データえっせい: だんまりを貫けばいい
ネットではどんなミスをやらかしても、ぜったいに謝罪せずアンチからのリプもガン無視できる人が強い。 ネット社会では、謝ったら負けなんや。リアル社会とは全然違うルールで動いてるんやで — 北条かや『インターネットで死ぬということ』 (@kaya_hojo) 2018年11月22日 全くその通りだと思います。私のグラフをパクってくださった御田寺圭（白饅頭）さんが，この件についてだんまりを決め込んでいますが，その姿勢に私は敬意を表します。反応していたら，キリがないですからね。ネットで何を言われようが，黙っていればいい。この人の立場だったら，私も同じことをするでしょう。 ツイッターというのは，きわめて市場性の高いメディアで，万人からのリプが情け容赦なく飛んできます。ゆえに，このツールをどういう用途で使うかをしっかり固めておかないと，大変なことになります。 私にとってツイッターとは，情報発信のツール，
意外と解説がない！動的計画法で得た最適解を「復元」する一般的な方法 - Qiita
NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「動的計画法が好きな人」と呼ばれています。今回は動的計画法を用いて得られた最適解を復元するための汎用的な方法について紹介します。 0. はじめに 動的計画法を用いて効率的に解くことのできる最適化問題は数多くあります。パッと思いつくだけでも ナップサック問題 迷路などの最短路問題 区間スケジューリング問題 音声認識パターンマッチング問題 レーベンシュタイン距離 発電計画問題 分かち書き 隠れマルコフモデル ... などなど、多種多様な分野の問題を動的計画法によって効率よく解くことができます。このように、分野横断的な活用をできることが、動的計画法をはじめとした数理工学的手法の特長であり醍醐味であると常々感じています。今回は動的計画法によって得ら
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