Fisher–Yates shuffle - Wikipedia
Example of shuffling five letters using Durstenfeld's in-place version of the Fisher–Yates shuffle The Fisher–Yates shuffle is an algorithm for shuffling a finite sequence. The algorithm takes a list of all the elements of the sequence, and continually determines the next element in the shuffled sequence by randomly drawing an element from the list until no elements remain.[1] The algorithm produc
Floyd–Steinberg dithering - Wikipedia
A 1-bit image of the Statue of David, dithered with Floyd–Steinberg algorithm Floyd–Steinberg dithering is an image dithering algorithm first published in 1976 by Robert W. Floyd and Louis Steinberg. It is commonly used by image manipulation software, for example when an image is converted into GIF format, which is restricted to a maximum of 256 colors. The algorithm achieves dithering using error
いまさら聞けない産業用ロボット入門〔前編〕
産業用ロボットの代表は製造業の工場で使われる製造業用ロボットです。製造業以外で使われる産業用ロボットとしては、農林水産業や建設現場などで使われるロボット、オフィスなど社会活動空間で使われるロボット、発電所など公共の現場で使われるいわば社会基盤用ロボットがあります。 非産業用ロボットの代表例は、家庭で使用される家庭用・エンターテイメント用ロボットです。社会基盤用ロボットなど製造業用以外のロボットを全て非産業用とすることもあり、特に明確な定義があるわけではありません。現在、実社会で活用されているのは、圧倒的に製造業用のロボットです。 その他の用途については残念ながらまだ市場はごくわずかで、概念にも曖昧なところがあるため、ここでいう「産業用ロボット」は「製造業用ロボット」のことを言っているものだと解釈してください。 日本のロボット産業の市場規模は？ 日本ロボット工業会（JARA）のロボット産業需
TBSがハッカソンを開催、最優秀賞は「対話できるテレビ」
写真4●進行役はTBSの小林由未子アナウンサー。左は、運営協力したリクルートホールディングスの伴野智樹氏 TBSは2014年3月9日、2014年3月上旬に実施したアイデアソンおよびハッカソン（アイデア創出やサービス開発を短期間で競うイベント）「TBS TV HACK DAY」の成果発表会と表彰式を開催した（写真1、TBSのWebページ）。 今回のテーマは「未来のテレビの楽しみ方を追求するアプリケーションやWebサービス」。テレビ局が主催するハッカソンという意外性や身近なテレビをハックする楽しさ、最優秀賞の賞金が100万円という魅力もあり、参加希望者が殺到したという。 3月8日と9日に行われたハッカソンに参加したのは8チーム（写真2）。このうち、1チームは2作品を作成したので合計9作品が、9日の発表会で披露された。 8作品から最優秀賞として選ばれたのは、「ガッチリ！ハッカソン」チームが作成し
佐村河内さんの難聴、手話通訳、検査内容、発音などについて、聴覚障害を持つ方たちの分析
佐村河内さんの難聴に関しての意見は、聴覚障害を持つ方、聴覚障害が身近にいる人たちの中でも意見が割れているように思います。すでにこれに関してのまとめがいくつかありますが、bula_kさんのツイートがとてもわかりやすく書かれていると感じたので、ここにまとめを作らせてもらいました。※手話通訳についての私の質問、bula_kさんの回答ツイートを新たに付け加えてます（３月１０日１６時）。※２ 検査の事、発音、補聴器の事、などについてツイートを付け加えました（３月１０日２３時）。訂正を加える以外で、今後更新はしない予定です。
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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