AtCoder Library を読んでアルゴリズムを勉強：DSU（union-find） - Qiita
競技プログラミング AtCoder では、コンテストでよく使うアルゴリズムをライブラリにした AtCoder Library (ACL) を公開していて、特に C++ ならコンテスト内で利用できます。 私は Ruby を使っているため直接は利用できず、ライブラリを模写する必要がありました。その過程で学んだアルゴリズムを整理してまとめます。 今回は disjoint set union (DSU) です。 union-find や素集合データ構造の名称のほうが一般的なようです。グラフでのイメージがしやすく、アルゴリズムも読みやすく、勉強していて楽しかった記憶があります。（ACLの模写で最初に選びました） AtCoder Library の dsu ソースコード ドキュメント 参考文献 Zvi Galil and Giuseppe F. Italiano, Data structures an
BASE関数で10進数表記をn進数表記に変換する
羽山 博（はやま ひろし） 京都大学文学部哲学科（心理学専攻）卒業後、NECでユーザー教育や社内SE教育を担当したのち、ライターとして独立。 ソフトウェアの基本からプログラミング、認知科学、統計学まで幅広く執筆。読者の側に立った分かりやすい表現を心がけている。 2006年に東京大学大学院学際情報学府博士課程を単位取得後退学。現在、有限会社ローグ・インターナショナル代表取締役、日本大学、青山学院大学、お茶の水女子大学講師。 吉川明広（よしかわ あきひろ） 芝浦工業大学工学部電子工学科卒業後、特許事務所勤務を経て株式会社アスキーに入社。パソコン関連記事の執筆・編集に従事したのち、フリーランスの翻訳編集者として独立。 コンピューターとネットワーク分野を対象に、書籍や雑誌の執筆・翻訳・編集を手がけている。どんな難解な技術も中学3年生が理解できる言葉で表現することが目標。 2000年〜2003年、国
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネット
竹内関数 - Wikipedia
再帰的に定義される、3個の引数 x, y, z をとる次のような関数である。 特に変わる所は無いがLisp版[1]も参照のこと。定義からわかるように処理を次々にたらい回しにしていくことから、たらいまわし関数[2]、たらい関数 (Tarai function) とも呼ばれる（後述のマッカーシー版との混同を避けるためこの名で呼ばれることのほうが多いが、こちらの定義のほうがオリジナルである。マッカーシー版を特にTak関数として区別する場合もある）。電電公社研究員（当時）の竹内郁雄が、1974年の夏前の頃、後述するような特性のある関数をあれこれ考えていた、ある日の午前に思いついたものである[3]。竹内関数と命名したのは野崎昭弘である[4]。 特性として、よくベンチマークに使われる関数であるフィボナッチ数を何の工夫もなく計算するいわゆるダム（dumb）フィボナッチと比較して、大きな数の計算が必要ない
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