最近、簡潔データ構造(Succinct Data Structure)まわりの論文を色々読んでいる。その中で良さそうなものをいくつかピックアップしてみた。まだ調査中なので他に良いものがあったら教えてもらえると嬉しいです。 (1) Space-efficient Static Trees and Graphs(link) G. Jacobson; IEEE1989 まずはLOUDS論文。簡潔データ構造の元祖なので最初に読むと良さげ。 (2) Succinct Indexable Dictionaries with Applications to Encoding k-ary Trees and Multisets(link) R. Raman, V. Raman, and S. S. Rao; SODA2002 簡潔ビットベクトルは通常n+o(n)なんだけど、これをnH0+o(n)にしたよ、
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
(本稿は, システム系論文紹介 Advent Calendar 2014, 12/20 です http://www.adventar.org/calendars/440) 論文は arXiv から取得できます. http://arxiv.org/abs/1406.2294 Jump Consitent Hash と呼ばれる, 分散ストレージ系で有益なハッシュ関数を求めるアルゴリズムです. 現在史上最強のハッシュアルゴリズムのひとつと言えるでしょう. 無性に分散ストレージライブラリを作りたくなってきますね! 共著者の Eric Veach にも注目です. Google を救ったと言われている distinguished engineer です. (G 社のひとは彼の名前を社員名簿データベース? から探してみましょう! 社員番号 20 くらいにあるらしいですよ!) そんな彼がなんと 10 年以
Optimized pow() approximation for Java, C / C++, and C# I have already written about approximations of e^x, log(x) and pow(a, b) in my post Optimized Exponential Functions for Java. Now I have more In particular, the pow() function is now even faster, simpler, and more accurate. Without further ado, I proudly give you the brand new approximation: Approximation of pow() in Java public static double
私はあまり画像を波長空間でフィルタリングとか言うことをやらないので、実のところ、今までFFTどころか離散フーリエ変換(DFT)すらしたこと無かった。 というわけで、ちょっと調べてみたのでまとめてみようと思う。かなり長い記事になるよ。 [原理解説] 離散フーリエ変換の式(1)について考察をおこなう。 (1) 式(1)において、特に となる場合を考える。なお、nに関しては0を含んでも良い。(Nが全く見た目が変化しなかったので、英語で書いた。要するに自然数) このとき、 を満たす適当な整数j,k,l,mを定義すると、u,xは以下の様にかける (2) (3) (2),(3)を用いて式(1)を書き換えると、 (4) となる。 式(4)を展開し、整理すると、 (5) ここで、式(5)の大括弧でくくった部分は、mとkの関数と見なせるので (6) を用いると、結局式(1)は (7) (8) (9) という
By choosing the right language for the job, developers can optimize productivity and project outcomes. 3. Linux and Open Source for Developers Linux remains a developer’s paradise with its flexibility, tools, and open-source support. Top Tools for Developers in Linux tmux: Terminal multiplexer for managing multiple sessions. htop: A process viewer for real-time resource monitoring. Docker: For con
Open Data Structures covers the implementation and analysis of data structures for sequences (lists), queues, priority queues, unordered dictionaries, ordered dictionaries, and graphs. Data structures presented in the book include stacks, queues, deques, and lists implemented as arrays and linked-lists; space-efficient implementations of lists; skip lists; hash tables and hash codes; binary search
The Wang and Landau algorithm, proposed by Fugao Wang and David P. Landau,[1] is a Monte Carlo method designed to estimate the density of states of a system. The method performs a non-Markovian random walk to build the density of states by quickly visiting all the available energy spectrum. The Wang and Landau algorithm is an important method to obtain the density of states required to perform a m
VC++が定数による除算を乗算に変換する最適化をしてるのは、吐いたコードを見たことある人なら知ってることだと思うけど、なんとなく http://www.wikihouse.com/x86clocker/index.php?plugin=attach&refer=%B2%E1%B5%EE%A5%ED%A5%B0&openfile=x86%CC%BF%CE%E1%A4%CE%BD%EA%CD%D7%A5%AF%A5%ED%A5%C3%A5%AF%B7%D7%C2%AC%A5%B9%A5%EC.html このスレの400を見てて、確かに正確な変換方法は知らないので考えてみる。 mov eax, 40140141h ; r=esi/819とおく。esi=819r mul esi ;edx=205r sub esi, edx ;esi=614r shr esi, 1 ;esi=307r add es
Introduction There are two major categories of compression algorithms: lossy and lossless. Lossy compression algorithms involve the reduction of a file’s size usually by removing small details that require a large amount of data to store at full fidelity. In lossy compression, it is impossible to restore the original file due to the removal of essential data. Lossy compression is most commonly use
Rafael Grompone von Gioi, Jérémie Jakubowicz, Jean-Michel Morel, Gregory Randall published 2012-03-24 reference Rafael Grompone von Gioi, Jérémie Jakubowicz, Jean-Michel Morel, and Gregory Randall, LSD: a Line Segment Detector, Image Processing On Line, 2 (2012), pp. 35–55. https://doi.org/10.5201/ipol.2012.gjmr-lsd BibTeX info Communicated by Lionel Moisan Demo edited by Rafael Grompone Abstract
By Sean Eron Anderson seander@cs.stanford.edu Individually, the code snippets here are in the public domain (unless otherwise noted) — feel free to use them however you please. The aggregate collection and descriptions are © 1997-2005 Sean Eron Anderson. The code and descriptions are distributed in the hope that they will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY and without even the implied warranty of
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (Hardback, 640 pages, Published September 2003) Order your copy Price: £35.00 / $60.00 from |CUP UK/USA| |amazon.co.uk/.com/.ca/.co.jp| | Barnes & Noble USA | booksprice. | fetchbook.info | allbookstores | biggerbooks | blackwells | directtextbook | kalahari.net (South Africa) | Special Paperback edition for South Asia.| Download the book too
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