![Amazon.co.jp: オンラインゲームを支える技術 --壮大なプレイ空間の舞台裏 (WEB+DB PRESS plus): 中嶋謙互: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/76ebf22b22fc199a17fad96d8ca8f559bcf56688/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51%2Bt2R6KPIL._SL500_.jpg)
それがたとえどんなに簡単なプログラムであっても、フローチャートを書いてとりかかることはとても重要です。 私がプログラムを書き始めた当初は、なんどもテストしては書きなおす作業の 繰り返しでプログラムを作っていましたが、それではどうしてもバグが紛れ込むので、最近は、 相当細かい段階までフローチャートを書くことが多くなりました。 いったん、フローチャートに書き出しておくと、実際のプログラム作成が効率的になり、それにかかる時間が大幅に節約されるだけでなく、ミスが少なくな り、かつ他の言語に移植するのも簡単になります。 フローチャートには、JISで決まった書き方が決まっているので、他人と開発を共有する場合は、そのルールに従わなければならないのですが、自分で書く 時はあまりこだわらなくて良いでしょう。主に使う記号は次のようなものです。(背景がこの色のもの は重要!!)
TO-不定詞 - Infinitives 働き者のTO-不定詞の名詞を修飾する役割を見てみましょう。 目的を表す—副詞的用法 IN ORDER TO-不定詞 で、動作の目的を表すことができます。IN ORDER は省略される事が多いです。 I came to NY to change my life. formal: I came to NY in order to change my life. A saw is used to cut wood. = A saw is used for cutting wood. TO-不定詞が一番活躍するのが、この目的を表す用法。名詞を修飾する用法もこの文の目的を表す感覚と同じ使い方です。 名詞を修飾する働き—形容詞的用法 TO-不定詞は、名詞の後に続いて名詞の目的を説明をします。 I want something to eat. 「何か」「食べるた
2011年04月25日06:03 カテゴリニュース ザッカーバーグ氏と東大生にびびったシリコンバレーツアー【湯川】 湯川鶴章(tsuruaki) ・プロフィール ・記事一覧 http://techwave.jp/archives/51656434.html ザッカーバーグ氏と東大生にびびったシリコンバレーツアー【湯川】 Share Tweet [読了時間:3分] 6泊7日の「TechWaveと行く米国カンファレンスツアー」から無事帰国しました。TechWaveツアーのコンセプトは、徹底した予習復習とチーム調査で、一人で参加するケースの数倍の情報を持ち帰ることを目指すというもの。ということで帰国後のこれからこそが本番。各自が担当したセッションの情報を持ち寄り、徹底して議論して理解を深めることになります。 ということでまだ途中なんですが、経過報告をしたいと思います。 カンファレンス終了後
Firefoxのデバッグ拡張ことFirebugですが、Firefox4よりFirebugとは別にWeb Consoleという機能が入りました。 しかし、Firebug自体もさらに便利になっているので、少し紹介します。(Firebug1.7 –1.8 の範囲で) 現在のFirefox4に正式対応しているのはFirebug1.7xで、Firebug1.8xはAlpha版として公開されているのでまだ不安定な部分もあることに注意して下さい。 特に注意書きしてない部分はFirebug1.7の項目だと思って大丈夫だと思います コマンドラインに履歴ボタン コンソールパネルでのコマンドエディタ(でかい方のコマンドライン)にHistoryボタンが新たに追加されました。 過去に実行したコマンドをポップアップから選択して挿入することができます。(以前はCtrl+ZでUndoし続ける必要があった) コマンドライン
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
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