11 skills you need to master to land a $100,000 engineering job at Google
Engineers are the rock stars there - and they're paid accordingly. Interns start at $70,000 to $90,000 salaries, while software engineers pull in $118,000 and senior software engineers make an average of $152,985. But one does not simply walk into the Googleplex. The company receives upwards of 2.5 million job applications a year, but only hires about 4,000 people. Thankfully for would-be Googlers
株式会社NTTデータ数理システム
アルゴリズムとは日本語では処理手順のことを言います。 汎用数理計画法パッケージ Nuorium Optimizer が色々な問題を解くことができるのは様々なアルゴリズムがプログラムされているからです。 ここでは数理計画法・最適化の仕組みを理解する上で必要な情報を分かりやすくご説明致します。 あくまで入門的な位置づけですので数学的に厳密な説明を行う訳ではございませんのでご了承ください。 数理計画法で代表的なアルゴリズムについての簡単な解説 線形計画法（LP） 混合整数線形計画法（MILP） 整数計画法（IP） 凸二次計画法（CQP） 非線形計画法（NLP） アルゴリズムの説明 アルゴリズムの説明を具体例を見ながら行いたいと思います。 例題 8 枚の金貨を袋に入れた金貨セットを 1000 袋販売します。 袋に 8 枚の金貨を入れる作業をある業者に依頼したのですが、 その業者は 1 袋あたり 1
(ルール変更前の)CODE VS 4.0 - ustimawのブログ
CODE VS 4.0について、ルール変更がアナウンスされる前後に調べていたこと、やろうとしていたことについて少し書いておきます。 内容は以下の2つです。 最終的なスコア(ターン数)はどうなるか 相手ユニット数からのAIの判別 最終的なスコア(ターン数)はどうなるか Extraモードが追加される前は、数十人が全ステージをクリアし、各ステージの相手を倒すまでのターン数の合計の少なさが順位を決める大きな要因となっていました。 CODE VS 4.0では、複数回の提出の中から一番よかったものがその参加者のスコアになります。そのため、プログラムが出すスコアの平均だけではなく、分散も影響します。同じプログラムで試行を続けた場合での最終的なスコア(つまり、複数回挑戦した中で一番いいスコア)がどうなるか予想できればと思って少し調べたことを書いておきます。 合計ターン数が、正規分布に従うと仮定しました。ス
ウェーブレット行列とFM-indexで全文検索を書いてみた - くじらにっき++
www.youtube.com 去年のはじめに高速文字列本を買ったのですが、アルゴリズムを眺めるだけで実装はしていませんでした。特にウェーブレット行列は実装が大変そうにしか見えなくて敬遠していたのですが、ICPCの夏合宿で @hirokazu1020 さんに「あれはアイデアさえ理解していれば実装するのは簡単だよ」という旨のことを言われたので、学校のプログラミングの演習の自由課題としてウェーブレット行列とFM-indexを実装してみました。 制作物はブラウザ上で動く青空文庫のインクリメンタル検索です。C++で書いたFM-indexをboost-pythonを使ってPythonから呼び出せるようにし、Flaskを使ってブラウザからのリクエストに応答するような仕組みにしてみました。アルゴリズムの本質的なところは全て自分で書こう！というモチベーションで始めたのですが、SA-ISが難しくてsais.
FM-indexによる全文検索
音響メディア信号処理における独立成分分析の発展と応用, History of independent component analysis for sou...
最近の最近傍探索 PQと仲間達
Pornographic Defamatory Illegal/Unlawful Spam Other Violations Thanks for flagging this SlideShare! Oops! An error has occurred.
最短路問題: 双方向探索(bidirectional search) - 1 - 研究日誌。
前回の記事で登場した双方向探索(bidirectional search)を説明していく。 まずは、通常のダイクストラ法から復習する。P2P最短路問題の終了条件は「終点が探索点となる」ことであり、それまでひたすら幅優先探索的に探索済み範囲を広げていく。 「両方向探索」では、通常のダイクストラ法を２つ同時に走らせるだけのように感じるかもしれないが、その終了条件が多少複雑かもしれない。もちろん単に forward, backward の両方で確定済みになったらではない。 forward, backward それぞれのポテンシャルの更新時に、求めるべきパスの長さの更新を行う。そのパスが更新できなくなれば終了となる。 Df(v) : forward-search におけるポテンシャル(始点からの距離) Db(v) : backward-search におけるポテンシャル(終点からの距離) Qf(v
Make a Splash With Dynamic 2D Water Effects | Envato Tuts+
There are two mostly independent parts to the water simulation. First, we'll make the waves using a spring model. Second, we'll use particle effects to add splashes. Making the Waves To make the waves, we'll model the surface of the water as a series of vertical springs, as shown in this diagram: This will allow the waves to bob up and down. We will then make water particles pull on their neighb
モンテカルロ木探索 と TOTAL WAR: ROME II｜miyayou
TOTAL WAR : ROME II のAIでモンテカルロ木探索法（MCTS）が採用された。 モンテカルロ木探索は、９０年代から囲碁AIに応用されて来た方法であるが、２００６年頃に改良され（勝敗だけを取る）、囲碁AIに革命的進歩をもたらした。 その後、理論的基盤やさらなる（プレイアウトにおける）改良が加えられたが、基本的にはとてもシンプルな方法で、選んだ手の評価を、それ以降をランダムにシミュレーションして、良さそうならさらにシミュレーション回数を増やすという方法である。 ゲーム産業も長い間、注目して来て、ウィーンのゲームAI会議や、GDCで、解説講演が何度も開催されて来たが、実用例はなかった。 今回は、プレイヤーの対戦相手として、RTSのプレイをするAIに、MCTSが採用された。ゲームの局面局面で、その時に実行可能なタスクを生成する（task generation）。囲碁の手の代わりに、
1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
Spaghetti Source - 木の直径
説明 非負の重みを持つ無向の木が与えられたとき，木の直径，すなわち最遠頂点間距離を求める． アルゴリズム自体はシンプルである．まず適当な頂点 s から探索を行い，最も遠い頂点 u を求める．次に u から探索を行い，最も遠い頂点 v を求める．このとき (u, v) は最遠頂点対である． 実行時間が O( E ) となることは明らかである．探索に深さ優先探索を用いれば，定数も（行数も）小さくすむ．そこで以下アルゴリズムの正当性を証明する． アルゴリズムの正当性のためには，木の最遠頂点対を x, y としたとき，x または y として s からの最遠頂点 u を選んでもかまわないことを証明すれば十分である．s からの最遠頂点を u とし，s からの経路で，u と x が分かれる点を t と置く．y の位置について，次のように場合わけを行う． y が s-t 間にある場合：y を s に取り直
Trianguler
バリバリのグラフ理論 ● 命題：辺の数がMのグラフのなかで最も次数が小さ い頂点の次数は√(2M)を超えない – 頂点の次数というのはそれに繋がっている辺の数↓ –次数の総和は2Mと一致する ● 背理法で証明 – 全て次数が√(2M)以上と仮定 – 頂点数は√(2M)を超える – 次数の総和が2Mを超える
persistent segment tree (永続segtree) - sigma425のブログ
永続データ構造っていうのは"クエリとかが来て状態が変更された後も,変更される前の構造にアクセスできる"みたいな感じのやつ. 永続segtreeの例としては,まず普通のsegtreeとしてRMQがあるわけだけど,そのクエリとして, 1:"クエリxの直前の状態での"[l,r)のmin 2:a[i]をxに みたいなのが来ると永続の出番になる.(この場合クエリ先読みできれば永続いらないけど) 勿論全ての状態のsegtreeを持っておくと(クエリQ個,範囲Nに対して)QNlogNとかになって論外(ここではQ,N<150000くらいを想定している).これをうまくやるアイデアは単純で,クエリ2でsegtreeの一部が変更されるわけだが,変更されるのは高々O(logn)個だということ. つまり,これを こうじゃ こうすることで全ノードの個数はO(NlogN+QlogN)とかになり大勝利. またその区間に関
Java競技プログラミングメモ - Qiita
class FastScanner { private final InputStream in = System.in; private final byte[] buffer = new byte[1024]; private int ptr = 0; private int buflen = 0; private boolean hasNextByte() { if (ptr < buflen) { return true; }else{ ptr = 0; try { buflen = in.read(buffer); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } if (buflen <= 0) { return false; } } return true; } private int readByte() { if (hasN
OpenBSD、予測不可能なrand関数を実装（ただしPOSIX違反） | スラド デベロッパー
乱数が欲しいとき、言語の標準関数にrandやrandomという名前の関数があればそれを使うのは自然であろう。しかし、Cのrandはランダムではない。むしろ規定されているのはランダムネスではなく、その逆、srandによる予測可能性である。それにも関わらず余りにも多くのコードが定数やpidや現在時刻をシードにして安心しきっている。OpenBSDはPOSIXを破って、そのそうなアホなコードでもランダムになるよう変更を行った。 今後しばらくOpenBSDでsrandによる再現可能性を必要とする場合にはsrand_deterministicを呼ぶ必要がある (srandのユースケースをすべて調査したあとで元に戻す可能性はあるが）。このような乱暴な手法でセキュリティを実現しようとする独善的態度には批判もありそうだ。
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組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで
Introducing Streaming k-means in Apache Spark 1.2
mooopan on Twitter: "後輩に教えてもらった「softmax関数」初出らしき論文 http://t.co/7YBJSp7XWf"
http://www.bunkyo.ac.jp/~nemoto/lecture/mathpro/2002/dual2002.pdf