オープンソースカンファレンス 2017 Hokkaido (CLR/H #105)で発表した資料です。 セッション中の"配列リテラル"の説明に誤りがあり、以下のブログエントリで訂正しています。 * http://blog.shibata.tech/entry/2017/12/09/000500
![オープンソースになったPowerShellを学ぼう](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a9273d7b27fad7c7243a47ec6062583d5b345cce/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Foschokkaido2017session-170715015708-thumbnail-4.jpg%3Fcb%3D1590915829)
1. “PowerShell”を学ぶ方法 2016/04/09 JPPOSH 第6回 POWERSHELL 勉強会 素敵なおひげ 公開版 2. 自己紹介 素敵なおひげ ◦Twitter - @stknohg ◦Blog - http://stknohg.hatenablog.jp/ 何者? ◦札幌から来ました。 ◦CLR/HとJAZUG札幌(きたあず)の裏方です。 ◦PowerShell勉強中! 2 3. CLR/H http://clr-h.jp/ 3 4. CLR/H in Tokyo 東京でもやってます 4 5. きたあず http://kitaazu.azurewebsites.net/ 5 6. 4/23に勉強会やります(札幌) http://clrh.connpass.com/event/28972 PowerShellの”オブジェクト”について話す
8. 幼稚園、小学校、中学校、高等学校及 び特別支援学校の学習指導要領等の改 善及び必要な方策等について(答申) (中教審第197号) • 幼稚園、小学校、中学校、高等学校及び特別支援学校の学習指導要領等の改善及び必要な方策等について(答申) (PDF:931KB) PDF • 幼稚園、小学校、中学校、高等学校及び特別支援学校の学習指導要領等の改善及び必要な方策等について(答申) 【概要】 (PDF:291KB) PDF • 幼稚園、小学校、中学校、高等学校及び特別支援学校の学習指導要領等の改善及び必要な方策等について(答申) 別紙 (PDF:3486KB) PDF • 幼稚園、小学校、中学校、高等学校及び特別支援学校の学習指導要領等の改善及び必要な方策等について(答申) 別添資料 (1/3) (PDF:3823KB) PD • 幼稚園、小学校、中学校、高等学校及び特別支援学校の学習指導要
FPやHaskellのモナドをSwiftを使って説明してみたけど、過去のものなので今はあまり参考にならないかも。それと内容的にも少し修正が必要。Read less
2016/03/29 の「Swift愛好会 #5」で発表したスライドです。ご覧上の注意的に、スライドのレベル感は『プロトコル拡張を理解し終えたばかりで積極的に使い始めたけれど、不可解な動きに出会い暗礁に乗り上げた人向け』です。 プロトコル拡張に行き詰った時の神頼みとして頼っていただければ幸いです。これからプロトコル拡張に挑戦しよう!という人は『おさらい』まで読んだらいったん、プロトコル拡張で好き好きに遊んでみると良いかもしれません。 Read less
This document provides an overview of POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) and its applications. It first defines the key concepts of POMDP such as states, actions, observations, and belief states. It then uses the classic Tiger problem as an example to illustrate these concepts. The document discusses different approaches to solve POMDP problems, including model-based methods that
第21回オープンラボ岡山の発表スライド http://openlab.okaya.ma/wiki.cgi?page=%CA%D9%B6%AF%B2%F1%2F%C2%E8021%B2%F3
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
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