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algorithmとtutorialに関するHeavyFeatherのブックマーク (6)

  • 「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」

    「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」:最強最速アルゴリズマー養成講座(1/3 ページ) 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――? いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう

    「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
  • オーダーを極める思考法

    プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基的な注意点です。今回は、計算量のオーダーについて学びながら、TopCoderのMedium問題を考えてみましょう。 プログラムの実行時間 業務としてプログラミングをされている方には釈迦に説法かもしれませんが、プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基的な注意点です。そしてこれは、TopCoderなどのコンテストでプログラムを組む際にもよく当てはまります。通常、こうしたことは感覚的に理解している方がほとんどだと思いますが、具体的にどれくらいのループを回すと何秒掛かる、といった基準を持っている人は少ないのではないでしょうか? 非常に基的なことですが、プログラムの実行時間に関して再確認しておきたいと思います。 TopCoderの制限に関して TopCoderでは、実行時間およびメモリ使

    オーダーを極める思考法
  • OpenGLの基礎

    OpenGLは,3次元グラフィクスプログラミングにつかわれる標準的なライブラリです. ライブラリとは,プログラムの部品セットであるといえます. ライブラリを利用することで,自分で0から書かなくても, ライブラリが提供する部品を組み合わせることでプログラムを作成することができます. ここでは,OpenGLの基礎を説明します. OpenGLの概要 Ruby/OpenGL OpenGLプログラムの基的な構造 イベント,コールバック,イベントループ 2次元図形の描画 図形プリミティブ 属性 2次元ビューの設定 ビューポート OpenGLの概要 OpenGLは,3次元グラフィクスプログラミングにつかわれる標準的なライブラリで,SGI(Silicon Graphics, Inc.)がGLという同社のコンピュータ専用のグラフィクスライブラリをもとに開発したものです. OpenGL以外でよく用いられる3

  • 北海道を落とすとどう跳ねるのか?の裏側 - てっく煮ブログ

    asおかげさまで大好評の 北海道を落とすとどう跳ねるのか? ですが、どのように作ったか、製作過程を紹介することにします。1. 地図の素材を取ってくるまずは地図の素材が必要です。以下のサイトから拝借しました。白地図、世界地図、日地図が無料pdf や eps 形式の地図データを無料で配布してくれているありがたいサイトです。2. 都道府県ごとに分割する上記の素材は県境もベクター形式で提供されていて大変ありがたかったのですが、島がどの都道府県に属しているかの情報がありませんでした。そこで、Google Maps と見比べながら、島を都道府県ごとに分類していきました。無事、全ての島を分類し終わって、こんな感じになりました。とても地味な作業でした…。3. 都道府県ごとに SVG で出力する次に、Illustrator 内で分類したデータをプログラムで扱える形式にしなければなりません。ここでは XML

  • DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル

    自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと2時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明(特にパーセプトロンとか)を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類(CRF, Structured Perceptron)などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習(クラスタリングなど)など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って(使わなくてもいいけど)どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma

    DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
  • GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)

    GCアルゴリズム詳細解説 日語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新: author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは? GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)

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