シリコンバレーでエンジニア就職する前に知りたかったこと
シリコンバレーでエンジニア就職する前に知りたかったこと 1. • 2018 • Software Engineer Software Engineer 2. • • • • https://tnanjo.net/software-engineer-in-us/ • https://amzn.to/2R8YMSj 3. Agenda • • • • • • 4. Recruiter OA* Recruiter OA*: Online Assessment 5. / / * / / / / Referral / OA / / / * OA/ 6. OA/ 8 2 1 8 8/11 8/27 9/17 11/2 7. * Java Thread CS Software Engineer 8. Part 2 Cracking Coding Interview 4 6 LeetCode - Top
TwitterのステータスIDが53bitを越えたお話 - tmytのらくがき
僕の記事の間違いを指摘していただいているすばらしい記事です。僕の記事よりこちらの記事をご覧ください。 http://archive.guma.jp/2010/12/twitter-json.html 先日、29日の7時過ぎごろにTwitterのステータスIDが53bitを越えました。 こんな中途半端なビット数を超えただけでなぜこんな記事にするかというと、一部のクライアントで動作がおかしくなることがあるからです。 (14:14 追記しました) (14:31 もひとつ追記しました) TwitterのAPIはXMLとJSONの2種類で結果を取得できます。このうちXMLで処理してる場合は内部で64bit INTで処理していれば特に問題は起きません。 問題が起きるのはJSONの場合です。JSONはJavascriptでevalすればそのまま中身が取り出せることからもわかるように、Javascript
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
離散した点を補間してグラフを描画する方法
対象読者 Lagrange、Newton、Splineなどの補間方式に興味を持ち、実験結果をまとめるのに、自分で作ったプログラムを応用したい人。また、CGの基礎としての補間の原理を学びたい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、それより古いバージョンでも大丈夫です。 補間とは 「狭義の補間」は、二点のデータを正確なものと仮定し、その中間点のデータを推測することで、「内挿」とも言います。これは、デジカメなどの画像処理で用いられます。一方、「広義の補間」は、与えられたすべてのデータ点を通るように曲線を描くこと、および、その曲線の方程式を求めることで、データ点に誤差があっても、そのまま補間されますので、補間は正しい値を推測するものではありません。補間は、実験結果のグラフ作成のほか、アウトラインフォント、CGなどに広く用いられています。 似たものに、「曲線の当てはめ（Curve Fit
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
近似最近傍探索の最前線