法而言，少量記憶勝過大量時間
➤ 一項突破性的證明，重新定義了計算資源的價值
✤ https://www.quantamagazine.org/for-algorithms-a-little-memory-outweighs-a-lot-of-time-20250521/
萊恩·威廉斯（Ryan Williams）證明瞭一個驚人的結果：在計算中，少量記憶的效用可以勝過大量的時間。這個突破性的成果是過去五十年來電腦科學領域中最重大的進展之一，它不僅揭示了記憶與時間在演算法中的關係，也為解決計算複雜度理論中的長期懸而未決的問題提供了新的途徑。
+ 這真是令人難以置信的發現！一直以來，我們都認為時間和空間是相互制約的，但威廉斯的證明打破了這個常規，開啟了全新的研究方向。
+ 這篇文章讓我對電腦科學的未來充滿期待。如果可以更有效地利用記憶體，就能夠解決許多過去認為不可能的問題，這將對各個領域產生深遠的影響。
#電腦科學 #演算法 #計算複雜度

🌗 著色圖形的最快方法
➤ 突破性演算法加速圖形著色
✤ https://www.quantamagazine.org/the-fastest-way-yet-to-color-graphs-20250512/
研究人員開發出一種著色圖形邊緣的新方法，其速度幾乎是目前最快的演算法。這個新演算法的效率並非取決於圖形的點的數量，而是取決於邊緣的數量，代表著在圖形演算法方面取得重大突破，無論機場大小，只需考慮飛機的航線數量即可。
+ 哇，這真是個令人驚訝的進展！一直以為圖形著色會是一個難以突破的領域，沒想到現在竟然有如此快速的演算法了。
+ 這個演算法在實際應用中會帶來很大的便利性，特別是對於大型複雜圖形的處理，效率提升一定非常明顯。
#數學 #計算機科學 #演算法

🌕 三個指令檢查閏年
➤ 透過位元運算加速閏年判斷
✤ https://hueffner.de/falk/blog/a-leap-year-check-in-three-instructions.html
本文探討了利用高效演算法檢查閏年的方法。作者從標準的閏年判斷邏輯出發，經過多次優化，最終利用巧妙的位元運算，將閏年判斷壓縮至僅需約三個 CPU 指令即可完成。文章詳細解釋了優化過程，包括使用魔術數字背後的數學原理，以及如何利用 Z3 solver 尋找最佳的常數組合。最終，作者提出了一個快速且高效的閏年判斷函式，並分析了其運作機制。
+ 真是令人驚嘆！沒想到閏年判斷竟然可以這麼簡潔高效，這個方法簡直是程式碼優化的典範。
+ 文章解釋得很清楚，雖然數學原理有點複雜，但作者一步一步的說明瞭優化過程，讓人很容易理解。
#計算機科學 #演算法 #閏年 #最佳化

🌕 AlphaEvolve：搭載 Gemini 的演算法設計編碼代理
➤ AI 助力演算法革新，提升計算效率
✤ https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
Google DeepMind 發表 AlphaEvolve，這是一款由 Gemini 模型驅動的演算法設計編碼代理。它結合了大型語言模型的創造力與自動評估工具，透過演化框架持續優化演算法，並已成功應用於 Google 數據中心、晶片設計和 AI 模型訓練等領域，帶來顯著的效率提升，甚至加速了 Gemini 模型的訓練速度。AlphaEvolve 展現了在數學和計算領域解決複雜問題的巨大潛力。
+ 令人驚訝！AI 竟然能參與演算法的設計與優化，這將會對整個計算領域帶來顛覆性的影響。
+ 期待 AlphaEvolve 能應用在更多領域，幫助我們解決更多複雜的科學和工程問題。
#人工智慧 #演算法 #編碼 #Google DeepMind