C84当選!8/11(日)東Q53b

2013年4月1日に発表した「PRMLガール」の同人誌ですが、本当に作ってしまいました。

PRMLガール見本誌

2日目のコミックマーケットで「暗黒通信団」のブースにて頒価いたします。

今回は計り売りとなるそうで、1グラム当たり何円という単位で暗黒通信団の新刊の同人誌を販売いたします。

最近恒例となっている円周率暗唱割引もありますので、ぜひお立ち寄りください。

『PRMLガール』を出版します

今年の暗黒通信団の夏コミ新刊として『PRMLガール』~ 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら ~ をこのたび出版することになりました。

PRMLガール ~ 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら ~
表題:『PRMLガール』
副題:~文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら ~
著者:中谷 秀洋 著
本文:24ページ
領価:税抜150円
ISBN:978-4-87310-184-2 (C0041)
発行:2013年4月1日 初版 第1刷

元のオリジナルは、id:n_shuyoさんのブログ記事になりますが、今回の夏コミ新刊に際して、プロの漫画家さんによる表紙イラストの描きおろしと、ライトノベル風味のあとがき「あとがきがわりのACガール」を新作として追加しています。

あとがきがわりのACガール

『PRMLガール』はネタとしてお買い求めやすい150円(税抜)と、既刊『円周率1000000桁表』の314円(税抜)の半額以下のKindleストア並の価格を実現しております。

これ1冊で、楽しみながらエントロピーの概念と選択公理の基礎について理解が深まる1冊です。ちなみに『PRMLガール』の見本誌を某女子大生に見せたところ「専門外だけど非常に読みやすかった」との感想をいただきました。表紙も本文も大丈夫なようですね。

昨年、エイプリルフールに発表して、本当に出版してしまった「パターン認識と機械学習の学習」ですが、現在、黄色い特製カバーを付けた第2版の増刷を行ないました。
第2版では新たにPRML第5章「ニューラルネットワーク」の補足を追加して本文が115ページになっています。
こちらはISBNはそのままで既に大学生協や書店からも取り寄せ注文できるようになっています。古本の通販では初版の可能性が高いですのでご注意ください。

さいごに

これからもパターン認識と機械学習を使えるエンジニア人口を増やすために様々な同人誌を出版して参りますので、どうぞよろしくお願いいたします。

次回予告

→ 欲しい人は「わっふるわっふる」と書き込んでください。

関連情報

2月28日(木)Shibuya.XSS 特別編 (SecurityDays)

1月に開催した「エンジニアサポートCROSS 2013」での「出張Shibuya.XSS」では
たくさんの方にご来場いただき、ありがとうございました。
ノロウイルスに感染して当日欠席だった @hasegawayosuke さんのリベンジ企画として
2月28日(木)18:00~渋谷ヒカリエホールにて「Shibuya.XSS 特別編」を開催いたします。

■ Shibuya.XSS 特別編 (SecurityDays)

http://www.f2ff.jp/secd/2013/night/

SecurityDays【N-1】2月28日(木)18:15-21:10
「セキュリティリサーチの最前線 ~危険を察知する感性を磨け~」

【会場】
渋谷ヒカリエ9F(ヒカリエホール)

【プログラム】
2月28日(木)
18:00:受付開始
18:15-18:55:「Shibuya.XSS 特別編!! いつもどおりの豪華キャストでお送りします!」
19:00-19:40:「Information Gathering 技法」
19:45-20:25:「MITB in Androidの可能性」
20:30-21:30:懇親会

【参加費】
1,000円(消費税込み)

【ライトニングトーク&セッション】
Shibuya.XSS 特別編!! いつもどおりの豪華キャストでお送りします!
(1) tessy:AVTOKYO / sutegoma2 代表
(2) サイボウズ・ラボ株式会社 竹迫良範
(3) 株式会社ディー・エヌ・エー CTO室 奥一穂
(4) ネットエージェント株式会社 はせがわようすけ
(5) NHN Japan mala
(6) セキュリティキャンプ2012卒業生/慶應義塾大学 中安恒樹

こちらのイベントは「SecurityDays」の有料セッションの一コマとなっています。
申し込みの際は、以下のページから
【N-1】18:15-21:10「セキュリティリサーチの最前線 ~危険を察知する感性を磨け~」
をチェックして、必要事項をご記入の上、お申し込みください。

shibuyaxss-securitydays

「※携帯電話やフリーメール以外のアドレスでご登録ください。」とありますが、
Gmailのメールアドレスでも登録できるようです。
ちなみに、住所の番地も「全角で入力」する必要がありますのでご注意ください。

20:30~同会場でピザ付きの懇親会が開催されますので、どうぞお楽しみください。

出張Shibuya.XSS「HTML5×セキュリティ」を開催します

今週末1/18(金)に開催される「エンジニアサポートCROSS 2013」にて、出張Shibuya.XSS「HTML5×セキュリティ」を開催します!

「エンジニアサポートCROSS 2013」

 http://www.cross-party.com
 開催日時:2013年1月18日(金)10:30~17:30、17:45~20:00
 開催場所:ベルサール新宿グランド
 参加者数:(定員:1000人)

■HTML5 x セキュリティ(B会場)11:40~12:40

セッションオーナー
 竹迫良範 (@takesako) / サイボウズ・ラボ株式会社
登壇者
 mala / NHN Japan株式会社
 はまちや2(セキュリティエンジニア)
 はせがわようすけ / ネットエージェント株式会社

今回は200人入れる会場を手配できましたので、クロスする話をみんなで楽しく出来ればと思います。
このセッションは諸事情により写真撮影は禁止となっています。

追記:1/18(金) 14:30
無事開催できました。出張Shibuya.XSS「HTML5 x セキュリティ」をトゥギャりました。
http://togetter.com/li/441062

ジュンク堂「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」トークセッション開催

PRML同人誌 『パターン認識と機械学習の学習』(暗黒通信団) 刊行記念トークセッション
「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」のお知らせ

  • 日 時:2012年10月11日(木)19時30分 ~
  • 会 場:ジュンク堂 池袋本店 4階喫茶コーナーにて
  • 入場料:1,000円(ドリンク付)
  • 定 員:40名

登壇者

  1. 神嶌敏弘 (原著パターン認識と機械学習 翻訳者)
  2. naoya_t (PRML読書会/PRML復々習レーン主宰)
  3. 中谷秀洋(サイボウズ・ラボPRML読書会主宰)
  4. 光成滋生(著者)
  5. 竹迫良範(編集/インタビューア)

C M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版
『パターン認識と機械学習 ─ ベイズ理論による統計的予測』(通称PRML本)が
シュプリンガー・ジャパンの出版事業を継承した丸善出版から出版されました。

 様々な機械学習の理論やパターン認識の手法をベイズ理論に基づいて解説した
ガチな教科書でありながらも、親しみやすくて分かりやすいカラーの図やグラフが満載で「これならきっと僕にも読めそうかも」と思って購入した人も多いでしょう。
 実際に「図版が綺麗だった」という理由でPRML上巻を購入したnaoya_tさんは、1章でも2章でも読み進めることが出来たら下巻を買おうと決意しました。しかし、自力で読み進めることが難しいとすぐに気付き、近所の公民館を借りてPRML読書会を主催。そこに集まった技術者と一緒にPRML本を1章から読み進めて、途中の数式展開を追いかけながら内容を理解していくという輪講形式の読書会が広がりました。
 その後、サイボウズ・ラボの社内PRML読書会に参加していた光成さんが作成したPRMLのアンチョコ(教科書ガイド)が暗黒通信団より同人誌の体裁として発刊され、ジュンク堂書店 池袋本店2012年7月第1週のベストセラー第1位となりました。
 そんなにPRMLを読むのは難しいのか。数学の知識が必要なのか。本当にベイズ理論に挫折するのか。日本全国各地で開催されている「PRML読書会」の謎に迫ります。

◆講師紹介◆
神嶌敏弘(かみしま としひろ)
『パターン認識と機械学習 ─ ベイズ理論による統計的予測』日本語翻訳の立役者。
機械学習やデータマイニングの手法について研究。TwitterID @shima__shima で有名。
naoya_t
機械学習・自然言語処理エンジニア。2009年5月から都内で PRML 読書会を主宰。後に
PRML復習レーン、同復々習レーンを主宰。趣味で読み始めたつもりのPRMLに助けられる日々。
中谷秀洋(なかたに しゅうよう)
サイボウズ・ラボ社内でPRML読書会を主宰。gihyo.jpで「機械学習 はじめよう」を連載中。
光成滋生(みつなり しげお)
『パターン認識と機械学習の学習』著者。オリジナルのPRMLアンチョコはCC BY 3.0で公開。
竹迫良範(たけさこ よしのり)
暗黒通信団にて『PRMLの学習』を出版、コミケでもないのに初版1000部が2日で消え、困惑。

■イベントに関するお問い合わせ、ご予約は下記の電話番号へお願いいたします。
ジュンク堂書店池袋本店
TEL 03-5956-6111
東京都豊島区南池袋2-15-5

超エンジニアミーティング(ニコニコ超会議)でビデオ出演しました

4/28(土)4/29(日)幕張メッセで開催された「ニコニコ超会議」のサブイベント「超エンジニアミーティング」の「エンジニア100連発」企画にて、ビデオ出演させていただきました。そのときの録画をニコニコ動画にアップロードしましたので、お知らせします。


過去の私の作品の中から「ニコニコ」にちなんだ「顔文字」系プログラミングの話をピックアップしていくつか紹介させていただきました。元の依頼が、完成度・すでに発表済みであるかどうかなどを問わず、自由な発想の元に作られた作品をテンポよくプレゼンし、聴衆の「今すぐ何かを作りたい!」という創作意欲を掻き立てるようなデモに下さい、という依頼でしたので、そのような構成で引き受けました。

いろいろ過去に発表しているネタとほとんどかぶっているので、私のプレゼンを見ている人にとって新鮮味はないかと思いますが、部屋で淡々と一人で解説している貴重な動画ですので、お楽しみいただければと思います。音声にノイズが混じっていてすみません。収録したのがノートパソコン付属のマイクで、しかも夜中の一人部屋の中だったので、少しテンションが低めになっています。テンションが低いことを予めご了承いただければと思います。

ニコニコ超会議「超エンジニアミーティング」ビデオ出演で申し訳ありません。現在、私はどこで何をしているかと言うと、長野県の標高650mの(東京スカイツリーより若干高い)宿舎で洗濯を干しています

「ニコニコ超会議」は「ニコニコ動画のすべて(だいたい)を地上に再現する」をコンセプトとして開催されたニコニコ動画のあらゆるジャンルを網羅したフェスイベントということで、私も参加したかったのですが、あいにくこの時期は長野県に滞在していたため、現地での参加は見送り、ビデオ出演(録画放送)での登壇となりました。

当日、登壇者用の机はこんな感じだったらしいですw

登壇者用の机

他の登壇者の皆さんも面白い発表をされていたようで、現地に参加できず残念でした。

エンジニア100連発

次回もしもこのような機会がまたあるとすれば今度は新ネタ盛りだくさんで現地に行きたいと思います。貴重な機会をありがとうございました。

【参考記事】

  1. 「超エンジニアミーティング」 in ニコニコ超会議を全部取材してみた
  2. 超エンジニアミーティング in ニコニコ超会議 #cho_engmtg – Togetter

昨年に引き続きサイボウズ・ラボユース第2期生を募集

本日2012年4月12日(木)より、サイボウズ・ラボユース第2期生の募集を開始しました。

Cybozupr20120412

2011年より開始した第1期の試みが好評でしたので、第2期も継続してこのような取り組みをすることにいたしました。

応募の締め切りが4月24日(火)17時までとなっていますので、早めのご応募をお待ちしております。

SECCON CTFで出題したマインスイーパー問題

今年の2月、九州工業大学の飯塚キャンパスにて「第1回SECCON CTF福岡大会」有志のボランティアメンバーで開催しました。

P1090216.JPG

CTF(Capture The Flag)の競技大会の中では、セキュリティ技術(フォレンジック、暗号、リバースエンジニアリング、ネットワーク解析、Web脆弱性)にフォーカスしたものだけではなく、コンピュータ技術に関する幅広い知識や経験を問うこと言うことで、純粋にプログラミングに関する問題も出しているのですが、その中で、私の出題したPerlワンライナーの問題もこちらのブログで公開してみます。

■問題:マインスイーパー
改行コードがLFの以下の2つのファイルがあるとする。
(※CR LFでないことに注意)
$ cat 16x8.txt
................
................
....***.....***.
...**.*....**.*.
..**......**....
...*****...*****
...*.*.*...*.*.*
...*.***...*.***
$ cat minesweeper16.pl
#!perl -p0
s+\.+map/\e/g,$`.000000x3^($^x3).$_+eg
このファイルを実行すると以下の出力結果が得られる。
$ ./minesweeper16.pl < 16x8.txt
0000000000000000
0000000000000000
0000***00000***0
000**0*0000**0*0
00**000000**0000
000*****000*****
000*0*0*000*0*0*
000*0***000*0***
このとき、入力の*をマインスイーパーの爆弾のある場所と見立てて、
周辺にある爆弾の個数を数えて0~8の数字を出力するように
元のプログラムの一部を書き換えよ。
具体的には、以下の出力が得られるようにプログラムを修正せよ。
$ ./minesweeper16.pl < 16x8.txt > correct_answer
$ cat correct_answer
0000000000000000
0001232100012321
0013***20013***2
013**5*2013**5*2
01**654311**6543
014*****214*****
003*7*8*303*7*8*
002*4***202*4***
回答は、プログラム中の「000000」の箇所を置き換えた文字列を入力せよ。
ただし、入力行の幅は半角16文字+改行LF(1文字)で固定として良い。
置き換える文字列は7bit-ASCIIの印字可能な範囲内の文字とし、
複数の回答が考えられる場合は最短の文字列を正解とする。
同じ長さで複数回答が考えられる場合は、ASCIIの辞書順に
ソートし、若い方の回答を正解とする。
■ヒント
ヒント1:「000000」を「111111」に置き換えて実行してみよ
ヒント2:「000000」を「111e11」に置き換えて実行してみよ
ヒント3:「000000」を「555555」に置き換えて実行してみよ
ヒント4:1行目!#perl -p0 はどんな意味を持つか調べてみよ

実は、出題日と同日に発売された「Software Design 2012年3月号」のハック特集のページで、この問題の回答そのものが紹介されていたのですが、会場にいる参加者は誰も気づかなかったというヲチがありました。

自分の力で解いてみるのも面白いので、ある程度の期間が過ぎたら回答と解説のページを別途掲載するようにしてみたいと思います。

PRML副読本「パターン認識と機械学習の学習」を出版します

2010年~2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。

20120401prml

※ 表紙のデザインは今後変更される可能性があります。

目次は以下の通りです。
第 1 章  「序論」のための確率用語
   1.1      確率変数は変数なのか..............................  7
        1.1.1   確率空間(Ω, F, P).............................  7
        1.1.2   σ 加法族.....................................  8
        1.1.3   確率変数X.....................................  8
        1.1.4   確率変数は写像である..........................  9
第 2 章  「確率分布」のための数学
   2.1      微積分の復習...................................... 11
        2.1.1   変数変換...................................... 11
        2.1.2   奇関数の積分.................................. 11
        2.1.3   exp(−x) の積分................................ 12
        2.1.4   ガウス分布の積分.............................. 13
   2.2      線形代数の復習.................................... 14
        2.2.1   行列の積...................................... 14
        2.2.2   トレース...................................... 14
        2.2.3   行列式........................................ 14
        2.2.4   行列の種類.................................... 15
        2.2.5   ブロック行列の逆行列.......................... 16
        2.2.6   三角化........................................ 18
        2.2.7   対称行列...................................... 18
        2.2.8   2 次形式...................................... 19
        2.2.9   多変量ガウス分布.............................. 20
        2.2.10  行列の微分.................................... 21
        2.2.11  ガウス分布の最尤推定.......................... 25
第 3 章  「線形回帰モデル」のための数学
   3.1      最小二乗法........................................ 27
        3.1.1   微分の復習.................................... 27
        3.1.2   誤差関数の最小化.............................. 27
        3.1.3   正射影........................................ 28
        3.1.4   行列での微分.................................. 29
        3.1.5   Woodbury の逆行列の公式....................... 29
        3.1.6   正定値対称行列................................ 30
        3.1.7   予測分布の分散................................ 31
        3.1.8   カルバック距離................................ 32
        3.1.9   エビデンス関数の評価の式変形.................. 33
        3.1.10  ヘッセ行列.................................... 34
        3.1.11  エビデンス関数の最大化の式変形................ 34
        3.1.12  パラメータの関係.............................. 35
第 4 章  「線形識別モデル」のための数学
        4.1      クラス分類問題............................... 39
        4.2      行列の微分の復習............................. 40
        4.3      多クラス..................................... 41
        4.4      分類における最小二乗......................... 42
        4.5      フィッシャーの線形判別....................... 42
        4.6      最小二乗との関連............................. 44
        4.7      確率的生成モデル............................. 46
        4.8      連続値入力................................... 46
        4.9      最尤解....................................... 47
        4.10     ロジスティック回帰........................... 49
        4.11     反復再重み付け最小二乗....................... 50
        4.12     Jensen の不等式.............................. 52
        4.13     多クラスロジスティック回帰................... 53
        4.14     プロビット回帰............................... 54
        4.15     正準連結関数................................. 55
        4.16     ラプラス近似................................. 57
        4.17     モデルの比較とBIC............................ 58
        4.18     ディラックのデルタ関数....................... 59
        4.19     ロジスティックシグモイド関数と
                 プロビット関数の逆関数....................... 59
        4.20     ベイズロジスティック回帰..................... 61
第 9 章  「混合モデルと」の数式の補足
   9.1      復習.............................................. 65
        9.1.1    行列の公式................................... 65
        9.1.2    微分......................................... 65
        9.1.3    ガウス分布................................... 66
   9.2      混合ガウス分布.................................... 66
   9.3      混合ガウス分布の EM アルゴリズム.................. 67
   9.4      混合ガウス分布再訪................................ 69
   9.5      K-means  との関連................................. 70
   9.6      混合ベルヌーイ分布................................ 71
   9.7      ベイズ線形回帰に関する EM アルゴリズム............ 73
   9.8      一般の EM アルゴリズム............................ 74
   9.9      混合ガウス分布のオンライン版 EM アルゴリズム...... 76
第 10 章 「近似推論法」の数式の補足
    10.1     この章でよく使われる公式......................... 79
         10.1.1  ガンマ関数................................... 79
         10.1.2  ディリクレ分布............................... 79
         10.1.3  ガンマ分布................................... 80
         10.1.4  正規分布..................................... 80
         10.1.5  スチューデントのt 分布....................... 80
         10.1.6  ウィシャート分布............................. 80
         10.1.7  行列の公式................................... 81
         10.1.8  カルバック距離............................... 81
    10.2     下限と下界....................................... 81
    10.3    分解による近似の持つ性質.......................... 82
    10.4    α ダイバージェンス............................... 83
    10.5    例:一変数ガウス分布.............................. 84
    10.6    モデル比較........................................ 86
         10.6.1  変分混合ガウス分布........................... 87
         10.6.2  変分事後分布................................. 87
    10.7    変分下限.......................................... 91
    10.8    予測分布.......................................... 95
索引

ISBNを取得していますので、将来的には一般書店やオンラインショップでも取り扱いは可能になるかと思います。
まだ流通はしていません。価格は現在調整中で、印刷所に見積もりをもらった結果、予価1,000円前後になる見込みです。
一般書店に流通させる場合は、即売会とは異なり、定価よりも安い値段で卸す必要があるため、原価相当での設定となります。

今回の同人誌出版にさしあたって、事前に関係者にご相談させていただいたところ、原著からコピーしているのではなく自分で一から数式を書き起こしているのであれば問題ないでしょう、というコメントをいただきました。
今後のスケジュールですが、数式の校正とレイアウトの調整、第 11 章の補足なども付け加えて、ページ数は 120 程度、5月下旬頃に正式に出版となる予定です。

というお話なのですが、マニアックすぎて、誰も買いませんよね。。。

2012年7月 追記

パターン認識と機械学習の学習-ベイズ理論に挫折しないための数学 (光成 滋生 著)ISBN: 978-4873101668
として出版されました。

サイボウズ・ラボユースを1年間やってみてわかったこと

サイボウズ・ラボユースとは、2011年から始めた学生支援制度で、詳細は…中谷さんによる解説サイボウズ・ラボユースってなに? – Mi manca qualche giovedi`?が詳しいです。
一部、引用すると:

サイボウズ・ラボユースで「何をやってもらう」か。
実は設問がすでに間違っている。ラボユースは「やってもらう」ところではなく、自分から「やりたいこと」をやるところ。
というわけでインターンとは全然違う。サイボウズの業務の一部をやってもらうなんてありえない(本人がよほど強く希望でもしない限り)。そもそも NDA(秘密保持契約)すら結ばないし。
サイボウズ・ラボユースに応募するには
対象が学生なのはさすがにわかると思うのでおいとくと、上で書いたように「やりたいこと」がある人というのが必須要件。
「開発支援」なので、コンピュータの上で動く何かを作ることが核になっていること。
そして成果をサイボウズも利用できる形式(ライセンス等)でオープンにできること。
この2点が満たされていればOK。
サイボウズ・ラボユースで何が得られるか
サイボウズ・ラボに通うことができれば、奨励金がもらえる。
ぶっちゃけて言ってしまえば、アルバイトだ。といっても上で書いたように指示された仕事をするのではなく、自分のやりたい開発をやる。
遠方であるなどの事情でサイボウズ・ラボに通えない場合は、ラボユースのサブメンバーといって、オンラインで同様のサポートを受けたり、遠方の学会/カンファレンスなどへの参加費(交通費・宿泊費)の援助が受けられる。

あとは、サイボウズ・ラボの社員から直々に指導を得られるということで、自画自賛ですが、なかなかこんな制度をやっている会社は珍しいと思います。

■ サイボウズ・ラボユース 最終成果報告会

というわけで、3/26(月)秋葉原ダイビル5Fにて、1年やってみたサイボウズ・ラボユースの最終成果報告会を開催します!

 開催日時:2012年 3/26(月) 13:00~17:00
 開催場所:秋葉原ダイビル5階(カンファレンスフロア5A)
 参加費用:無料(懇親会も無料)
 申し込み:必要 http://atnd.org/events/26861 (ATND参加枠を追加)
【タイムテーブル】
 13:00 開場(受付)
 13:10 サイボウズ・ラボユースの紹介
     司会:竹迫良範(サイボウズ・ラボ)
 13:15 サイボウズ・ラボユース第1期生5名による成果発表
  1. 桐井祐樹「Ruby・Raccを使用した言語処理系の日本語プログラミング化」
  2. 新屋良磨「世界最速の正規表現JITエンジンの実装」@sinya8282
  3. 林 拓人「型システムの拡張と型推論」
  4. 鈴木勇介「世界で一番仕様に忠実なJavaScript処理系の作成」
  5. 粟本真一「現役高校生の考えるクラウドOSの設計と実装」
 15:30 ライトニングトーク大会
  1.「ラボユースを振り返って ~指導者の立場から~」光成滋生(サイボウズ・ラボ)
  2.「拡張ライブラリ作成による高速化」itochan
  3.「Python による自然言語処理(仮)」torotoki
  4.「定理証明器 Agda2 による型無しλ計算の合流性の証明」pi8027
  5.「エンジニアが儲けられるコードリーディングプラットフォーム『CodeLibrary』」はむへい
  6.「ハニーポット上でパケットをダンプ&解析」ぷおりん
  7.「やってよかったOS作り」川合秀実(サイボウズ・ラボ)
 16:10 サイボウズ・ラボユース第2期生の募集について
     説明&質疑応答
 16:30 卒業式
     主 催:サイボウズ株式会社 感動課
     表 彰:青野慶久(サイボウズ株式会社 代表取締役社長)
     総 評:畑慎也(サイボウズ・ラボ株式会社 代表取締役社長)
 16:50 撤 収
 17:00 懇親会(別の会場に移動して開催、30名程度)
     参加費:無料
     乾 杯:山田理(サイボウズ株式会社 取締役副社長)
 19:30 解 散

いろいろマニアックな話からライトな話まで、プログラミングの最先端の開発の話が聞けると思います。

一つ、鈴木(id:Constellation)さんの「世界で一番仕様に忠実なJavaScript処理系の作成」は、相当マニアックな展開になることが予想されます。
RegisterVMとStackVMはどちらが速いのか、v8やSpiderMonkeyの実装がどこが駄目なのか、言語処理系の高速化のテクニック等盛りだくさんです。
発表時間がオーバーしないかどうか主催者側としては少し心配しています…。

若干名ながらATND枠も新設しましたので、ぜひお気軽にお越しください。