折り紙の科学 – 日本折紙学会
日本折紙学会は、折り紙に関連した研究を促進・集約するため、機関誌『折紙探偵団』とは別に、和文雑誌『折り紙の科学』を2011年より新たに刊行開始しました。 このたび『折り紙の科学』は、学術情報の自由な流通とアクセシビリティの向上に向けて、オープンアクセスに移行することとしました。これにより、過去に本誌に掲載された論文、および今後掲載される論文は、どなたでも無料で閲覧できるようになります。（2023/6/20） わたしたちは、学術的な知識と情報の自由な流通が、科学の発展に不可欠であると信じています。この取り組みによって、折り紙の科学的な知見がより広範な方々からアクセスしやすくなることで、本誌が折り紙の科学の発展に寄与できることを願っています。 ◆論文は、各号の目次よりアクセスできます。 ◆第8号以前の各号の紙版、PDF版（第8号）の冊子ごとの販売は継続しています。 なお、海外からのpaypal
『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
「ヒューリスティック探索入門」のメモ - threecourse’s blog
「ヒューリスティック探索入門」というPDFの1章、2章、4章の一部の学習メモです。 特に、「状態空間問題」といった問題設定や用語について認識できたこと、A*法の理論などについてとても勉強になりました。 (PDF) https://jinnaiyuu.github.io/pdf/textbook.pdf (Github） https://github.com/jinnaiyuu/search-ja できる限り元のテキストに沿っているつもりで、私の意見や考えは青字としています。誤りなどありましたら教えて下さい。 1章 イントロダクション このPDFの主な対象は、状態空間問題 (state-space problem)。 特に、状態空間問題のうち完全情報かつ決定論的 モデル 状態空間問題とは、与えられたゴールに到達するための行動の列（＝プラン） を発見する問題 完全情報とは、エージェントが世界の
（ Microsoftほか発 ）DeepCoder : 探索ベースのソフトウェア・エンジニアリング手法 を 取り込んだ Neural Networkベース の プログラミングコード自動導出モデル - Qiita
（ Microsoftほか発 ）DeepCoder : 探索ベースのソフトウェア・エンジニアリング手法 を 取り込んだ Neural Networkベース の プログラミングコード自動導出モデルNLP深層学習自動プログラミング人工知能DeepLearning （ 原論文 ） Matej Balog, Alexander L. Gaunt, Marc Brockschmidt, Sebastian Nowozin and Daniel Tarlow (2017) DEEPCODER: LEARNING TO WRITE PROGRAMS Published as a conference paper at ICLR 2017 （ 何 を 提案しているのか ？） プログラミング・コード を 導出する プログラム または、 プログラム を 書くプログラム を 構築 する 方法 を 提案している。
Maglev Hashing with Python - yunazuno.log
今更ながら，GoogleのMaglev論文で提案されているMaglev Hashingを手元で実装してみた． Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer Maglev Hashingとは 所謂Consitent Hashの一種．Maglevロードバランサにおけるリアルサーバ選択に使用されている． 上記論文のSection 3.4で詳細が説明されている．NSDI'16での発表スライドも併せて眺めると分かりやすい． Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer | USENIX Slide: https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/nsdi16_sli
Deep Learning with FPGA – Amund Tveit's Blog
This chapter presents recent papers for using FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) for Deep Learning. FPGAs can roughly be seen as a Software-configurable Hardware, i.e you in some cases get close to dedicated hardware speed (although typically at lower clock frequency than chips, but typically with strong on-FPGA parallelism), this can be a potential good fit for e.g. Convolutional Neural Netwo
word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method
About About Department of Computer Science Department Roles Faculty Positions Visitor Information Contact Us People People Research Faculty Teaching Faculty Graduate Students & Postdocs Administrative Staff Technical Staff Research Research Areas All Research Areas Theory of Computer Science AI, Machine Learning and Data Science Computer Systems, Communication and Software Engineering Vision, Grap
Motion Strategy Lab
Redirecting to Steven M. LaValle's web page.
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「数え上げテクニック集」を公開しました - DEGwerのブログ
http://cslibrary.stanford.edu/105/LinkedListProblems.pdf
(PDF) De-anonymizing Programmers via Code Stylometry