コンピュータサイエンスの授業をします。 初心者に、計算量のオーダーについて教えたいのですが、 [1] ソート以外の、 [2] 面白く [3] 理解が簡単な問題で、 [4]…
コンピュータサイエンスの授業をします。 初心者に、計算量のオーダーについて教えたいのですが、 [1] ソート以外の、 [2] 面白く [3] 理解が簡単な問題で、 [4] 複数の解くアルゴリズム(4つ以上)があり、 [5] [4]の計算量のオーダーがそれぞれ違う(以下の内、4つ以上を含むのが望ましい) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%82%A6%E3%81%AE%E8%A8%98%E5%8F%B7#.E4.B8.80.E8.88.AC.E7.9A.84.E3.81.AA.E3.82.AA.E3.83.BC.E3.83.80.E3.83.BC ような問題をご存じでしたら教えて下さい。 難しい注文かとは思いますが、よろしくお願いいたします。
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <前編> - StatsFragments
概要 書いていて長くなったため、まず前編として pandas で データを行 / 列から選択する方法を少し詳しく書く。特に、個人的にはけっこう重要だと思っている loc と iloc について 日本語で整理したものがなさそうなので。 サンプルデータの準備 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
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「紙のビーコン」使い、スマホ置くだけで診察予約 - 日本経済新聞
訪れた病院の受付テーブルにスマートフォン（スマホ）を置くだけで、来院手続きを済ませたり、その日の診察を予約できたりする――。Beacon（ビーコン）を用いた屋内位置情報サービスを手掛けるタグキャストは、そんなシステム「Medical Services Appointment（MSA）」を開発した。帝人およびセルクロスと共同開発した表面認識型ビーコン「PaperBeacon」の応用例として提案す
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deep-goggle-chainer (port https://github.com/aravindhm/deep-goggle to python) · GitHub
【楽天市場】エラー
トヨタ、生活支援ロボットの新型を披露 量産化を視野 - 日本経済新聞