IT・コンピュータ基礎

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なぜ0.1+0.2は0.3にならないのか?IEEE 754の正体と実務の回避策

JavaScriptやPythonで「0.1+0.2===0.3」がfalseになる理由を完全解説。原因はIEEE 754による二進法の丸め誤差。0.30000000000000004が生まれる仕組みから、金額計算でバグを出さないための「整数化」や「Decimal型」の使い分けまでプロが伝授します。
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ChatGPT100日アプリ開発チャレンジ|AI学習の新パラダイムとその本当の限界

ChatGPTで100日連続アプリをリリースした女子大生の実話。楽するつもりが微分方程式を解くエンジニアに覚醒した理由とは?AI時代の「逆引き学習法」と人間に必要な設計力を解説。
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Word Embeddingsとは何か?ベクトル計算と分布仮説から理解するAIの意味表現のロジック

AIはなぜ「王−男+女=女王」を理解できるのか?その鍵を握る単語ベクトル(Word Embeddings)と分布仮説のロジックを解説。言葉を数値(座標)に変換し、意味の近さを「距離」で測定する計算原理から、最新LLMへの繋がりまでを解き明かします。
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コンピュータに魔法はない。マウスを1ミリ動かすたびに起きる”猛烈な足し算”の正体

マウス操作や文字入力など、滑らかに見えるPCの挙動の裏側は「座標の足し算」と「メモリの書き換え」の嵐。語源である「計算手」が示す、コンピュータ内部の仕組みを現場目線で徹底解説。
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アルゴリズムの本質は「紙とペン」に宿る|AI時代にエンジニアを分ける設計思想

AIがコードを書く時代、エンジニアの価値は「論理設計」に集約される。なぜ初心者は『アルゴリズム図鑑』のように紙でロジックを描くべきなのか?線形探索からクイックソートまで、実務に直結する5つの基礎と「紙」による独学法を徹底解説。
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スタックとキューの使い分け完全ガイド|計算量から物理構造まで徹底解説

スタックとキューの決定的な違いと使い分けを情シス22年が解説。LIFO/FIFOの概念からCPUキャッシュ効率・循環バッファの仕組み、Java/Pythonの実装例まで網羅。計算量O(1)の裏にある物理層の最適解がわかります。