PDFを見返すと独習を始めた頃の線形代数のノートはほとんど殴り書きで、単に計算用紙としてノートを使っています。微分積分に入ると少しはましになってきますが、頭に入れたい概念の定義や定理の証明を何度も書き直したりしています。また独習ですから間違った理解を正しいと思い込んだまま証明を書いて、分かったつもりになっている箇所も少なからずありそうです。とまれ上記の表に挙げた各書籍に曲がりなりにも取り組んだことを示す、書証のつもりでノートを晒しました。 余談ですが、使用したノートは、PLUS の品番 NO-204GS (A4 G罫 5mm方眼 40枚) という方眼ノートです。また筆記用具は当初シャープペンシルを使っていましたが、「オイラーの贈物」からは万年筆に替えました。プラチナ#3776センチュリーUEF(超極細字)を使っています。 1.3 私について 本記事の作者であり学び直しをした本人である私は、
（ながの・ひろゆき）。永野数学塾塾長。1974年東京生まれ。父は元東京大学教養学部教授の永野三郎（知能情報学）。東京大学理学部地球惑星物理学科卒。同大学院宇宙科学研究所（現JAXA）中退後、ウィーン国立音大へ留学。副指揮を務めた二期会公演モーツァルト「コジ・ファン・トゥッテ」（演出：宮本亞門、指揮：パスカル・ヴェロ）が文化庁芸術祭大賞を受賞。主な著書に『大人のための数学勉強法』（ダイヤモンド社）、『東大→JAXA→人気数学塾塾長が書いた数に強くなる本』（PHP研究所）など。これまでに1000人以上の生徒を数学指導してきた実績を持ち、永野数学塾は、常に予約キャンセル待ちの人気となっている。NHK（Eテレ）「テストの花道」出演。朝日中高生新聞で『マスマスわかる数楽塾』連載（2016ー2018年）。朝日小学生新聞で『マスマス好きになる算数』連載（2019ー2020年）。『とてつもない数学』（ダイ
追記：いくらなんでもあまりにも長いので、配列演算に焦点を絞ってより「Rustっぽさ」の気持ちを強調した姉妹編を書きました。手っ取り早く雰囲気を掴みたい方はこちらもどうぞ。 TL;DR GHC 9.0 から Haskell に入った線型型（Linear Types）の機能を一部割とガッツリ使ってみたので、Linear Haskell の現在の使い心地と将来の展望を報告するよ。 使おうと思えば使える段階にあるけれど、一部バグもあるし、まだ言語機能面で実装が追い付いていない部分もあって、快適に書けるようになるにはもうちょっと掛かるよ。それでも実用しようと思えばできるレベルにあるよ。 RustのようになるにはLinear Constraintsに期待。 更新履歴 2023/12/15 11:45 姉妹編へのリンク追加。 2023/10/01 12:30 線型性を納得してくれない場合の \eta-展
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア 線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？ パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ 2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuzushiji Recognition 7th,Signate tellus 3rd 5th) 機械学習：なんとなくコーディングできる。 深層学習：なんとなくコーディングできる。 関連論文読める。簡単なものは実装できる。 業務適用も見えてきた 3. 機械学習を学ん
TL;DR（思ったよりもかなりの長文になってしまったので*1、時間がないという方は1番目と2番目のセクションの冒頭だけお読みください） しんゆうさんの舌鋒鋭いブログ＆note記事にはいつも楽しませていただいているのですが、この記事は一点僕のデータ分析業界の認識に新たな視点を与える話題があって特に目を引きました。それが以下の箇所です。 資格があるわけでもないので名乗るのは自由だし、未経験だろうが文系だろうがそれはどうでもいいのだけど、傍から見ていると「サイエンティスト」と名乗っているわりには「サイエンス」な話をしていないなぁとは思っている。（中略） 現在起きている第３次データサイエンティストブームは「データサイエンティストと名乗りたい人」が盛り上げているように見える。 （太字筆者） この問題は、このブログの前々回の記事でも取り上げています。 ただ、僕はこういう「データサイエンティストになりた
Rubyの機械学習ライブラリまとめ
はじめに 最近では、機械学習関連Gemが多く開発され、Rubyでも機械学習できるようになってきました。代表的なものを、ざっくりとまとめてみました。 まとめ情報 いきなりですが、この記事は私の偏見で選んだものですので、他のまとめ情報も紹介します。もっとも大きなのがAndrei Beliankou (arbox) さんのまとめリポジトリです。色んなものが紹介されています。 Railsエンジニアにとっては、SearchkickやStrong Migrationsで有名な、Andrew Kane (ankane) さんも、機械学習関連のGemを多く作成しています。C/C++のAPIが提供されている、他言語の機械学習ライブラリを、FFI/Fiddle/Riceでラップして、Rubyで使えるようにしています。ankaneさん自身が書かれた、それらGemのまとめ記事があります。 ベクトル・行列・線形代数
Domain Modeling Made Functional を読んだ - 詩と創作・思索のひろば
最近フロントエンドに限らず TypeScript を書くことが多くなって、これでそれなりの規模のサーバサイドアプリケーションを書くときどうなるんだろう、と気になって読んでみた。いわゆる普通のオブジェクト指向ではなく関数指向な書き方でいきたいとき、どうするのが好ましいのか、というような観点。 名前的にそのものずばり、という本があったので購入した。日本のウェブを検索してみてもいくらか言及があるので価値はありそうだという判断で、大人なので円安でも強行する。 Domain Modeling Made Functional: Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# (English Edition) 作者:Wlaschin, ScottPragmatic BookshelfAmazon 自分は PDF で読みたかったので
「」を示す問題が2003年の東大入試で出題されました。これは有名なのでみなさん良くご存じかと思いますが、一方で以下の動画のような解法はご存知でしょうか？ www.youtube.com たいへん面白い解法なので、まずは一度ご覧いただきたいです。動画の解説もとても丁寧です。今回の記事はこの動画の内容を前提としてお話したいと思います。 動画の概要欄にもリンクが載っていますが、Yahoo知恵袋の以下の質問の「その他の回答」に載っていた回答が元ネタだそうです。 detail.chiebukuro.yahoo.co.jp 元ネタの人はどうやって発見したんでしょうね。いやー不思議です。 今回私が考えたいのは、いったいどうしてこんな解法が存在するのであろうかということです。登場するパラメータが絶妙なバランスで構成されていて、このような解法が存在すること自体が非自明です。 今回はその背景にある理屈を整数論
数学の勉強のやり方
はじめにお前は誰やねん解析学を研究している博士課程の2年生。 この記事の目的もし大学1年生の自分に会えたら数学の勉強についてアドバイスしたいことがいくつかあるので、それを簡単にまとめたい。現在進行形で学部生をやっている人の参考になれば嬉しい。ただし、あくまで個人的な考えであり、視点が偏っているので、鵜呑みにはしない方が良い。 最初にやるべきことできる限り早い段階で集合と写像の言葉を覚えよう。微分積分や線形代数より先にこちらをやった方が良い。そもそも集合と写像の言葉は大学数学をやっていくうえで必要不可欠であり、微分積分や線形代数さえこれらの知識がなければ十分には理解できない。それから、定義に従って厳密に議論できるようにならなければ、そもそも大学数学のスタートラインにさえ立てない。集合と写像の勉強はその習得に適していると思う。 ちなみに、僕がこの「スタートライン」に立てたのは学部1年後期だった
数学記号記法一覧（集合・線形代数）
数学記号記法一覧 普段私が用いているルールに則った記号・記法の一覧。私の専門の都合上、情報系の機械学習・数理最適化（線形代数、微積分、微分幾何など）に偏っており、プログラミング言語理論（論理学、圏論）や暗号・符号（群、環、体）の方面はほとんど書いていない。 本記事の内容のほとんどは一般的な表記に則っているため、他の本や論文を読むときに索引してもよい。 記号についてあまり詳しい解説はしない。 実際に表示される記号 なんという名前の概念に対応しているか LaTeX コマンド などを書いておくので、わからなければ各自調べてほしい。 数学記号記法一覧（集合・線形代数） ← いまここ 数学記号記法一覧（解析学・テンソル解析） 数学記号記法一覧（文字装飾・ギリシャ文字・飾り文字） 次 → 数学記号記法一覧（解析学・テンソル解析） Acknowledgement @Hyrodium 様、@Naughie
Twitterで数学に関するこんな話が話題になっていました。 √-2×√-8計算する時に√16にしたらいけんのなんで？— 愛華 (@sakubunkake) 2020年7月9日 もう少しツイートの内容を補足してみましょう。 というのは、虚数単位 を用いて として定義されます。よって を用いて が成り立ちます。 一方、 には積に関して なる法則が成り立つはずです。 ところが、この法則を適用すると となってしまいます。 すなわち、計算方法によって結果が になったり になったり、異なってしまっています。これは何かがおかしい。一体、どこがおかしいのだ？ というのが、上のツイートが問題にしている点です。 私はこのツイートを見て、これは モノドロミー の問題だ！ と直感しました。これは面白そうだと。 そこで、以前書いたこの記事 tsujimotter.hatenablog.com を思い出しながら、自
プログラミングの上達方法について、はてなブックマークで話題になっていました。 b.hatena.ne.jp またこいつか！ コンピューターサイエンス（CS）とは？ CSの独学方法 定番のタネンバウム本 CSの必要性 初心者に役立つプログラミング学習方法 設計の定番 まとめ またこいつか！ 記事の執筆者は炎上商法の方でした。 （以前ブコメで絡まれたことがあるので覚えていましたｗ） ↓↓↓ オブジェクト指向って便利なの？ - JavaScript勉強会 うへええええ継承による差分プログラミングとか現代に言わないでくれよ。しかも「JSはプロトタイプベースのOOP」を初めとして間違いが多いぞ 2017/03/27 09:42 b.hatena.ne.jp 逆にブコメの間違いを指摘したら、ブコメを非公開にして逃げられました。 jsstudy.hatenablog.com jsstudy.hatena
毛糸@博士課程 @keito_oz 決算支援の会計士。博士課程で簿記代数を研究中。日本公認会計士協会 委員。修士ファイナンス専攻首席修了。外資系投資銀行監査とクオンツ業務のち、会計事務所でプライム企業の決算支援。会計×ITコミュニティ #PyCPA 発起人。娘の毛玉ちゃん育児中。Amazon.co.jpアソシエイト keito.luxe
コンピュータ以前の数値計算(1) 三角関数表小史 -
現代の三角関数計算 三角関数の値を計算する方法として、現代人が素朴に思いつくのは (1)いくつかの角度に於ける値を事前に計算しておき、一般の場合は、それを補間した値を使う (2)Taylor展開の有限項近似 の二つの方法だと思う。Taylor展開を使う場合、角度をラジアン単位に変換する必要があるので、円周率を、ある程度の精度で知っていないといけない。 コンピュータ用に、もう少し凝ったアルゴリズムが使われることもある/あったらしいけど、今のコンピュータでは、(2)の方法が使われることが多い。例えば、Android(で採用されているBionic libc)では、アーキテクチャ独立な実装は、単純なTaylor展開を利用するものになっている。 https://android.googlesource.com/platform/bionic/+/refs/heads/master/libm/upst
講義のオフィス・アワーの余談
Pythonではじめる数学の冒険
数学を8年間、コンピュータサイエンスを3年間教えたことのある著者が、自らの経験に基づき、これからの時代に必要な数学とプログラミングの能力を身につけてもらいたいと筆をとった意欲作。定義や命題から入る伝統的なアプローチではなく、プログラミングによる視覚的アプローチで直感的な理解を促します。数学の視点からプログラミングを眺め、また逆にプログラミングの視点から数学を眺めることで、退屈な計算問題は、さまざまな工夫が可能なプログラミングの課題になり、プログラミングの文法は、数学の問題を解く上での強力な武器となり、それぞれの新たな魅力に気づかされるきっかけとなります。代数、幾何学、三角関数などの高校レベルの数学を使った数多くの例題を盛り込み、実際にProcessingでPythonプログラムを動かしながら、AI時代に求められる数学の能力を磨いていきます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで - Qiita
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
こちらの記事は、Rhea Moutafis 氏により2020年5月に公開された『 Bye-bye Python. Hello Julia! 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 Pythonの勢いに歯止めがかかると同時に新しい競争相手の登場だ Juliaがまだあなたにとって未知であっても、心配しないでほしい。 Photo by Julia Caesar on Unsplash 誤解しないでほしい。 Pythonの人気は、コンピュータ科学者、データサイエンティスト、AIスペシャリストといった堅固なコミュニティによって支えられている。 しかし、これらの人々と一緒に夕食をともにしたことがあれば、彼らがPythonの弱点についてどれほどわめき散らしているのかも知っているだろう。 速度が遅いことに始まり過度のテストが必要になること、以前のテストにもかかわらずランタイ
高等学校数学科教材（行列入門）：文部科学省
本教材は，行列の基本的な性質を学ぶために作成したものです。 行列については，平成21年告示の学習指導要領における新設科目「数学活用」の「社会生活における数理的な考察」の「数学的な表現の工夫」の内容となりました。行列は現代数学の基礎的な内容として様々な場面で活用されているにもかかわらず，繁雑な計算の意味やどのような場面で活用されるのかがわかりにくかったことから，「数学活用」の内容としたものです。ただし，「数学活用」の内容としたことから内容は大綱的に示すことになりました。そこで，専門教科理数科の「理数数学特論」の内容としてはそれ以前のもの（平成11年告示の学習指導要領における数学Cの内容）をそのまま残すとともに，高等学校数学を超える内容に興味をもつ生徒には「数学活用」の内容を踏まえ「線型代数学入門」のような学校設定科目を設けて指導することを推奨してきました。 平成30年告示の学習指導要領では数
個人で運営している賃貸物件の検索サービス Comfy のバックエンドを Rust でリプレースしました。この記事では、そのリプレースの背景と詳細をご紹介します。 まずは結果から 技術構成： Rust + Cloud Run1 へ移行 （Python + GCE2 から） 性能向上： 約 1.5 倍 開発期間： 1 ヶ月間 コード行数： 約 40 % インフラ費用： かなり減少 （多分3） 短い期間・少ないコードでかなり高速化できちゃった上に、開発体験もとてもよい Rust は本当に素晴らしいです…!! サービス概要 Comfy は 日本全国の賃貸物件を超高速に検索できる Web サービス です。 技術構成等の概要は、以前書いた記事 「【個人開発】爆速な賃貸物件の検索サービスを作った」 をご覧頂ければと思います。 もしよかったらこちらからぜひ試して頂き、さらによくなった性能を体感してみて下さ
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
一人の天才プログラマーがほとんど一人でシステムを作ったがドキュメントはなくて誰もメンテできないときってどうするの？って話
やまぶん @yamabunmath 富山在住 / 数学(特に代数学) / パズルみたいな問題を解くのが好き / 謎屋珈琲店名探偵No.19 / 謎検準1級 / ボードゲーム / ぷよぷよ / ゆるゆり / ポケモンGO / 料理 / 金沢大学→数学の先生→プログラマー / 東大ナゾトレNEW GAME第4巻に謎が掲載されました https://t.co/jj804coAX2 やまぶん @yamabunmath 1人の天才プログラマーがシステムをほとんど1人で作ったんだが、ドキュメントが残っておらず、他に誰もメンテできる人がいない。 みたいな状況って、みんなどう対応してるの？ 2020-06-25 23:58:39
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
@uhyo さんのTS本ということで読んでいます。 一応入門書という位置づけなので、社内での育成に活用したい目線。 とはいえ自分でも学べるところ多そう、特にTSのd.tsみたいなモジュールまわり理解弱いので… 全体的な感想 4章（関数）、6章（高度な型）が特によかった。 （5章が入ってないのは自分がクラス使わないからなので、使う人だったら5章も入ってると思う） 自分も何年かフロントエンドエンジニアとしてやっているのでさすがにだいたいは知っている内容のおさらいになったけど、それでもふわっとした理解が適切に言語化だったり、コーナーケースの知らない挙動など発見は沢山あった。 特に育成には有用だなと思った。6章の内容は理論と実践の話のバランスが良く、レベル的にもそれなりにTS書いてる人でも知らないこと全然ありそうな内容だったので、自分のチームのメンバーにも少なくとも6章は読んでもらいたい。勧めます
2022年4月のNHKスペシャルに対する「合格発表」： 前半はぎりぎり合格、後半は不合格 - 新一の「心の一票」：楽天ブログ
2022.05.02 2022年4月のNHKスペシャルに対する「合格発表」： 前半はぎりぎり合格、後半は不合格 カテゴリ：人生観・テレビ・芸能人 2022年4月に放送されたNHKスペシャル「数学者は宇宙をつなげるか? abc予想証明をめぐる数奇な物語」（＝完全版（90分）＋簡略版（60分））を閲覧しました。NHKという看板（やその看板から推測される潤沢な予算）と立派に釣り合う、高精細なCG技術や世界規模の取材ネットワークとは裏腹に、残念ながら、多くの視聴者の誤解を招くような、様々な不正確な内容もありました。誤解や不正確な情報の拡散に歯止めを掛けるためにも、また最も中核的な当事者である私自身の考えに関する明示的な記録・「証言」を残すためにも、番組内の不正確な内容について、この度、ブログ記事という形で補足的な解説を公開し、警鐘を鳴らすことに致しました。 番組の「前半」の評価
データ解析や数学の理解にはイメージが大切｜Dr. Kano
多変量解析であれ，機械学習であれ，データを解析する道具は数学で鍛えられている．数学というと，数式を見ると蕁麻疹がでるとか，生理的に無理とか，「日常生活で使うことはないから勉強するのは無駄(ｷﾘｯ」とか，色々な感想があるだろうが，理解するために大切なのは，イメージを持つことだ． 例えば，線形代数や微積分．大学に入学すると，必修科目に指定されていれば，とりあえず履修する．δ-εがどうとか語る教員に，頼むから日本語で話してくれと思う学生もいるだろう．私もそうだった．数学の講義で，勉強したことが何に使えるのかを教える先生はいなかった．だから，数学の重要性なんてわからなかったし，興味も持たなかったし，深く理解することもなかった．もちろん，自分の研究としてデータ解析の応用に取り組むようになり，必死で数学の勉強をしなおすはめになることも想像していなかった．それくらい頭が空っぽだったわけだ． そんな昔と違
画像は『スマートエスイー「機械学習」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では5月12日の15時から、早稲田大学を中心に35以上の大学、企業、業界団体が手がける社会人教育プログラム「スマートエスイー」の一環として、オンライン講座「機械学習」が開講される。受講料は無料。 本講座では、人工知能（AI）における機械学習の理論を把握した上で、「Python言語の基礎」「教師あり学習・教師なし学習」「強化学習」「異常検知と半教師あり学習」などについて学べる。実際のデバイスやデータを用いた演習、実習、議論については、オンラインでも参加できるプログラムを用意している。 講師・スタッフは電気通信大学大学院 情報理工学研究科 准教授の清雄一氏、早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム研究機構 研究院客員准教授の坂本一憲氏、早稲田大学 理工学
haskell-scala-java ちょっと前までScalaを書いていたので、 Haskell好きな人がScalaを書いた感想を書きます。 タイトルは経験15年のOCaml ユーザーが Haskell を仕事で半年使ってみた - camlspotter’s blogの模倣です。 あくまで1ユーザの感想です。 Scalaに慣れてしまうと違和感を忘れてしまうと思ったので、当時箇条書きで雑にメモしていたものを参照して書いています。 逆にScala使いがHaskellを知るメモに役立つかもしれません。 Haskell歴 when: 2013年から知って学び始めましたが、本格的に使い始めたのは2015年からで、5年ほど使っています where: どの言語を使っても良くて新しい言語を学ぶ必要がなければ基本的にHaskellを使っています what: 趣味OSSプロジェクトの大半 現在一番スターもらっ
競プロerのための群論 (swapと順列と対称群) - little star's memory
お知らせ Zennに移植しました。今後こちらの記事は更新されず、Zennの方のみ更新します。 zenn.dev この記事では競技プログラミングと群論に関する解説をします。競技プログラミングの問題を群論という立場から見ることで、新たな視点を得ることができるようになると思います。また、群論の入門にもなればいいなと思っています。 swapと順列 競技プログラミングの問題に、swapと順列は多く登場します。swapとは、2つの要素を入れ替える操作のことです。例えば、次のような問題があります。 第二回全国統一プログラミング王決定戦予選 C - Swaps (問題ページ) $ N $ 要素からなる2つの整数列 $ A_1,\ldots,A_N $ および $ B_1,\ldots,B_N $ が与えられます。以下の操作を $ N-2 $ 回まで(0回でもよい)行うことで、1以上 $ N $ 以下のすべ
2022年もゴールデンウイークが始まる。20年～21年と違って、久しぶりに緊急事態宣言が発出されていない連休だ。とはいえ、3回目のワクチン接種が終わっておらず、まだ家で休みを過ごす人もいるかもしれない。中には、連休を勉強に充てる人もいるだろう。 そこで本記事では、連休中にパブリッククラウドについて学習したい人向けに、家で学べる教材の情報をまとめた。ITmediaで2022年に取り上げた記事の中から、4つ紹介する。 AWSをオンラインゲームで学ぼう 米Amazon Web Servicesが3月に公開した「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」は、遊びながらクラウドサービス「Amazon Web Services」（AWS）の知識を学べるRPGだ。料金は無料。プレイヤーはゲーム内でクラウドエンジニアになり、舞台となる街のトラブルをAWSの技術で解決していくこ
TypeScriptで学ぶ代数的データ型
代数的データ型とはなにか 代数的データ型とは、要素の個数の足し算と掛け算のアナロジーで語ることができる型のことを指すというふわっとしたコンセンサスがありますが、 厳密に「これが代数的データ型である」という定義はおそらくありません[1]。 また、代数的データ型はいわゆる関数型言語で実装されることが多い言語機能であり、 代数的データ型を重用するプログラミングスタイルは関数型の一派としてみなされる傾向がある[2]と思っています。 本記事では数学的な説明やアナロジーは用いず、なるべく具体的なコードを提示します。 そして、代数的データ型という言葉を「かつ」と「または」を表すことができる型として使います。 更に、「または」の型はコンパイラによって漏れなく徹底的にチェックされる必要があります。 詳細は後ほど説明します。 本記事の構成 まず、本記事における「代数的データ型」とはなにかを説明し、それをコード
はじめに データサイエンティストを志してみようと思っていろいろ調べたけど、ロードマップを調べても情報が多くてどれをやればいいかわからなくなったので頭の整理も兼ねて初めて記事を書いてみました。 多分知識がついたら増えるので加筆修正します。 初学者なので的外れな部分もあると思いますが、こんなのが足りないとか教えていただいたら加筆したいと思います。 筆者スペック ・MARCH文系卒 ・学部は経営学部 ・３０代前半 ・新卒で商社で７年、メーカーで３年営業 現在３社目 ・プログラミング歴０ データサイエンティストを目指すきっかけ ・会社に仕事をさせてもらう人生ではなく自分で仕事を選べるようになりたいという目標の為。 ・転職を繰り返した結果待遇は生活できるぐらいにはなったけど、 これからの人生とか考えた時に転勤とか含めどうしても会社に身柄を拘束された人生しか見えなかったこと。 ・結婚とか考えた時に収入
史上最年少で「数学検定」１級合格 兵庫の小４、理数系大卒業レベル（神戸新聞NEXT） - Yahoo!ニュース
公益財団法人「日本数学検定協会」（東京）は１０日、１０月に実施した実用数学技能検定で、理数系大学の卒業レベルとされる最難関の１級に、兵庫県西宮市の市立小学校４年安藤匠吾君（９）が史上最年少で合格したと発表した。これまでの最年少記録は昨年１０月に合格した１１歳で、２歳更新した。匠吾君は「合格を知った時は涙が出そうなくらいうれしかった。これからもたくさん数学を学んでいきたい」と話す。（太中麻美） 【写真】ミス日本代表は東大生のリケジョ 数学検定は１９９２年に始まり、年３回実施。同協会によると、１級は出題範囲が解析分野や線形代数、確率統計、アルゴリズム（計算手法）の基礎など幅広く、全て記述式で解答する。１次と２次に分かれ、２０１８年度の年間合格率は５・７％だった。 母の方美さん（４３）によると、匠吾君は１歳でテレビから流れていた「すうじのうた」に興味を持ち、繰り返し見ていた。２歳ごろからは１～１
ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版
本書はPythonプログラミングを通してデータサイエンスの基本知識を「ゼロから学ぶ」ことができる入門書です。読者は架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。第1版の発刊から5年。その間、データサイエンスへの注目はますます高まり、Pythonはバージョンアップが進み、ライブラリは一層充実しました。このような変化に伴い、内容を全面的にアップデート。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、ネットワーク分析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduce、データ倫理まで、データサイエンスに必要な幅広い知識をカバーします。 正誤表 ここで紹
Java 注目の機能：Sealed クラス
クラスまたはインタフェースはsealedと宣言されている場合があります。これは特定のクラスやインタフェースの集合だけがそれを直接拡張できることを意味します。 sealed interface Shape permits Circle, Rectangle { ... } これは Shape と呼ばれる Sealed インタフェースを宣言します。permits リストは、Circle と Rectangle だけが Shape を実装できることを意味しています。(場合によっては、コンパイラが permits 句を推論できるかもしれません)。 Shape を拡張しようとする他のクラスやインタフェースは、コンパイルエラーを受けます（または、Shape をスーパータイプとして宣言しているラベル外のクラスファイルを生成しようとした場合は、実行時エラーとなります）。 私たちは、final クラスを介し
東本願寺
私のところで2017年に東大数理の博士を取った Yul Otani (大谷裕)君は，数百万人の信徒を抱えて東本願寺を本山とする真宗大谷派の新門(トップ後継者)である．去年(2020年)正式にこの座についたとき，新聞などに写真入りでいくつも記事が出た．当然私の元学生中で最高の有名人である．(だからこの記事も本名を出して書いている．) なぜ東大で数学の博士を取ってこういうことになっているのかは次の通りである． 彼は日系ブラジル人である．当初，サンパウロ大学出身で日本政府の国費外国人留学生として東大に留学したいという話が来た．いくつか数学の問題を送って解いてもらったところ，ちゃんとできるようだったので私のところで受け入れることになり，修士課程1年に入学した．彼は日本語はそこそこ話せるのだが，英語の方が得意ということで私はいつも英語で話していた．東大数理ではほかの学生と一緒に作用素環論とそれに関係
はじめに 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。 影響を受けた本というよりは、愛読書かもしれません。 引用は、 https://bookmeter.com/users/121023 https://booklog.jp/users/kaizen https://www.amazon.co.jp/gp/profile/amzn1.account.AEZYBP27E36GZCMSST2PPBAVS3LQ/ref=cm_cr_dp_d_gw_tr に掲載している自分で書いたreviewです。 最初にあるところに記録し、それからamazonに転載し、10,000冊になった頃にNo.1 R
独学についての走り書き｜燕禅
はじめに私にとって7月～11月というのは，本業の傍らで何かを独学する時期となっています．これは一種の趣味のようなもので，気づけば今年で7年目になります． そしておのずと，この記事を書いている6月末は，自分の深層意識を掘り当てて，自分は真に何がしたいのかと計画を練り始める時期になるものです． さて，現在せっかく独学のスタート地点に立っているわけですから，今回の記事では私が今までの失敗・成功で得た独学に関する月並みなあれこれを雑に振り返り，インターネットの海に放流してみたいと思います． なお，これから書くことは私の管見によるものであり，心理学や教育工学などによる裏付けはまったく行われていないことをご容赦ください．この記事は，私のやり方に倣うよりも，ヒントにするために使うほうがずっといいことだと感じています． また，私はこれからも絶えず学びを続けたい一方で，自分の学びのあり方を更新し続けたいと思
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
50代になってから始めた数学の学び直しを振り返り、独習ノートを晒します。
【2020年ノーベル物理学賞】ロジャー・ペンローズの「ペンローズ・タイル」は、ここがすごい
Haskell は Rust になれるのか？──2023年の Linear Haskell 体験記
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
プログラミング初心者がKaggle Expertになるまでの１０ヵ月間を振り返る - Qiita
データサイエンティストに王道無し - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「π＞3.05を凄すぎる方法で証明」を整数論的に考える - tsujimotterのノートブック
「√-2 × √-8 = √16？」の問題について - tsujimotterのノートブック
コンピューターサイエンスの学習は簡単なチートではない - JavaScript勉強会
「複式簿記は群なのでは？」と気付いて感動したけど、よく調べてみるとその30年くらい前に本にしてた人がいてかなり驚いた話
線形代数というものの見方 / View from Linear Algebra
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
バイバイ Python。 ハロー Julia！ - Qiita
【個人開発】爆速な賃貸検索サービスをさらに高速化した【Rust】 - Qiita
【ChatGPT】とベクトルデータベースによる企業内データの活用(いわゆるRAG構成) - Qiita
「プロを目指す人のためのTypeScript入門」読書感想
早大の講師らが担当、機械学習やPythonの基礎を学べる無料講座が開講 | Ledge.ai
経験5年のHaskellユーザがScalaを仕事で半年使ってみた
連休中の勉強にいかが？ パブリッククラウドの教材情報4選、2022年版
ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ - Qiita
人生で影響を受けた本100冊。英語(77) - Qiita