プログラマー面接時の技術的な質問事項(アプレッソ版) : 小野和俊のブログ
技術者・SE・プログラマ面接時の技術的な質問事項というエントリをはてブで見かけたのだが、私もjavaプログラマーの面接を割とよくやっているので、よく質問する内容をまとめてみた。 (ちなみに、基本的にコーディング面接の形態を取っている) プロジェクトの性質にもよると思うが、私の場合には、情報処理技術者試験的に基礎が満遍なく抑えられているかどうかよりも、 すぐ答えが見つからないような課題に対して、きちんと自分でやり方を考え、対応することができるか 「変な」コードをコミットしたりしないか(見つけにくいバグを混入させるとか、汚いとか、遅いとか)といった点を重視している。 まず、何を知っているかよりも、どんなものを作れるか、どんなことができるか、という質問。 ここで強烈な回答が来る人は、たいていここより下の質問は「あー、はいはい」という感じでサラッと答えてくることが多い。 これまでに携わってきた開発
京都大学レポート資料庫
京都大学の全学共通科目および情報学科専門科目で課されるレポート、およびその参考資料などを掲載しています。 注意事項 ここに掲載されているレポート等はあくまで参考用です。これらを用いたことによるいかなる損害に対しても、当サイト運営者は一切関知しません。 多くの文書はPDF形式です。PDFを閲覧できる環境をお持ちでない方は下記リンクをご利用下さい。 計算と論理(佐藤) 参考資料 CALシステム 2007-03-03 情報システム(田中)/計算機科学実験及演習4(情報システム) 参考資料 類似度計算, 評価予測 [CollaborativeFiltering.pdf, dl.kuis.kyoto-u.ac.jp] 評価予測(修正パッチ) [estimation.pdf] 2007-01-23 アルゴリズムとデータ構造入門(奥乃) 参考資料 図形言語 MIT Scheme上で図形言語を使用する
ハンバーガー統計学にようこそ！
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MATLAB Documentation
Millions of engineers and scientists worldwide use MATLAB® to analyze and design the systems and products transforming our world. The matrix-based MATLAB language is the world’s most natural way to express computational mathematics. Built-in graphics make it easy to visualize and gain insights from data. The desktop environment invites experimentation, exploration, and discovery. These MATLAB tool
私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
多重比較
分散分析で有意差が見られたと言うことは、要因の効果が有意だということしか意味しません。群間（水準間）にどのような差があるのかは多重比較で確かめます。ただし、水準数が２の場合、要因の効果の有意性は、即その２つの平均値の差の有意性でもありますから多重比較は必要ありません。水準数が３以上、または交互作用が見られたときに多重比較が必要になります。 多重比較の方法は複数あり（Tukey法、Ryan法、Scheffe法etc.）、それぞれ使い分けるようですが、ここでは手計算（エクセル）が可能なTukey法について例題5Cを参考に紹介します。 ①平均を大きい順に並べます。 6.6 5.4 ３ ②比較したい対の平均値の差を計算します。 6.6－３＝3.6 ③「Student化した範囲（ｑ）」を別表から読みとる。 ここでは残差自由度１２、平均数（比較する平均に挟まれるものも含む）は３だからｑ＝3.77
C言語のメモ
簡単なモンテカルロシミュレーション編 半径1の円の面積を求めるモンテカルロ 一辺が2の長さを持っている正方形をまず考えます。 縦横方向にx,y座標を置き、各辺の中点を、それぞれx,y軸に交わるようにします。 こうすると、半径1の円を正方形に入れると、その中心が(0,0)に来ます。 今、-1〜+1の範囲で二つの乱数が振られた時(正方形の中の一点をランダムに指定した時)、その２乗和が1以下になったなら、これは円に入ったと言えます。 何度かこれを試行して、円に入った割合に正方形の面積(2×2=4)を、この割合にかけると、円の面積が求められるでしょう。というもの。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> int main() { double i,k,n,r,x,y,c1,c2,C1,C2; n = 10000000
それはピアノ譜ではない - hΛlの女好き日記(2009-08-23)
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C言語からgnuplotを操作する
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gnuplot / tics
目盛あれこれ 目盛の表示を変えるには？ 軸に描かれる目盛には，大きな目盛(major tics)と小さな目盛(minor tics)が あります．軸の数字は大きな目盛のある所に書かれます．デフォルトでは，小さな 目盛は対数プロットのときだけ描かれます． 大きな目盛の表示を変えるには， set {x|y}tics を使います． gnuplot> set xtics 2 gnuplot> set ytics 0,200 gnuplot> plot x**3 X軸の目盛は増分だけを指定した場合で，目盛の数値は2づつ増加します． Y軸では目盛の初期値と増分を指定した場合で，0から200づつ増加します．Yが 0未満の部分には目盛が表示されません．set ytics 0,200,600 の様に終了値(600)を指示することもできます． 小さな目盛は， set m{x|y}tics を使い，大きな目
数値計算の結果をプロットする(1)
数値計算の結果をプロットする(1) まずは次の簡単な関数を数値計算で解いてみましょう。ここではC言語を用います。 ただし求めるxの範囲は -10 <= x <= 10とし，xが0.1増加するごとにf(x)の値を求めるようにします。 以下がそのプログラムです。 nc1.c /* Numeral Computing with gnuplot: 1 */ #include <stdio.h> int main(void); int main(void) { int n; /* ステップ数 */ double x; /* ステップ n における x の値 */ double y; /* x における y の値 */ for (n=-100; n<=100; n++) { x = (double)n / 10; y = (x*x*x)/2 - x*x + 20*x; printf("%f %f\n"
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