Rubyで競技プログラミング(入門編)Kaigi on Rails 2024 - Rails APIモードのためのシンプルで効果的なCSRF対策 / kaigionrails-2024-csrf
講義まとめ：自然言語処理のための深層学習（CS224d） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS224d(自然言語処理のための深層学習)はスタンフォード大のRichard Socherが2015年から教えている講義で、動画やスライドなどの講義資料と演習問題がウェブ上で無料で公開されています。 [CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing] (http://cs224d.stanford.edu/) 会社の勉強会で週1回半年程度かけて講義動画と演習を終えたため、勉強したことを簡単にまとめてみたいと思います。 なぜ今なのか？ 深層学習（Deep Learning）は2
Recognition as Graph Matching
1. RECOGNITION AS GRAPH MATCHING Presented By- Vishakha Agarwal (Research Scholar) M.Tech, Final Year Department of Computer Science and Information Technology 2. OUTLINE Introduction Pattern recognition approaches Graphs in pattern recognition Graph matching taxonomy Graph matching algorithms Graph based recognition: Application taxonomy Graph based recognition: Application Discus
自動微分変分ベイズ法の紹介
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
暗号文のままで計算しよう - 準同型暗号入門 -
2. • 準同型暗号とは何か • 加法準同型暗号のデモ • 楕円ElGamal暗号 • 完全準同型暗号 • その原理の雰囲気の紹介 • 『クラウドを支えるこれからの暗号技術』 • 公開鍵暗号の最先端応用技術・理論 • 準同型暗号が載ってる和書は現時点で本書のみ • 数学成分高め • https://herumi.github.io/ango/ 概要 2/39 3. • 光成滋生（@herumi） • @IT連載記事「クラウド時代の暗号化技術論」 • http://www.atmarkit.co.jp/ait/series/1990/ • CODE BLUE2015 • Excelのパスワード暗号化にあったバグの話 • http://www.slideshare.net/herumi/ms-office-54510219 • 属性ベース暗号の実装でIEEE trans. on Compute
Codevs5.0勉強会
Mar 1, 2016Download as PPTX, PDF2 likes3,942 views
乱数のたのしい話と遺伝アルゴリズム - きしだのHatena
金曜日の「プログラマのための数学勉強会＠福岡」で乱数の話をしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 #3 - connpass で、乱数の生成だとか、クイックソートや素数判定などの乱択アルゴリズムの話とかをしました。 乱数タノシイヨ 乱数のたのしい話 from なおき きしだ その中で、遺伝アルゴリズムで巡回セールスマン問題(TSP)を解くというのをやってみました。遺伝アルゴリズム、すいぶん昔から名前は知ってて、どういうアルゴリズムかも知ってて、実装もそんな難しくないと知りつつ、書く機会がありませんでした。なので、この機会に書いてみようと。 とりあえず最初に完全にランダムでTSPを解いてみます。 TSP with random ぐちゃぐちゃですね。 下部のグラフはその時点での最短距離。最初に距離が短いものをみつけていくけどだんだんみつかりにくくなる、という感じになっています。 1
GREE GameDevelopers’ Meetup 02 ご来場ありがとうございました | GREE Engineering
こんにちは。開発企画部の佐島です。 12月16日（水）、グリー主催のゲーム開発者向けミートアップ GREE GameDevelopers’ Meetup が開催されました。 GREE GameDevelopers’ Meetup とは？ GREE GameDevelopers’ Meetup は、ゲーム開発者のみなさんと一緒に、オープンに技術を学び交流できる場づくりを目指し創設されたミートアップです。 2回目となる今回のテーマは、ゲーム開発における数学・物理・アニメーション。 それぞれの分野から、書籍の著者の方をお招きしてお話頂きました。 セッション 『軸を固める』ための物理 堂前 嘉樹（フリーランス） 最初にご登壇頂いたのは「ゲームを動かす数学・物理」の著者である堂前さん。 著書の中でも物理部分にフォーカス頂き、ゲームの動作に関わる物理の考え方について詳細に解説頂きました。 スキンアニメ
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
圧縮プログラムによる著者推定技術のニンジャスレイヤーへの応用
Every IR presents unique challenges. But - when an attacker uses PowerShell, WMI, Kerberos attacks, novel persistence mechanisms, seemingly unlimited C2 infrastructure and half-a-dozen rapidly-evolving malware families across a 100k node network to compromise the environment at a rate of 10 systems per day - the cumulative challenges can become overwhelming. This talk will showcase the obstacles o
#JJUG - Java で最速のハッシュアルゴリズムを求めて
【東京】【聴講者募集】JJUG ナイト・セミナー 「ビール片手にLT&納涼会」の発表資料です。 https://jjug.doorkeeper.jp/events/28182
SGGXマイクロフレーク分布
2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」
ICPC国内予選F解説
強化学習のアルゴリズムの中で，複雑な環境の探索のために内発的報酬を用いているアルゴリズムを紹介した資料です．未知の状態への探索を促していることから「好奇心」を用いた探索とも呼ばれます．元々は別の場所で公開していた資料でしたが，いくつかの修正を加えて，こちらに改めてアップしました．
高速フーリエ変換
- The document contains code and explanations for solving optimization problems using dynamic programming, including calculating minimum costs using a 2D array to store results. - It describes applying dynamic programming to problems involving finding minimum costs for tasks that can be split into subtasks, with the overall cost determined by combining subtask costs. - The code provided shows init
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Ruby で高速なプログラムを書く
楕円曲線入門�トーラスと楕円曲線のつながり
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フーリエ変換を用いたテクスチャ解像度推定とその応用
