アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム＆プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
スーファミっぽいゲーム用の効果音を簡単にブラウザだけで作れる「jfxr」
By PlayStar Rocker ゲームをプレイしていると壁にぶつかった時、お金をゲットした時、レベルが上がった時やキャラクターがジャンプする時など、ありとあらゆる効果音が鳴っています。そんなゲームのための効果音をブラウザだけで簡単に作ることができるのが「jfxr」です。 jfxr http://jfxr.frozenfractal.com/ jfxrは「AMPLITUDE」「PITCH」「TONE」「FILTERS」「OUTPUT」の各項目にあるつまみや…… 各種ボタンを駆使してオリジナルのスーパーファミコンっぽいサウンドを作成可能。 手っ取り早くサウンドを作るには、画面左の「Default(デフォルト)」「Random(ランダムにデフォルト音を再生)」「Pickup/coin(コインなどの入手音)」「Laser/shoot(レーザーを撃つ音)」「Explosion(爆発音)」「Po
モンテカルロ積分 - 人工知能に関する断創録
Pythonによるモンテカルロ法入門（2014/6/20）のつづき。3章のモンテカルロ積分について実験した。 モンテカルロ積分 モンテカルロ積分を使うと統計や機械学習で頻繁に出てくる期待値を求める積分が乱数生成で簡単に計算できる。期待値を求める積分とは下の形をした積分。 ここで、f(x) は任意の関数、p(x) は確率分布を表す。たとえば、のときは確率変数Xの平均、のときは確率変数Xの分散だった。実際、f(x) は上の二つに限らずどんな関数でもよい。 モンテカルロ積分のアルゴリズムは以下のとおり。確率分布から生成したサンプルの平均値で積分を近似するのがポイント。 確率分布 p(x) からサンプル X = [x_1, x_2, ..., x_N] を生成 E[f] の近似として を計算 PRML（パターン認識と機械学習）の19ページにも下のような記述がある。 ある関数 f(x) の確率分布
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