アルゴリズムを読み解く能力のみ・面接なしで内定を決定する採用方法「アルゴリズム採用」を開始します | 株式会社サイバーエージェント
2012年9月28日 アルゴリズムを読み解く能力のみ・面接なしで内定を決定する採用方法「アルゴリズム採用」を開始します サイバーエージェントはアルゴリズムを解く能力によって内定を決定する採用方法「アルゴリズム採用」を開始します。 「アルゴリズム採用」は新卒採用のエンジニア職のみを対象とし、アルゴリズムを読み解く力のみで合否を決定します。 バラバラになったプログラムからアルゴリズムを読み取り、意味のあるプログラムを完成させていただきます。 主なプログラミング言語であるC、C++、C#、Obj-C、Java、Python、JavaScript、Fortranの8つから好きなものを1つ選択し挑戦することができます。 日程 11月中旬 ※詳細は後日マイページよりご連絡いたします。 まずはマイページにご登録ください。 実施内容 1次選考では学生数名がチームとなってプログラムからアルゴリズムを読み解き
マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。
そもそも、マルコフ連鎖とは何なのか？全く聞いたこともなかった。そして、文章を要約するのはとっても高度なことだと思っていて、自分のレベルではその方法を、今まで思い付きもしなかった。 しかし、以下のようなシンプルなRubyコードでそれが出来てしまうと知った時、目から鱗である...。一体、何がどうなっているのだ？コードを追いながら、マルコフ連鎖を利用するという発想の素晴らしさを知った！ 作業環境 MacBook OSX 10.5.7 ruby 1.8.6 (2008-08-11 patchlevel 287) [universal-darwin9.0] mecab utf8環境でインストール済み マルコフ連鎖に出逢う rssを流し読みしていると、以下の日記に目が止まった。（素晴らしい情報に感謝です！） MeCabを使ってマルコフ連鎖 一体何が出来るコードなのか、日記を読んだだけではピンと来なかっ
素因数分解 @ IDM
最終更新日:2006.02.07 目次 2006-02-07追記 なんか最近こちらのコンテンツを更新してません。blogのほうで細かい記事はいくらか掲載しています。 そして何よりも、『UBASICによるコンピュータ整数論』が電子版一般公開されました。斯くも優良な資料がWeb上で見られるようになったからには、下記にある私の落書きなんぞ無用の長物です。BASICが読める人はこんなページは立ち去って、今すぐ『UBASICによるコンピュータ整数論』を読みましょう。 はじめに 素因数分解について 多倍長整数 素因数分解法 素朴試し割り法 ρ法 その他の素数についての話題 エラトステネスの篩い AKSアルゴリズム 実装 リンク集
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
きっと何者にも成れないモジュールたちに告げる~静的解析、しましょうか~ - mixi engineer blog
たんぽぽグループのhirokiです。たんぽぽグループとはmixi内の「刺身にたんぽぽをのせる仕事をなくす」ことを目的とした技術者集団です。 「あれは、たんぽぽではない食用菊である」 「スーパーの生鮮食品バックヤードが片手間にやってるよ。」 というご批判・ご指摘をうけ、今後は「道路に片方だけの軍手を落とす仕事をなくす」ことを目的としていこうかなどの検討を重ねました結果、「細けぇこたぁいいんだよ。」という結論に至ったことをこの場を借りてご報告させていただきます。今後ともたんぽぽグループを御ひいきによろしくお願いいたします。 と、ご報告をさせていただいたところで、本題にはいります。 YAPC::Asia Tokyo 2011 先日Perlのお祭りことYAPC::Asia Tokyo 2011においてLTをさせていただきました。その資料のご紹介とちょっとした解説をさせていただきます。 静的解析、し
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック
細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 競技プログラミングはレベルの高い人たちの集まり――そんな考えを持っている初心者の方、TopCoderはあなたのコーディングスキルを爆発的に高める魔法のような場です。今回は、初心者にこそお勧めしたいTopCoderの魅力について考えます。 教育的な観点から見るTopCoder 今回からTopCoderに関する実践的アルゴリズムを解説していく予定でしたが、序盤のうちに触れておきたいことがありましたので、今回の枕は“教育的視点から見るTopCoder”というテーマで少し書こうかと思います。 まず、最初に宣言しておきたいことは、この連載は初心者向きである、ということです。「どう考えても上級者向けだろう」という意見はたくさんの方から寄せられていますが、筆者は、まだプログラミングレ
主にコーディング
TopCoder SRM 516(8/31 0:00~2:00) 敗北． ■NetworkXOneTimePad(Easy) ・解法 全探索． Long.parseLong(str, 2)をLong.parseLong(str)と書いてしまい，終了数分前に直すはめになってしまった． ■Challenge Phase TLEが狙えるかと思ったが撃墜失敗． むしろ，サンプルの弱さを考慮した撃墜を作っておくべきだった． ■Result o-- +0/-1 50.0pts. 489th ■Rating 1727 -> 1645 捻挫+打撲． Codeforces Beta Round #84 Div. 2 Only 8/30 1:00~3:00） ■A. Nearly Lucky Number 問題 Lucky Digitを，4または7として定義する． Lucky Numberは，Lucky Di
こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ:phpspot開発日誌
こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ 2011年03月30日- こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ。 amazonや色々なCGMサイトが導入していますが、何かのアイテムを見ているとき、関連したアイテムを出してあげるという仕組みをまとめてみました。 協調フィルタリングともいいますが、CGM的なサイトなんかを作る際には覚えておくと利用者満足度やPV増に繋がりますね。 それでは以下にまとめます。 cicindela Perl+MySQL5で動作。WEB API 形式で呼ぶことが出来るため、PHP等の他の言語から呼び出すことも容易です。 vogoo PHPのソースからrequireして使うタイプのPHPライブラリ。MySQL利用。PHPソースから直接利用したい場合に使えます OpenSlopeOne こち
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
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