第11回 Kansai.pm / スペルミス修正プログラムを作ろう - naoyaのはてなダイアリー
昨日は第11回 Kansai.pm でした。 今回は無理を言って自分がホストを担当させていただきましたが、面白い発表が多く開催した自分も非常に満足でした。 PFI の吉田さんによる Cell Challenge での計算機に合わせたアルゴリズムのチューニング手法の発表 (発表資料) は圧巻でした。伊奈さんの本文抽出の話 (発表資料)、はこべさんのコルーチンの話 (発表資料)、いずれも難解になりがちなところを凄く分かりやすく解説されていて、さすがだなと思いました。各々ショートトークも、いずれも良かったです。 スペルミス修正プログラムを作ろう 自分も 20 分ほど時間をいただいて、スペルミス修正プログラムの作り方について発表しました。 スペルミス修正プログラムを作ろうView more presentations from Naoya Ito. スペルミス修正プログラムについてはずばり スペル
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
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ロサンゼルス・ドジャース 試合フォロー 大谷翔平 試合フォロー サンディエゴ・パドレス 試合フォロー シカゴ・カブス 試合フォロー ボストン・レッドソックス 試合フォロー
ベクトル量子化 - デー
はてブのコメントを見たのと、僕もbag of keypoints関係の論文を見たときに一瞬で分かったつもりになってそれを信じ続けていたけど不安になったのでググったところ別に間違ってもいなさそうだったので、ここでたまに書いてるベクトル量子化とは何かという話とそれをなぜ使っているのかという話を。（僕なりに） 僕がベクトル量子化と言ったときには、単純には 入力ベクトル→クラスラベル(スカラ) への変換を指している。あらかじめ、K個のクラス(グループ)を定義しておいて、入力ベクトルがどのクラスに属するか推定を行って、属するクラスの番号に変換してしまう。これによって、どんな入力ベクトルも(int)1〜Kのスカラ値に変換できる、というかかなり大雑把だけどそういうことにしてしまう。 具体的な例としては、 まず入力ベクトルとして想定されるデータを適当に集めてそれをk-meansでクラスタリングする。データ
Apache の mod_proxy_balancer のスケジューリングアルゴリズム - KoshigoeBLOG
まじめに調べた事がないと気づかされたので、ドキュメントを頼ってお勉強。 mod_proxy_balancer - Apache HTTP サーバ mod_proxy - Apache HTTP サーバ まず、mod_proxy_balancer では、２種類のアルゴリズムを選択できる。リクエスト回数ベースの Request Counting と、トラフィック量ベースの Weighted Traffic Counting の２種類。設定は、lbmethod で行う。 Request Counting Request Counting は、lbmethod=byrequests とすると有効になる。このスケジューリングアルゴリズムを左右するパラメータは、lbfactor と lbstatus の２つ。 設定パラメータ lbfactor は、ワーカーに割り当てる仕事量を意味する(クオータ)。lb
降順insertion sortについて - やねうらおブログ(移転しました)
昨日の記事で、世間で広く知られているinsertion sortのコードがいかにひどいかについて書いた。 私の提案したコードをWikipediaにも掲載(注記としてだろう)したほうがいいのではという意見をいくつか頂戴した。 Yuichirou 2009/11/26 02:03 私はyaneuraoさんのコードの方が可読性にも優れていると思います。むしろ日本語版Wikipediaのコードは脱出条件が複雑な内側のループを無理にfor文で書いているため、可読性が落ちています。 yaneuraoさん、ぜひその最後のコードをWikipediaに掲載すべきだと思いますがいかがでしょうか。 上のYuichirouさんの意見は好意からだろうが、はてブでは、次のような否定的な意見も見られる。 shuji_w6e 「馬鹿すぎる」とか「駄目すぎる」とか何様なんだろ？調べて回ったついでに全部書き換えてくればいいの
BlockSorting
BlockSortingは、今までのデータ圧縮で有名な方法であるLZ法とは全く違う、ユニークな操作を用 いてデータを圧縮する方法であり、M.BurrowsさんとD.J.Wheelerさんが作者なので「BWTransform」 ともいいます。 このアルゴリズムは簡単に言ってしまえば、「データをぐるぐる回してソートして出力」というも のです。簡単すぎるかもしまいませんが、本当にそうなんです。 ちなみに、このBlockSorting、単体では全く圧縮しません。ただ可逆な形にデータを変換すると いうものです。しかし、BlockSorting後のデータは非常に圧縮されやすい状態になります。例える と、色々な形をしたスポンジ（データ）が箱にごちゃごちゃに入って山積みになっているとします 。 これをそのまま上からギューっと押しつぶすのがLZ法やHuffman法なのに対し、一度、形が似た も
プロシージャル技術ネタに関するページ収集中 - ABAの日誌
ゲームにおける自動生成技術、いわゆるプロシージャルに関するページをいまさらのように収集している。 次世代ゲームにおける自動生成技術 (http://www.t-pot.com/program/144_GameAISeminar6/index.html) 「ゲームAI連続セミナー第6回」のレポート記事。プロシージャルに関する概観をつかむのに良い記事。 Procedural generation (wikipedia:en:Procedural_generation) WikipediaのProcedural generation項。プロシージャルを使ったゲームの実例についてよくまとまっている。 Procedural Content Generation Wiki (http://pcg.wikidot.com/) Procedural content generation (PCG)に関する
弱い参照 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "弱い参照" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2011年10月) 弱い参照（英: weak reference、ウィークリファレンス）あるいは弱参照とは、参照先のオブジェクトをガベージコレクタから守ることのできない参照のことである。弱い参照からのみによって参照されるオブジェクトは到達不可能とみなされ、従っていつでも解放することができる。弱い参照は、通常の参照（強い参照、強参照）による諸問題を解決するために用いられる。PythonやJavaをはじめとするガベージコレクタを実装したオブジェクト指向プログラミング言語の多くは、弱
FrontPage - PukiWiki: 2012年度夏学期「実践的プログラミング」へようこそ
授業について 「実践的プログラミング」は教養学部前期課程で開講されている。全学自由研究ゼミナールです。 履修希望の方はUTAS等をご覧ください。2020年夏学期は月曜5限にオンラインで開講されました。 内容に興味がある方はPDFの資料等をご覧ください。(授業で扱う範囲はこの一部で、また細かくは差異があります) ウェブページについて 現在CMS変更に伴う更新作業中です。過去のページも引き続き閲覧可能です。 なお、国際大学対抗プログラミングコンテスト(ICPC)については、現在は多少状況が変化していますので、過去のページをご覧の際はご留意ください。 ACM-ICPCは、2018年12月までにはACMの後援が外れて、ICPCとなりました。 2020年度は、COVID-19の影響で、各チーム分散した環境で国内予選が行われています。教員による「監督」制度も適用されていません。 なお、来年度以降は未定
Depth-first search - Wikipedia
Depth-first search (DFS) is an algorithm for traversing or searching tree or graph data structures. The algorithm starts at the root node (selecting some arbitrary node as the root node in the case of a graph) and explores as far as possible along each branch before backtracking. Extra memory, usually a stack, is needed to keep track of the nodes discovered so far along a specified branch which he
高専プロコン2009競技練習場
ご連絡： ★採点システム等で、x座標とy座標が逆に解釈されていたバグが見つかりました。 練習サーバ側は修正致しましたので、ご利用の皆さんも修正お願いします。 → [詳しくはこちら] (2009/06/21) ★試合画面に、人力モードが追加されました。 (2009/06/19)
モンテカルロ法で囲碁、将棋
2006/02/17 興味がわいて作成 囲碁の場合 １．モンテカルロ法とは？ ２．モンテカルロ法を囲碁に適用すると？ ３．５路盤での結果 ４．９路盤と１９路盤の結果 ５．終局までの平均手数と平均目数、最大の手の目数 ６．実際の囲碁プログラムでのモンテカルロ法 ７．少し強く？したモンテカルロ法 ８．実際にモンテカルロ法で対局させてみると？ 将棋の場合はこちらを モンテカルロ法がコンピュータ囲碁ではちょっとしたブームらしいです 2005年9月のコンピュータオリンピックの囲碁の9路盤部門でモンテカルロ法を採用したフランスの囲碁プログラムが 好成績を収めました。（3位と5位、9チーム中） こんなお手軽でインチキくさい？方法がどこまで効果があるものか自分でも少し調べてみました。 １．モンテカルロ法とは？ モンテカルロ法、で真っ先に思い浮かべるのは、正方形の中に乱数
画像処理 (1) シーム・カービング
画像を拡大・縮小する場合、通常利用される方法として、「最近傍法(Nearest Neighbour)」や「線形補間法(Bilinear Interpolation)」に代表されるサンプル補間法があることを以前紹介しました。最近、サンプル補間法とは概念のまったく異なる画像の拡大・縮小方法として「シーム・カービング(Seam Carving)」が注目され、すでに実用的なアプリケーションも誕生しています。この手法は、画像のリサイズ処理だけに限らず、特定のオブジェクトの除外や再配置など、応用範囲が非常に広いため、これからも様々な目的に応用される可能性があるアルゴリズムです。今回は、この「シーム・カービング」について紹介したいと思います。 ブラウザは、世界中に散らばった様々なコンテンツを閲覧することができる便利なツールです。その中で、画像や動画を表示したり、場合によっては音楽を聴くこともできますが、
文字列の中から効率良くキーワードを探し出せ
文字列の中から効率良くキーワードを探し出せ：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（7）（1/4 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 前回「Firebugで探索アルゴリズムを見ていこう」では、数値の集合の中から特定の数値を探索しました。今回は文字列の中から検索ワードを探索してみましょう。 UNIXのコマンドならgrep、Javaなどのプログラムなら文字列のindexOfメソッドなどに相当する処理です。 力任せ法 それでは例によって最もベタなアルゴリズムの紹介から始めましょう。 文字列の中に検索ワードがあるかどうか調べます。文字列の先頭から1文字ずつ検索ワードと比較していきます。不一致があったら文字列の2文字目から1文字ずつ検索ワードと比較し
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Multi-Threaded K-Means Clustering in .NET 4.0
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東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
アルゴリズムとデータ構造 演習資料 (#5)