「典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ 」をPythonで解く - u++の備忘録
2月下旬に「典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ 」の前半7問をPythonで解きました。ABCのD問題で時折出題されるDPの感覚をザックリと掴むことができました。 qiita.com 1 ナップサック DP とは 問題 1: 最大和問題 2 ナップサック問題 問題 2: ナップサック問題 3 部分和問題とその応用たち 問題 3: 部分和問題 問題 4: 部分和数え上げ問題 問題 5: 最小個数部分和問題 問題 6: K個以内部分和問題 問題 7: 個数制限付き部分和問題 1 ナップサック DP とは 問題 1: 最大和問題 n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) # input # == # 3 # 7 -6 9 # == # dp[0] = 0 dp = [0]
メルカリの写真検索を支えるバックエンド | メルカリエンジニアリング
メルカリのAI EngineeringでTech Leadを務めている中河です。今回は3/18に正式リリースされた「写真検索機能」を支えるバックエンド・インフラをシステム側からの視点でご紹介します。 写真検索とは 所謂、画像検索機能で商品名を知らなくても画像から商品を検索できる機能の事です。詳しくは下記の公式リリースをご覧ください。 about.mercari.com 基本的な写真検索の仕組みは、Deep Neural Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取得し、取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築。 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索します。 アーキテクチャの概要 Figure1 上記がアーキテクチ
レコメンドシステム入門 Javascriptで実装する｜es
レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。 プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。 以下、本文。 インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。 Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixのようなビデオ/映画サイトなど。これらのサイトに共通するのは、あなたに新しいものを推薦するために、映画、商品と友人などの過去のデータを使うことです。 この記事では、レコメンド機能がJavaScriptで、どのように動くか簡単に紹介します。推薦システムを実現するための、異なるアプローチも見ていきます。最終的にはアルゴリズムを切り替えただけで、結果を出力できるようにします。映画評論家の小さいデータセットと、M
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