麻雀の点数計算が誰でも簡単に出来るまでの全て！
麻雀の点数計算ができないといつまでも初心者のままのイメージがありますよね。とはいえ、麻雀の点数計算は難しく、覚える気すらないという方も多いでしょう。点数計算は一見複雑なようですが、実はそんなことはありません。簡単に説明すると符（フ）と翻数（ハンスウ）を数えて点数早見表で照合するのみです。この3つのポイントを押さえれば点数計算が出来ます！点数表も実際に覚える部分は満貫以下の5、60符程度までで足りるでしょう。 点数計算が出来るようになれば、今自分にとって本当に必要な役や牌が見え、戦略的にゲームを進めることが可能です。是非この機会に点数計算をマスターしてみましょう！最後に「実践点数計算問題」も用意していますので、チャレンジしてみて下さい。
コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問
自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど
データが足りないなら増やせば良いじゃない。 - Qiita
パンがなければケーキを食べれば良いじゃない。 データ不足や不均衡なときにデータを増殖する手法をざっと調べたのでまとめます。 TLDR テーブルデータ（構造化データ）はSMOTEが便利 画像データは画像処理（左右反転、傾ける、ノイズ追加等々） テキストデータは異音同義語や類語、ルールベースで単語置換 音声データは数値配列にしてノイズを乗せたり伸ばしたり 前置き 機械学習やディープラーニングで学習するとき、充分なデータが用意されているとは限りません。 またはデータの総量は充分にあるけど、偏っている（インバランスになっている）ということも稀ではありません。 そういう場合の対策は概ね2つあると思います。 1. データを集めてくる 2. データを増やす 1.のデータを集める場合は、Webを探索してからオープンデータを集めたり社内調整したり、いろいろがんばります。 Web探索はスクレイピングをがんばる
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