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algorithmに関するniidomeのブックマーク (48)

  • ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times

    Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか?そして、基的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか? 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む=アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか

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  • ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』

    みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう? 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ

    ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
  • Mathematicaで任意画像の輪郭を数式に変換する - チューリング不完全

    330個の1000次方程式によるまどかマギカ  pic.twitter.com/QnuOhXQfiT— りんご (@aomoriringo) November 27, 2013 上記のような、任意の画像の輪郭を数式に変換するプログラムを紹介します。 発端 Wolfram|Alphaには「Person Curve」と呼ばれる類の検索結果が存在し、「Barack Obama Curve」「Hatsune Miku like curve」とか検索すると、その人物・キャラを表したパラメトリック方程式とそのプロット結果が表示されます。 これについては以下に示すようにたくさんの記事があり、存在自体は早くから知っていました。 数式が解明されてしまった初音ミク。その他キャラクターを色々試してみました | と杓子 http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1305/02/

    Mathematicaで任意画像の輪郭を数式に変換する - チューリング不完全
  • はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知

    はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28

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  • データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します(この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます!)。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C

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  • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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  • 竹内関数で音楽生成 - aike’s blog

    Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数(たらいまわし関数)という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10(xは-1〜10)の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割

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  • VOYAGE GROUP エンジニアブログ : 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本

    2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやったは僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師。MITで長年教科書として使われてきたです。今はPythonなので違う筈。今やっ

  • 頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏

    効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car

  • 作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな

    さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか?テストか?UIデザインか?となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと

    作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
  • アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena

    この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういうで勉強すればいいか、ぼくの知ってるからまとめてみました。

    アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
  • プログラマになるための勉強をしている人の前で話をしてきた - きしだのHatena

    イデアルITスクールというところで、1時間ほど話をしてきました。 プログラマとしてやっていくために大事なことというテーマ。 資料を作らずに、というか構想すら練らずにやってしまったので、ここで整理とまとめと補足を。実際にこれをしゃべったというのではなくて、だいたいこんなことをしゃべろうとしてたという内容をかなり盛って書いてます。 当然ですが、プログラマの仕事はプログラムを書くことです*1。 プログラマとしてやっていくためには、どこで動くプログラムを書くか、なにをするプログラムを書くかということを意識することが大事です。 ということで、まずはプログラムが動くところがどう変わったかという話。 1970年代ころは、デバイスを動かすためのプログラムが多かったのではないかと。 あと、ここには書いてないけど、業務アプリはほぼメインフレームで動いてたと思います。 それが、1980年代くらいからパソコンが出

    プログラマになるための勉強をしている人の前で話をしてきた - きしだのHatena
  • サービス終了のお知らせ

    サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

  • マリオのジャンプ実装法とVerlet積分(実践編) - Gemmaの日記

    前回の続き 実際にやってみました。(Canvas要素を使っているのでFirefoxでどうぞ) http://eva-lu-ator.net/~gemma/geocities/jsmario/jsmario.html マリオのようにジャンプで放物線運動をするゲームを作るとき、 たいていは、座標と速度を使って物理計算すると思います。これはEuler法といいます。 Verlet法では、座標と、前回の座標を使って計算します。つまり、速度を記憶しません。 Verlet法では、座標だけ扱えばすむので、壁にめりこんじゃいけないといった条件を簡単に書くことができます。 単に座標を、壁の直前にするだけでいいです。 ネタ元はCowboy Programming >> Blob Physicsです。 今回のコードの肝は以下の部分です。衝突判定がすっきり書けました。 //Verlet法 var y_temp =

  • javascriptで排他制御 - JavaScript - 教えて!goo

  • 自然言語処理

  • 基礎から学ぶコンピュータ

    ビットごとの論理和とか、2の補数などの言葉の意味を知っていますか? 1と0だけで色々なことが出来る仕組みの解説から、マイクロプロセッサーがどうやってプログラムを実行していくかという、コンピュータの極めて基礎的な知識を提供するメールマガジンです。 バックナンバー 論理回路編アーカイブ compfund-001-012.zip (44KB) マイクロプロセッサ編アーカイブ compfund-013-046.zip (104KB) コンピュータとデータ編〈実数〉アーカイブ compfund-047-060.zip (32KB) 論理回路編 号内容

  • 第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp

    次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識(OCR)などはその代表格です。それらも

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  • Google App Engineでランキングやページングを実現する - $koherent->diary

    昨日一昨日、Google App Engine (GAE)に関する日最大の勉強会(だと思う)appengine ja night #7 (ajn7)が行われました。 その中で『ランキング問題』が話題に上がりました。『ランキング問題』とは、何十万件もの点数のデータがあるときに、App Engine上で、「◯点は何位です」と高速に求めることは難しい、という問題です。(◯ページ目を表示、というページングもこれと同じ種類の問題になります。) ajn7では「上位でない限り正確な順位は必要ないのではないか」という話になりましたが、Skiplistを用いた検索アルゴリズムを使えば正確かつ高速に順位を求めることができるのではないかと思い、実装&検証してみました。 ランキング(順位取得)のデモ 下記ページで順位取得のデモを動かしています。スコア(点数)を入力すると順位と取得にかかった時間が表示されます(時

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  • あなたのスキルで飯は食えるか? 史上最大のコーディングスキル判定

    あなたのスキルで飯はえるか? 史上最大のコーディングスキル判定:makeplex salon(1/2 ページ) この問題ができたから優秀な人材とは限らないけれど、できない人は“ほぼ確実に”優秀ではない――プログラマーの皆さまの実力を計るコーディングスキル判定問題を用意しました。あなたはこの問題が解けるでしょうか? 新年度が始まり、新たに社会人となった読者の方も多いかと思います。あるいは、転職で心機一転がんばろうという読者もおられるでしょう。 あなたがもしプログラマーやSEといった職種であれば、ぜひ面白い仕事を手がけていただきたいと思いますが、そもそも開発分野で当に面白い仕事とは何かを考えたことはありますか? その答えを論ずる前に、少し前に話題となったトピックを取り上げたいと思います。それは、岡嶋大介氏の「人材獲得作戦」についてです。ご存じない方のために少し補足しておくと、岡嶋氏は、株価

    あなたのスキルで飯は食えるか? 史上最大のコーディングスキル判定