![「群馬の草津じゃありません」滋賀の草津市、お門違いの爆破予告受ける 町議リコールめぐり - 弁護士ドットコムニュース](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/231e9ba3088ae614d26cc09314766ce3e870e435/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.bengo4.com%2Fnews%2Fimages%2F12630.png%3F1607505846)
ぼくはまちちゃん! pelkと申します. 京大マイコンクラブ (KMC) のひとです. この度ブログを開設しました.今更感が凄いですね. それもこれも KMC Advent Calendar 2020 - Adventar の12/5(Sat.)の枠を取ってしまったからです.なんで今日*1とったんだろうね.もう始まってますよ. 動機が不純なのでちゃんと更新されるか不明*2ですが,見て行ってくだされば嬉しいです. Adventarのリンクから部員達の記事を見て行ってくださればもっと嬉しいです. では. とりあえず近場にあった筆記具を持つpelkの図 *1:これを書いているのは2020/12/03(Thu.)です. *2:書きたいこと自体はあって,大体TCGの話になるかと思われます.ブログ名にも滲み出ていますね
はじめに 何かデータをフーリエ変換したくなることがある。例えば先生から「そのデータ、フーリエ変換してみたら?」と言われた時とか。なんとなくフーリエ変換がどういうものかは知っていて、PythonとかのライブラリにFFTがあるからデータを食わせればすぐ変換できるということも知っているが、なんとなく定義に自信が無い、そんな時もあるだろう。 そういう場合は、厳密にフーリエ変換がわかるような単純な系について実際にデータを食わせてみて、理論値と一致することを確認するのが望ましい。しかし、実際にやってみると「アレ?」と思うことが結構ある。以下ではPythonでFFTをする時の注意点等を紹介する1。 ガウス分布 ガウス分布のフーリエ変換 まずはフーリエ変換の定義から確認しておこう。ある関数$f(x)$のフーリエ変換$\hat{f}(k)$は $$ \hat{f}(k) = \int_{-\infty}^\
前々回と前回にわたって見てきた千葉県の県境をみる記事。 今回は、関宿から銚子まで、利根川沿いを一気に走り抜けたい。 千葉の県境の話は、いいかげん終わらせますのでよろしくお願いいたします。 【前回までのあらすじ】今回だけ読んでも楽しめます 千葉県が島かどうかを確認するため、ピザ屋のバイクで千葉の県境をぐるっと一周した県境ファン西村。今回は、川の上の県境をたどるシリーズの3回目。最終回です。 関宿城博物館で関宿城と利根川東遷事業に思いを馳せる 関宿にある「関宿城博物館」は、城である。 模擬天守です とはいえ、これは模擬天守というやつで、鉄筋コンクリート造である。1995(平成7)年に完成した千葉県立の博物館だ。 かつて関宿城の天守閣があった場所は、実はここではない。真の関宿城跡は、現在の模擬天守がある場所から少し南に行ったヤブのなかにあるのだが、そこはうっかり行きそびれてしまった 代わりに、関
Intro Pinterest でおなじみの Masonry Layout を CSS の標準にする作業と実装が進んでいる。 Masonry Layout 以下のように画像を敷き詰めるタイルレイアウトのことを Masonry (石工やレンガ造りの意味らしい) Layout という。 上の例の場合は、 Height が不揃いの画像を並べる上で、左から敷き詰め、折り返したら既にある画像の高さに合わせて二列目が始まるというロジックになる。 これを実現するには、割と複雑な CSS を書く必要があり、様々なサイトで CSS ライブラリや、 Grid などを用いて再現する方法が紹介されている。 これをそのまま CSS の標準にする作業が Layout API の文脈で行われており、既に一部が(主に Firefox で)実装されている。 grid: masonry; 仕様は以下だ。 CSS Grid L
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの1つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
この記事でお題にするのはCPUレジスタ上の整数除算です。以下、単に除算とも書きます。 除算は非常に高コストな演算なため、コンパイラは最適化によって、できるだけ整数除算を別の計算に置き換えようとします。 最適化ができる場合の一つとして、割る数が定数である場合があります。頭のいいコンパイラは、除算を乗算とビットシフト等を駆使した演算に置き換えます。この記事では、そういった最適化の背景にある理屈を部分的に解説します。 計算機環境としてはモダンなx86 CPUを仮定します。したがってレジスタは32/64ビットであり、負数は2の補数表現になっています。ある程度は他の命令セットでも通用する話になっているかもしれません。 そもそも整数の除算とは プログラミングにおける整数の除算の定義について確認します。整数$n$を整数$d$で割るとき $$ n = q \times d + r $$ が成り立つように除
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