I don't need types • Dimitri Merejkowsky
This is a story about me being wrong about tests and type systems. It’s also a story of me trying something new and learning a few things. Let’s start at the beginning. C++ vs Python # A few years ago, I was working in a team where the two main languages used were C++ and Python. Here’s what I used to think: C++ sucks: I have to specify types everywhere: I need to know the difference between int,
Convolutional Neural Networkを使う自然言語処理論文読破に挑戦！（前編） - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは、@tereka114です。 画像処理の分野の方はお馴染みかと思いますが、画像処理では、Convolutional Neural Network（CNN）をよく利用されています。 このニューラルネットワークのアーキテクチャは画像処理の分野で非常に大きな成果をあげており、近年ではより、様々な分野に使われています。 例えば、CNNは音声や自然言語処理の分野でも時々、登場し、応用されています。 私自身が今まで興味があったのもあり、CNNを使った自然言語処理の論文を調べてみました！ 少し長くなったので、前後編に分割してご紹介します。 今回はCNNを使った文書分類について記載します。 Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network(CNN)は画像処理でよく使われるニューラルネットワークのモデルです。 （http://
しゃくとり法 (尺取り法) の解説と、それを用いる問題のまとめ - Qiita
0. はじめに 気軽な気持ちでプログラムを書いたら計算量オーダーが $O(n^2)$ になってしまって処理がメチャクチャ遅い、というのは大変あるあるです (この記事など)。そういった状況を打破するために、古来から $O(n^2)$ なアルゴリズムを $O(n)$ や $O(n\log{n})$ に改良するテクニックは無数に考案されて来ました。逆に本来なら $O(n)$ で終わるはずの処理を雑に実装したために $O(n^2)$ になってしまうトラップも無数に知られています。その辺りの話は以下に特集してみました: 特集！知らないと損をする計算量の話 今回は $O(n^2)$ を $O(n)$ にするテクニックの 1 つであるしゃくとり法について、個人的に思うことを書いて行きます。またしゃくとり法を用いる以下の問題たちを紹介します: AOJ Course The Number of Window
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