List<T> クラス (System.Collections.Generic)
名前空間: System.Collections.Generic アセンブリ:System.Collections.dll アセンブリ:mscorlib.dll アセンブリ:netstandard.dll ソース:List.cs ソース:List.cs ソース:List.cs 重要 一部の情報は、リリース前に大きく変更される可能性があるプレリリースされた製品に関するものです。 Microsoft は、ここに記載されている情報について、明示または黙示を問わず、一切保証しません。 generic <typename T> public ref class List : System::Collections::Generic::ICollection<T>, System::Collections::Generic::IEnumerable<T>, System::Collections::G
形態素解析の過去・現在・未来
2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l unno/no/uno l 研究開発部⾨門 リサーチャー l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l 職歴 l 2008/4~2011/3 ⽇日本アイ・ビー・エム（株）東京 基礎研究所 l 2011/4~ 現職 2 3. 今⽇日の発表の⽬目的 l 形態素解析器の中で何が⾏行行われているか l コスト最⼩小化, HMM, MEMM, CRF etc. , l JUMAN, Chasen, MeCab, etc. l ・・・だけだとよくあるので、最新の⼿手法と過 去の⼿手法をまとめる l 現在の問題点に関してもまとめる 3
d.y.d. 再帰関数の意味とは不動点である！
02:12 05/09/03 反応リンク集 fixの話 … Perl版、 Perl版、 C++版、 C++版、 Scheme版、 Concurrent Clean版。 （9/4追記: Ruby版、 Erlang版、 Squeak版、 D版。 Sukuna版。 Erlangのprocessを使ったメモ化の例は見てみたいかも。）。 で、 メモ化の話 … Python版、 Python版 （9/4追記: ET版、 Erlang版、 Java版、 PostScript版。 ）。 decoratorは流石かっこいいですね。C++版は…うーん、個人的には、このくらいなら Boost に頼らないで直球ストレートで書いてあげたいところです。 彼はやればできる子なんです。 template<int (*G)(int(*)(int),int)> int fix(int x) { return G( fix<G
最急降下法
最急降下法 戻る ニューラル関連の学習則は，この方法を使っていることが多い．バックプロパゲーションだって最急降下法だし，ホップフィールドモデルだって最急降下法を使ってる． エネルギー関数最小化（または最大化）を目的とする問題では，パラメータ逐次更新の方法として最急降下法を使うのが常套手段だ．理屈さえ分かれば，それほど難しい話ではないからね． 最急降下法： まず最小化（または最大化）すべき基準となる，ある関数が与えられているとする．この関数を最小化（または最大化）するようなを求めるのが目的なのだが，まずに適当な初期値を与え，次のような方法でを逐次更新していく． （を最小化する場合） （を最大化する場合） ここでは 1 より小さな正の値とする． で，なんでこの方法で関数を最小化（または最大化）できるのかというと，図で説明するとこんな感じになる（最小化に関して説明する）．
ラグランジュの未定乗数法
ラグランジュの未定乗数法 戻る SVMについての記事を読んでいて絶対に避けて通れないのが，ラグランジュの未定乗数法だ．なんたって，これを使うことで「サポートベクトル」の決定が可能になるんだから，これがわからなくっちゃ始まらない． ラグランジュの未定乗数法がどうやって導出されたか，っていうことはここでは説明しない．どのようなものか，だけを述べる． ラグランジュの未定乗数法の定義 個の変数を要素として持つ変数列に関して個の制約条件 が与えられていたとする． この制約条件の下で関数が極値をとるようなを求めたいとき，もうひとつの変数列を使って次のような関数を考える． この関数の極値条件 を満たす解の中にある．ここでをラグランジュの未定乗数という． 「難しくってわかんねーよ」という人，ちょっと待っておくれ．小難しい書き方に惑わされてはいけない．これはそんなに難しいものではないんだ
非線形SVM 〜詳細説明〜
非線形SVM 〜 詳細説明 〜 戻る 問題が線形分離できないような場合，やっぱり非線形なモデルを考えたいわけで，常套手段はなんといっても，元の特徴空間を線形分離可能な別の特徴空間に変換してやってから線形分離してやる，っていう方法だよね．非線形SVMも例に漏れずこの方法を使う． 元の特徴空間におけるベクトルを，別の次元特徴空間に変換する関数を考える．は，スカラーを出力する任意の個の非線形関数を要素とするベクトルと定義する． (2.1) これを使って，非線形SVMの識別関数を次のように考える． ただし (2.2) 学習データは個与えられているとし，と表す．これらのデータを2つのクラスおよびに分離することを考える．この学習データ集合に対して，が次の条件を満たすようにパラメータを調節することを考える． (2.3) ここで学習データに関する教師信号をとし，次のように定義する．
動的計画法は再帰で表せ
動的計画法の説明は常に再帰関数で書き表すことにしています．いやゆるメモ化再帰です．参照透過な関数は，同じ引数に対して同じ値を返すので，保存しておけばいいという感覚です．計算量の見積もりも簡単で，引数の異なり数に関数中のループの上限をかければおしまいです．特に再帰で書くことに慣れていれば自明に書けますし，テーブルを使ったDPと違って，ループの順番を意識する必要がありません．このテクニックは学部時代に@ohkuraに教えてもらいました．関数型言語に触れた今でこそ当たり前に見えますが，当時は目から鱗だったのを覚えています． メモ化再帰と不動点に関する@kinabaさんの日記や，プログラミングコンテスト的には@chokudaiさんの記事が参考になります． 今更ですが，ちょっと例で説明します．フィボナッチ数を計算する関数fib(x)は再帰式で，fib(x) = fib(x - 1) + fib(x
CodeZine（コードジン）
① -c PATTERNに指定した文字列を含む行の行数を出力します。② -v PATTERNに指定した文字列を含まない行を出力します。③ -d ACTION FILE...にディレクトリを指定した場合またはワイルドカードなどを使いディレクトリを含む複数個指定をした場合に、「ACTION」に指定する値によって、以下の動作を行います。FILE...にディレクトリを含まない場合、このオプションは意味を持ちません。 read ： ディレクトリをgrepコマンドの対象として普通のファイルであるかのように読み込んで処理する skip ： ディレクトリをgrepの対象外とする recurse： ディレクトリ下のすべてのファイルを読み込む ④ -A NUM 出力結果に、「NUM」で指定した行数だけ後の行を付加します。例えば、「-A 2」と指定した場合、10行目を出力する際に10行目と11行目と12行目を出
連載記事 「ステップ・バイ・ステップ・シェルスクリプト」
2つの顔を持つソフトウェア：シェル ステップ・バイ・ステップ・シェルスクリプト（1） この連載では、シェルスクリプトで実用的なプログラムを組むことを目標にして、シェルの基本的な知識を説明していきます
こてさきAjax:WebSocketから、これからのWebを予想してみる - livedoor Blog（ブログ）
WebSocket が、12月12日についにRFCになりました（RFC6455)。テキスト転送だけでなく、バイナリー転送もサポートされ、コネクションをキープするための ping/pongなどコントロールフレームも定義されました。rfcになる過程で様々なバージョンと、その実装系が出ていますので、そこのネゴシエーションの仕組みが入っていたり、以前は割と自由に使えそうだった subprotocolが、IANAにレジストレーションが必要になったりと、なかなかしっかりしたプロトコルに仕上がっている印象です。 さて、今年最後となる、今日のポストでは、このWebSocketにより、今後のWebはどうなっていくのかについて、僕が最近感じている妄想を書き連ねてみます。 WebSocketとは、いったい何なのか？ さて、WebSocketとは、いったい何なのでしょうか？この問に対して、一般的には、 WebでP
Parallel.ForEach を使用して単純な並列プログラムを記述する - .NET
例 この例は、CPU を集中的に使用する操作に対する Parallel.ForEach を示します。 この例を実行すると、200 万の数字がランダムに生成され、素数へのフィルター処理が試行されます。 最初のケースでは、for ループを使用してコレクションを反復処理します。 2 番目のケースでは、Parallel.ForEach を使用してコレクションを反復処理します。 アプリケーションが終了すると、各反復にかかった時間が表示されます。 using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; using System.Threading.Tasks; namespace ParallelEx
偽アンチウイルスソフト詐欺がAndroid向けにシフト、2012年にさらに流行へ
かつてはWindowsユーザーやMacintoshユーザーをターゲットにしていた偽アンチウイルスソフト詐欺が、今はターゲットをAndroidユーザーにシフトしてきています。カスペルスキー研究所では、2012年により多くのサイバー犯罪者がAndroidを狙ってくると警鐘を鳴らしています。 Android malware: new traps for users - Securelist スマートフォンがあればわざわざノートPCを取り出さなくてもほぼ同じ作業ができますが、それゆえにPCと同じ弱点を持ち合わせています。 偽アンチウイルス詐欺の場合、Android端末にアプリケーションをダウンロードしたり、マルウェアに感染したウェブサイトを訪れると、システムをスキャンするかのような動作をして「陽性」反応を示し、マルウェアを削除できるアンチウイルスソフトを購入できる選択肢を表示します。 アンチウイル
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
(Removed) ************************** - FC2動画アダルト
美巨乳女子校生 - エロ動画 アダルト動画
unnonouno
Algorithms with Python
数学用語の和英辞典