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アルゴリズムに関するarveltのブックマーク (18)

  • 画像処理100本ノックを作ったった - Qiita

    画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。(完成!!) 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー) ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正

    画像処理100本ノックを作ったった - Qiita
    arvelt
    arvelt 2019/10/05
    “100本ノック”
  • LeetCode - The World's Leading Online Programming Learning Platform

    Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview.

  • Reddit - Dive into anything

    The subreddit covers various game development aspects, including programming, design, writing, art, game jams, postmortems, and marketing. It serves as a hub for game creators to discuss and share their insights, experiences, and expertise in the industry. So today I'm going to be a little different and talk about one technical aspect of my game TinyKeep, that is random procedural dungeon generati

    Reddit - Dive into anything
  • 読んだ直後から滅茶苦茶役に立つ──『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』 - 基本読書

    アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール 作者: ブライアンクリスチャン,トムグリフィス,田沢恭子出版社/メーカー: 早川書房発売日: 2017/10/19メディア: 単行(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』とは個人的にそそられる書名ではなかったので(ほぼ原題「ALGORITHMS TO LIVE BY」通り。)なかなか手が出なかったのだが、さらっと読み流すか……と手を出してみたらおもしろくて、その上読んですぐに役に立つ内容が満載なのであっという間に最後まで読んでしまった。 基的にはアルゴリズム──より具体的な言葉でいえば「計算によってあらかじめ算出された、最適な手順」を知っていることが、いかに現実的な問題を解決する役に立つのかを紹介した一冊なのだが、なにしろ単なる手順なので、準備も何もいらないし読んだだけで「おーそうなんだ」とすぐに使

    読んだ直後から滅茶苦茶役に立つ──『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』 - 基本読書
  • If文から機械学習への道

    機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less

    If文から機械学習への道
  • リーキーバケット - Wikipedia

    リーキーバケット(英: leaky bucket)とは、トラフィックシェーピングなどで使われるアルゴリズムである。一般にこのアルゴリズムはネットワークに注入されるデータの転送レートを制御するのに使われ、データ転送レートの「バースト性」を平準化する。 なお、バケット (bucket) とは、バケツのことであり、転送すべきネットワークトラフィックを集積する抽象化されたコンテナである(実装は例えばバッファやキュー)。 トラフィックシェーピングではリーキーバケットのほかにトークンバケットというアルゴリズムもよく利用する。この2つは誤って混同されやすい。これらは性質も異なり、目的も異なる[1]。大きな違いは、リーキーバケットがデータ転送レートの上限を設定するのに対して、トークンバケットはデータ転送レートの平均に制限を課して、ある程度のバースト性を許容する。 リーキーバケットはネットワークに送信するト

  • トークンバケット - Wikipedia

    トークンバケット(英: token bucket)とは、ネットワークへのデータ流入量を制御するアルゴリズムの一種であり、バースト性のあるデータ送信を許容する。いくつかの用途があるがトラフィックシェーピングの手法として使うことが多い。 なお、バケット (bucket) とは、バケツのことであり、転送すべきネットワークトラフィックを集積する抽象化されたコンテナである(実装は例えばバッファやキュー)。 トラフィックシェーピングのアルゴリズム[編集] トラフィックシェーピングでは、トークンバケットのほかにリーキーバケットも使われる。この2つは誤って混同されやすい。これらは性質も異なり、目的も異なる[1]。大きな違いは、リーキーバケットがデータ転送レートの上限を設定するのに対して、トークンバケットはデータ転送レートの平均に制限を課して、ある程度のバースト性を許容する。 概要[編集] トークンバケット

  • 読んで良かった基礎知識の入門書 - Qiita

    Help us understand the problem. What is going on with this article?

    読んで良かった基礎知識の入門書 - Qiita
  • 手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD

    この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2

    手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
  • http://spheresofa.net/blog/?p=1044

  • A* - Wikipedia

    A*探索アルゴリズム A*(A-star、エースター)探索アルゴリズム(エースターたんさくアルゴリズム)は、グラフ探索アルゴリズムの一つ。 最良優先探索を拡張したZ*に、さらにf値として「現時点までの距離」g と「ゴールまでの推定値」h の和を採用したもの[1]。h は ヒューリスティック関数と呼ばれる。 A* アルゴリズムは、「グラフ上でスタートからゴールまでの道を見つける」というグラフ探索問題において、 ヒューリスティック関数 h(n) という探索の道標となる関数を用いて探索を行うアルゴリズムである。h は各頂点 n からゴールまでの距離のある妥当な推定値を返す関数で、解くグラフ探索問題の種類に応じてさまざまな h を設計することが出来る。 例えば、カーナビなどで用いられる単純な二次元の地図での探索では、h としてユークリッド距離 を使うことができ、この値は道に沿った実際の距離のおおま

    A* - Wikipedia
  • モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。

    モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲーム歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS

  • 形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog

    概要 偶然57577になっている文章を短歌としてつぶやく Twitter の bot を作りました。 フクロウが鳴くと明日は晴れるので洗濯物を干せという意味 #tanka ウィキペディア日語版「フクロウ」より http://t.co/Dm1uHcQdzR— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 再帰的アルゴリズムが有効な問題として有名であり #tanka ウィキペディア日語版「ハノイの塔」より http://t.co/vm2ZqwImKi— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 文章はウィキペディア日語版を対象としました。 作り方 jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロード。 WP2TXT で上記を扱いやすい形式に変換。 このスクリプト で57577になっている文を抽出。数時間かけて(遅い)

    形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog
  • ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40

    高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール(アルゴリズム)があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。(リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています) 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書(リンク切れ) ドラクエの物理ダメージ計算式は質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST

    ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
  • ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室

    ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ(http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html) ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント(マップでの敵との遭遇)の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の

    ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
  • アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena

    この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういうで勉強すればいいか、ぼくの知ってるからまとめてみました。

    アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
  • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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  • プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな

    プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか?」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自

    プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
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