OpenDataStructures.jp
オープンソース版 Open Data Structures 日本語訳の PDF ファイルを以下で公開しています。最新のソースコードは GitHub のリポジトリ https://github.com/spinute にあり、適宜こちらの PDF ファイルに反映しています。 以下のものは C++ 版です（Java 版はこちら、疑似コード版はこちらにあります）。 目次 訳者まえがき 本書の読み方 訳者謝辞 なぜこの本を書いたのか 謝辞 第1章 イントロダクション 効率の必要性 インターフェース 数学的背景 計算モデル 正しさ、時間計算量、空間計算量 コードサンプル データ構造の一覧 ディスカッションと練習問題 第2章 配列を使ったリスト ArrayStack：配列を使った高速なスタック操作 FastArrayStack：最適化された ArrayStack ArrayQueue：配列を使ったキュ
MLSE
機械学習工学研究会（MLSE）は、機械学習システムの開発・運用にまつわる生産性や品質の向上を追求する研究者とエンジニアが、互いの研究やプラクティスを共有し合う会です。 2018年度より、日本ソフトウェア科学会の公式研究会として正式に発足しました。 MLSE夏合宿2025は、ライムリゾート箱根・対面形式にて 2025年7月11日（金）～7月12日（土） に開催しました。ご参加・ご発表いただいた皆さまありがとうございました。プログラム情報はこちらのページにてご確認ください。 機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）の技術進展に伴い、機械学習を活用したAIシステムの産業応用・社会実装が活発に追及されるようになりました。2018年前後には、不確実で不完全なシステムに対するステークホルダーの意志決定や受容、データ品質の実現と評価、複雑なモデルやシステムのテスト・評価、変化の影響を受けやすいシステ
MLSE
機械学習工学研究会（MLSE）は、機械学習システムの開発・運用にまつわる生産性や品質の向上を追求する研究者とエンジニアが、互いの研究やプラクティスを共有し合う会です。 2018年度より、日本ソフトウェア科学会の公式研究会として正式に発足しました。 MLSE夏合宿2025は、ライムリゾート箱根・対面形式にて 2025年7月11日（金）～7月12日（土） に開催しました。ご参加・ご発表いただいた皆さまありがとうございました。プログラム情報はこちらのページにてご確認ください。 機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）の技術進展に伴い、機械学習を活用したAIシステムの産業応用・社会実装が活発に追及されるようになりました。2018年前後には、不確実で不完全なシステムに対するステークホルダーの意志決定や受容、データ品質の実現と評価、複雑なモデルやシステムのテスト・評価、変化の影響を受けやすいシステ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
