FizzBuzz is a simple coding challenge popularized by Jeff Atwood to test for the most basic level of coding ability. The goal of FizzBuzz is simply to print the numbers from 1 to 100, but to replace numbers divisible by 3 with “Fizz”, and those divisible by 5 with “Buzz”. This past Friday, HackerRank launched a FizzBuzz competition with a twist: to solve FizzBuzz with the shortest possible source
The Fourier transform is one of the most fundamental concepts in the information sciences. It’s a method for representing an irregular signal — such as the voltage fluctuations in the wire that connects an MP3 player to a loudspeaker — as a combination of pure frequencies. It’s universal in signal processing, but it can also be used to compress image and audio files, solve differential equations a
Searchable database of approximately 1,000 MIT faculty members. To address some of society’s most pressing health challenges, MIT President Sally Kornbluth is launching the MIT Health and Life Sciences Collaborative (MIT HEALS), a new effort aimed at harnessing the collective power of researchers from fields such as engineering, science, AI, economics, business, policy, design, and the humanities
Higher-order convergence algorithm for reciprocal and square root Takayuki HOSODA Nov. 16, 2009 The Newton-Raphson method is a first-order approximation of a function f(x) around the approximate value of xn . Its convergence speed can be increased by higher order approximation. Japanese edition is here. Reciprocal The recurrence formula for reciprocal 1 / A by Newton-Raphson method is Given by Xn+
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
【円周率の計算に関する話題】 最初に戻る 円周率計算の記録を追加(2008/09/04) 1.円周率とは 円周÷直径、円周とは一定点から等距離にある点の集合。 πの語源はギリシア語の周りを意味するπεριφερειαの頭文字をとったと思われる??? 円周率は現実的に考えれば、物理学の世界でも20桁(3.14159265358979323846)もあれば足ります。 円周率は無理数であり、かつ、超越数である事から小数点以下の値は無限に続く事は証明されています。 よってどんな高性能なコンピュータや算出式があったとしても正確な値を知ることはできません。 (無理数の証明、超越数の証明です。直感的に理解できるものではありません。周辺の知識もかなり必要です) にもかかわらず、多くの桁を求めようとする人々はいます。 なぜ計算するのかと言われても、それは山に登りたいと同じ感覚なのかも知
Dear Fellow Researchers, Would you kindly pay attention to the article “Non-Orthodox Combinatorial Models Based on Discordant Structures” by the author V. F. Romanov published on arXiv.org: http://arxiv.org/abs/1011.3944 (download: PDF, initial format LaTeX, 12pt). The article presents a constructive proof of effective resolvability of 3-SAT problem, accompanied by description of a polynomial algo
About On development of Gauche, and other topics related to Lisp/Scheme in general. More details. Author Shiro Kawai, shiro at acm dot org. Recent Entries Exact and repeating decimalsRunning prebuilt Gauche on GitHub workflowCaching formatter procedurePipeworksReal numerical functionsPretty print indentationSegmented completionHints for unbound variable error:immutable slot optionSource info propa
大量のデータから、何か有益な情報を求める問題の多くは最適化問題を解くことに帰着されます. 最適化問題とは与えられた関数fの値を最小(最大)にするような変数xを探すといった問題です。 例えば、機械学習(これを利用する自然言語処理、情報検索など)、画像処理、AI(ロボットの経路制御)、 など多くの分野で最適化問題は登場します。 その中でもオンライン最適化(機械学習の文脈でいえばオンライン学習)と呼ばれる最適化手法は 実用性の高さと実装のしやすさから多く利用されるようになってきました。 このオンライン最適化は近年Regret(後悔)最小化というゲーム理論などで使われていた枠組みで 解析されることが多くなってきました。 今回はこのRegret最小化について簡単に解説してみようと思います。 (機械学習が詳しい人向けに補足すると、VC次元など他の機械学習を解析する手法と比べてRegret最適化の面白い
JPEG形式の画像は基本的に非可逆圧縮で、保存するたびに劣化してしまいます。1度や2度の保存では違いが分かりにくいのですが、保存を繰り返すことですぐに分かるほどに劣化していきます。そんな少しずつ圧縮されて劣化する画像の様子がムービーでまとめられていたのでご紹介します。 詳細は以下から。 新規保存を600回繰り返して劣化していく20秒のムービー。 GENERATION LOSS | HADTO.NET 4秒(約120回)付近で明らかな違いが出ています。 10秒(約300回)付近。粒状感たっぷり。 もう空には見えません。 最終的にはテレビの砂嵐のような画像になっています。 2009/04/19 22:04追記 これは単純に同じ圧縮率でJPEG保存を繰り返しているのではなく、少しずつ圧縮率を上昇させていって保存した画像をつなげたムービー。プログラムのコードの中身としては、MAPクラスとJPEGの
可逆データ圧縮分野で、現在研究が盛んな分野の一つが、データを圧縮した状態のまま定数時間でランダムアクセスをサポートするデータ圧縮方式です(word RAMモデルでO(log n)サイズの復元が定数時間)。 これは、データをあたかも圧縮していないかのように扱えるため、透過的データ圧縮/構造と呼ばれています(英語だとまだ決まってない?)。 例えば1GBのデータを圧縮した状態で、途中300MB目から4Byteだけ復元しようというのが定数時間で実現できるわけです。これは理論的にもかなり強いことをいっていて,例えば今あるデータ構造やアルゴリズムが、O(T)時間である問題を解けるというのがあったら、それを全く同じO(T)時間のままデータ構造を圧縮し作業領域量を減らすことができます (一応データ構造に対し読み込み操作しか無い場合。書き込みもある場合はまたちょっと面倒になる) このデータを圧縮したまま扱う
SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT): twice faster than Mersenne Twister*1. English Version 最新情報 SFMT ver1.5.1 をリリースしました。(2017/2/22) SFMT ver1.5 をリリースしました。 53bit精度double出力にバグがありました。(2017/2/7) SFMT 論文の正誤表 を追加しました。(2015/9/1) dSFMT ver2.2.3 をリリースしました。(2013/12/19) SFMT ver1.4.1 をリリースしました。(2013/12/19) dSFMT ver2.2.2 をリリースしました。 ver2.2.2 はVisual C++ 2012 でコンパイルエラーになる部分を修正しました。 (2013/9/17) dSFMT ver
Published on 29th Nov 2006, written by Rys for Software - Last updated: 21st Mar 2007 Introduction Note! This article is a republishing of something I had up on my personal website a year or so ago before I joined Beyond3D, which is itself the culmination of an investigation started in April 2004. So if timeframes appear a little wonky, it's entirely on purpose! One for the geeks, enjoy. To most f
MP3での数学 Mathematics in MP3 こ のペー ジはMP3の ポリフェーズフィルタバンク、MDCT、エリアシング削減バタフライ について 個人的な趣味で調べたページです。 13 本ページ「MP3での数学」 まとめファイル (PDF 125ページ、6.4MB) 080222 12 MP3処理内容 下記1〜9は詳細MP3マニュアル 浦田 敏道 著をもとに、MP3の具体的な処理のイメージが わくことを目的に図示しています。 1 グラニュール、フレームの定義 2 サブバンドフィルタ 3 サブバンド 0 4 サブバンド m 5 サブバンド 31 6 MDCT 7 エイリアス削減バタフライ 8 エイリアス削減バタフライ2 9 cs(k),ca(k)の計算 ポリフェーズフィルタバンク 11 完全再構成の説明 060909 MDCT (M
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
処理を実行中です
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