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2023年3月27日のブックマーク (5件)

  • 【色変記事】数学超苦手なエンジニアがAtCoderで茶色コーダー(脱初心者)になるまで | DevelopersIO

    また、「絶対的な位置」の項目についてはAtCoder社長のchokudaiさんのブログをAtCoder競技プログラミング)の色・ランクと実力評価、問題例 - chokudaiのブログをソースとしているとのことです。 下から2番目の段階で上位35%ですので、ここまで到達するまでにやめてしまう方が非常に多いと考えられます。 ※ なお、AtCoder社監修の以下書籍では茶色で上位50%と表記されていますのでこちらの方が正しいのかもしれません。(単純なアクティブユーザーの中での順位か、真面目にコンテストに参加している人の中での順位の違いかと受け取っています) 筆者のバックグラウンド・レベル感 アラサー 中学時代から数学が苦手で、大学も文系学部 元公務員(6年)で、エンジニア歴は約3年半程度 開発系の仕事を主にしてきたが、複雑なアルゴリズムの実装はなかった アルゴリズム・数学的な素養があるわけでは

    【色変記事】数学超苦手なエンジニアがAtCoderで茶色コーダー(脱初心者)になるまで | DevelopersIO
  • 【AtCoder】初中級者が解くべき過去問精選 100 問を緑色コーダーが C++ で解いてみた

    はじめに E869120 さんが レッドコーダーが教える、競プロAtCoder上達のガイドライン【中級編:目指せ水色コーダー!】 にまとめた「分野別 初中級者が解くべき過去問精選 100 問」を C++ で解いてみました。解きっぱなしだと忘れそうなため、各問題の解答例と解説のようなものを書きました。 先行記事と先行動画 投稿前に見つけた過去問精選 100 問の解説・コメント記事を挙げておきます。 【Python】初中級者が解くべき過去問精選 100 問を解いてみた【Part1/22】 初中級者が解くべき過去問精選 100 問を全問解いてみました 「レッドコーダーが教える、競プロAtCoder上達のガイドライン」中級編の100問を解く vol1 ~No.17 Rubyで「分野別 初中級者が解くべき過去問精選100問」を解く 分野別 初中級者が解くべき過去問精選100問 競プロ/ 分野別 

  • Excelに「ソルバー」アドインを追加しよう!

    みなさん,こんにちは。 シンノユウキ(shinno1993)です。 与えられた条件の中で,最小のコストで最大の成果を得たい。そのためにはどのように計画すれば良いか。このような問題を最適化問題といいます。 このような問題は多くの領域で存在しており,たとえば栄養学の分野では,「現在の事からできるだけ変容させることなく,種々の事摂取基準を満たすためには何をどのくらいべれば良いのか」といった問題も,最適化問題として定式化できるかと思います。 そんな最適化問題を身近なツールであるExcelでやってみよう!というのが今回から始まる連載のでやることです。

  • 介護家族を簡単に退院できない精神病院入院にまで持ってく方法 *ブコメや..

    介護家族を簡単に退院できない精神病院入院にまで持ってく方法*ブコメやコメントで文言の間違いに言及いただきありがとうございました。医療措置入院→医療保護入院です。訂正いたします。プロや詳しい方の説明もあるので困ってる方ぜひその辺りもチェックしてほしい。痴呆→認知症も修正。素人ゆえお許しをすまん。認知症などで暴言のような問題行動が発生し家族が大変な場合、普通の病院や介護施設では介護される家族の意志を尊重しないといけない為ごねると入所入院させれないけど、医療保護入院(医者の許可がないと退院できない)制度を使って負担を軽減できる。 基こっちは書かない主義なんだがお困りの様子なので私が父を精神科の保護入院まで持ってきた過程を晒す。参考にしてほしい。 私の父は80代後半で要介護1がついてた(これがめちゃくちゃ効いた。すぐ介護や医療のプロに繋がれた。申請してくれてた母に大感謝)だが、母が持病の悪化きっ

    介護家族を簡単に退院できない精神病院入院にまで持ってく方法 *ブコメや..
  • 完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す|shi3z

    Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ

    完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す|shi3z