Web関連およびアプリケーション、映像関係、静止画素材、自動処理、4K/8K/ハイビジョン素材関連などを扱っています。 誤字脱字等、お気づきの点がありましたら、お気軽にメールをください。 この目次にないアプリケーション等の使い方などに関してはその他のリファレンス／アプリケーション...のページを参照してください。
JavaScript/HTML5, iPhone/Android, ハイビジョン映像, 自動化関連：[OpenSpace]
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C#と諸々 プロファイル活用
C#がメインで他もまぁ諸々なブログです おかしなこと書いてたら指摘してくれると嬉しいです(´･∀･`) つーかコメント欲しい(´･ω･｀) プロファイル内に関数を直書きしてると、だんだん行数がかさんできて、メンテナンスがしづらくなってきます。 そこで僕は、関数は別のスクリプトファイル ( 1 関数につき 1 ファイル ) に記述しています。プロファイルでは、それらのスクリプトファイルを実行することで関数をインポートしています。 以下はプロファイルに記述しているコードです。 Microsoft.PowerShell_profile.ps1 Set-Variable -Scope "Global" -Option "Constant" -Name "GlobalScripts" -Value "$PSHome\Scripts"; Set-Variable -Scope "Global" -Op
第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
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