魔王「この我のものとなれ、勇者よ」勇者「断る！」まとめサイト
SINCE：2009年9月8日 作品最終更新日：2009年11月22日 - 追加。 サイト最終更新日：2009年11月26日 - 追加。 ○初めて来訪した方○ このまとめサイトは2chのニュース速報VIP板及び、パー速VIP＠VIPServiseの 魔王「この我のものとなれ、勇者よ」勇者「断る！」スレの ママレードサンドさんによる小説をまとめているサイトでした。 ママレードサンドさんお疲れ様でした。素晴らしい物語をありがとうございました。 意見や要望・修正等はこちらへ(したらば) ※TOPイラストは5スレ目82レス目のID:WCSb/AU0さんによるものです。 ※携帯の方で閲覧に支障のある方は７xまとめさんでの閲覧お勧めします。 Created by ママレードサンドさんとスレ住人のみんな。
「全額面倒を見る」＝口蹄疫での補償で−赤松農水相（時事通信） - Yahoo!ニュース
口蹄（こうてい）疫の発生に伴い宮崎県を訪れた赤松広隆農水相は10日、東国原英夫知事と会談し、「（殺処分の補償を）全額、国と県で面倒見るからと言えば農家も安心する。まずは県にやってもらい、後で国が処理する」と述べた。家畜の殺処分による農家への補償割合を現状の5分の4から、全額に引き上げる方針を示したもの。 【関連ニュース】 ・ 殺処分の家畜6万頭超す=宮崎の口蹄疫 ・ 口蹄疫対策で小沢氏に要望=宮崎県知事 ・ 新たに12農場で口蹄疫疑い=宮崎 ・ 殺処分対象、3万頭に迫る=豚でまた口蹄疫疑い ・ アジアのウイルスと近似=宮崎の口蹄疫
１２日の転倒について: 衆議院議員 三宅雪子オフィシャルブログ 雪子のDO MY BEST
こんにちは。三宅雪子です。 １２日の内閣委員会で起きた転倒騒動では、多くの皆さんにご心配をおかけし、心外な展 開とはいえ、結果的にお騒がせしたことをお詫び申し上げます。 この間、励ましやご忠告などたくさん頂戴し、本当にありがとうございました。 それにしても、私がただ転倒したことが、これほどマスコミに取り上げられることになるな ど、まったく思いもよらぬことでした。 また、負傷した上にパフォーマンスだなどと、いわれなき批判も受け、本当に驚き、かつ悲 しく思っています。また、現在、事実確認や取材もなく、私にとっては思いもよらない報道、 コメントがされてることがとても残念でなりません。 この機会に、きちんといくつかの事実だけをお伝えしておきたいと思います。 まず第一に、当日私は所属の厚生労働委員会に出席していましたが、流会になったた め、急遽、応援を要請され、内閣委員会の議場に行きました。着いたと
コンピュータ将棋の現状：三人寄れば文殊の知恵は正しいか？ - A Successful Failure
4月2日に情報処理学会が日本将棋連盟に「コンピュータ将棋」で挑戦状を送ったことが話題になった*1。日本将棋連盟は挑戦を受諾、女流棋界の第一人者、清水市代女流王将・女流王位が対戦相手と決まった。対戦は今秋から順次行われるという。 情報処理学会の挑戦状に関するFAQによれば、対戦ソフトウェアに関して次のように記されている。 Q：対戦ソフトウェアは既に決まっているか A：合議アルゴリズムを用いる方針になっています。複数のソフトウェアを疎結合で並列計算させて、それらの意見を集約して、次の一手を決定する手法です。現在のところ、限られた実験では効果が認められており、これを実際の対局に用いる方向で検討しています。個々の参加ソフトウェアの候補は、プロジェクトに現時点で参加しているGPS将棋、Bonanza、激指、YSS、TACOS、柿木将棋などです。これを実用的にどのように組みあわせるのかは、実験を元に決
マルチコア時代の"データ構造とアルゴリズム"再入門
データ構造とアルゴリズム再入門 はじめに ・並{行|列} & {Lock|Wait}Free ・ABA & ABA' ・volatile ＆ メモリバリア ・プリミティブ ・CAS ・MCAS ・STM ・メモリ管理:free & GC ・Toots List & Skiplist [単方向List] ・リスト ・細粒度リスト ・Lazyリスト ・Lock-Freeリスト ・Lock-Freeリスト2 [SkipList] ・スキップリスト ・Lazyスキップリスト ・Lock-freeスキップリスト [双方向List] Queue & PriorityQueue [UnBounded Queue] ・Queue ・CAS based Lock-Free Queue ・LL/SC based Lock-Free Queue [Unbounded Priority Queue] ・Heap
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。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
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
1年で70億枚の顔写真をスキャンしたFace.comが顔認識APIを無料で一般公開