ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
相撲と女人禁制 論文:相撲における「女人禁制の伝統」について 古墳時代:日本書紀,室町時代:義残後覚 土俵の歴史 江戸時代 明治〜昭和:裸女相撲の禁止 女人禁制の「伝統」は明治以降の相撲界による虚構 相撲と女人禁制 このニュースが物議を沸かせています. 救命中「女性は土俵から下りて」 大相撲巡業、市長倒れ : 京都新聞 京都府舞鶴市市長が大相撲舞鶴場所の挨拶中に倒れ,土俵に駆けつけ,救命処置を施した女性に対して土俵からの退場をアナウンスしたとのこと. これは,相撲の土俵に女性が上がってはいけない,つまり土俵が女人禁制になっているために起きた出来事です. ところで,ツイッターを眺めていたら,土俵が女人禁制になったのは明治からであるとのツイートがTLに流れてきました.ただ,そのツイートにはそう書いた根拠が一切記載されていません.そう判断できる根拠となる大元、著作・論文があるはずのにそれを示さな
京都府舞鶴市で4日行われた大相撲春巡業で、あいさつ中に突然倒れた市長の救命措置で駆け上がった女性に、日本相撲協会側が土俵を下りるよう求めるアナウンスを流した問題で、アナウンス以外にも、女性に向かって土俵を下りるよう協会員が直接指示していたことが5日、分かった。土俵に上がった女性のうち、少なくとも1人は現役の看護師だったという。 ■あいさつ1分後に倒れ 関係者によると、多々見(たたみ)良三市長(67)は土俵上であいさつを始めて約1分後、あおむけに倒れた。観客席にいた女性が土俵に上がって心臓マッサージ。会場に待機していた救急隊員らがAED(自動体外式除細動器)や担架を持って駆け付けたという。 この際、場内アナウンスのほか、日本相撲協会の協会員が女性らに「下りなさい」などと声を掛け、手ぶりでも下りるよう指示。多々見市長が運び出され、女性らも土俵から下りた後、土俵には大量の塩がまかれたという。 協
京都府舞鶴市で開かれていた大相撲の春巡業で、土俵上でのあいさつ中に倒れた多々見(たたみ)良三市長(67)を救命中の複数の女性に対し、土俵から降りるよう場内アナウンスがあった問題で、救命行動後に、大量の塩がまかれていたことがわかった。 複数の観客によると、女性を含む救護にあたった人たちが土俵から降りた後、相撲協会関係者が大量に塩をまいていた。 大相撲では、稽古中や本場所の取組中に力士がけがをしたり、体の一部を痛めたりしたようなときに塩をまくことがよくある。日本相撲協会の広報担当は取材に「確認はしていないが、女性が上がったからまいたのではないと思う」と話した。 観客の60代女性は「周りにいる男性がおろおろしている中で、複数の女性がすばやく救命措置をしていたので立派だった」。場内アナウンスについては「女人禁制の伝統があるのだろうが、人命救助にかかわることであり許されない。救助の手を止めていたらど
(注:2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python(Pythonを使ったディープラーニング)』 (Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています(例:著書の1章から8章を読んだ人)。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング: 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
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