TLを汚すことなくGunosyに自分好みの記事を紹介して貰う方法 - 最速配信研究会(@yamaz)
時間がない人用、三行要約 Gunosyで「自分の興味があるジャンルのワード site:gunosy.com」 で検索し、その先のページでリンクを幾つかクリックして1日待てば良い感じになってるよ(例: 「レシピ site:gunosy.com」) アルゴリズム変えてくるかもしれないから一時的な技だよ 自分好みになったページはデフォルトで公開設定になってるので、非公開にするか趣味に走り過ぎないよう気をつけてね はじめに Gunosyと過ごした4週間〜1か月で推薦記事はどう変わったか でGunosyで自分好みの記事を紹介してくれないのに不満を持っている方がいる。 Gunosyはとても優秀なキュレーションサービスで、TwitterもしくはFacebookと連携させると自分のソーシャルグラフを分析して自分にあったニュース記事を紹介してくれる。そのキュレーションはとても優秀で、「なぜこれを？」と思うこ
スパコンで力任せに数独の難しい問題を作<del>る</del>ったつもりが簡単な問題だった件
どうやら人間の手で解いたら、簡単に解けてしまうようです。 ここでの難易度の定義に含めていない解法(n国同盟など)を使うと、難しくない問題になっているのかもしれません。 その後調べたところ、基本テクニックだけで解けてしまうことがわかりました。 Pencil Marksが唯一残ったものしか確定しない、というDeterministic Solverを使っていたのが原因で、 難しくない問題を「難しい」と誤判定してしまったようです。 3月13日版よりだいぶ難易度があがったはずです。 概要 スパコンを使って力任せに数独の難しい問題を作ってみたところ、 2013年3月現在、おそらく世界で一番難しい問題を作ることに成功した失敗した。 上図がスパコンを用いて作られた、おそらく世界で一番難しい問題(2013年3月現在)。 後述する難易度の定義では、深さが10、通常幅が183530、平均幅が約100571である
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
MD5やSHAの代替として利用可能な新たなハッシュ化技術「BLAKE2」登場 | OSDN Magazine
12月21日、ハッシュアルゴリズム「BLAKE2」とそのCおよびC#実装が公開された。BLAKE2はMD5やSHAといったハッシュアルゴリズムの代替として利用できるもので、セキュリティに優れ高速に動作するのが特徴という。 BLAKE2は、与えられた入力に対し指定されたビット長のハッシュ値を生成するためのアルゴリズム。既存のハッシュアルゴリズムであるMD5よりもセキュリティに優れ、かつSHAよりも高速に処理を実行できるのが特徴という。 同様のハッシュアルゴリズムとしてSHA-2やその後継となるSHA-3（Keccak）などがあるが、BLAKE2はSHA-3アルゴリズムの候補の1つであったBLAKEを改良したものとなっている。BLAKE2はSHA-3やBLAKEと同等のセキュリティを備えつつ、64ビット環境においてMD5と同等の速度で動作し、SHA-2やSHA-3と比べて33％少ないメモリで動
ZDD入門-お姉さんを救う方法
3. 前回のあらすじ • 前回のランダムフォレスト(竹迫さん)は 決定木を「特徴をランダムに選んで、決 定しきらなくても適当に打ち切って、と にかくたくさん作って多数決！」だった • 今回も決定木だが「特徴を全部使って、 巨大な決定木をつくるぞ！」という話 3 4. 決定木が表現するもの • 0/1の特徴がたくさん与えられて0/1を返す関数 • 具体例： • 論理式(項が特徴、式の値が返り値) • 部分集合の族(各頂点が部分集合xに含まれる かどうかが特徴、その部分集合が族に含まれ るかどうかが返り値) 4
「フカシギの数え方」の問題を解いてみた
先日、「『フカシギの数え方』 おねえさんといっしょ！ みんなで数えてみよう！」という動画を見た。格子状のマスの左上から右下までの経路が何通りあるのかを調べて、格子が多くなればなるほど組み合わせの数が爆発的に増えることを教えてくれる動画だ。これは自己回避歩行(Self-avoiding walk)と呼ばれている問題らしい。 これだけ聞いてもそれほどインパクトはないのだが、動画に出てくるおねえさんの経路を調べあげる執念がもの凄く、ネット上でも結構な話題になっている。執念と言うよりも狂気に近い。しかし、話題になった割には動画内で言及されている高速なアルゴリズムを実装したという話を聞かなかったので、自分で確かめることにした。 動画のおねえさんは深さ優先探索によるプログラムを使っていると思われるが、それだとスパコンを使っても10×10マスの格子を解くのに25万年も掛かってしまう。そこで、高速化のため
もはややってはいけないSEOの施策 | 供養関連企業のSEO対策なら“葬儀社・仏壇店・石材店のためのSEO”
この一年の間でGoogleは、 「不自然なリンクに関する警告」配布⇒ペンギンアップデート⇒パンダアップデート とかつてないほど激しいアルゴリズムの更新をおこない、不正に検索結果で上位表示していたサイトを排除してきました。（今現在もそれぞれのアルゴリズムは随時更新されています） 他の業界ももちろんそうですが、葬儀をはじめとした供養業界のビッグキーワードでの検索結果においても、この1年間で斡旋業者も含め多くの企業のサイトが圏外に飛んで逝ったのを私は知っています。 ペナルティを受けた企業の多くはリスティング広告へのより多くの出稿や別ブランドサイトやサブサイトの構築などでWEBからの集客を維持しようとしていますが、いずれにしても集客効率が悪くなっているのは間違いありません。 ということで、今回はペナルティを受けないためにも「もはややってはいけないSEOの施策」を紹介したいと思います。私がこのブログ
スーパーマリオブラザーズを学習させてみた（1-1）
遺伝的アルゴリズムを使ってスーパーマリオブラザーズをコンピュータに学習させて見ました。研究室の夏休みの自由研究で作ったものです。グラディウス編:sm19443458
Python：回帰分析 : 分析技術とビジネスインテリジェンス
今回はPythonによる回帰分析（OLS：Ordinary Least Squares）の実施方法をまとめる。 まずは最小2乗法に基づく重回帰式の作成と結果表示方法を取り上げる。 ライブラリの使い分けについては調査のしやすさを優先しているが、回帰分析については統計モデルはOrange、予測モデルはscikit-learnでやろうかなと考えている。 本来はすべてを統一したいが、後者ライブラリは回帰分析の結果表示で、p値や偏回帰係数の出力が無いようだし、ステップワイズの実施方法も見当たらなかった。しかし、予測モデルとなれば、その精度と堅牢性を高めることが目的となり、p値などに言及しなくても説明責任は果たせるので、逆にscikit-learnのシンプルさが生かせると思っている。 ■ライブラリ >>> import Orange >>> from padnas import * ■データ >>>
『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』で頭を鍛える - HONZ
著者の定義によると、アルゴリズムとは「問題を解決するために必要な手順を正確に規定したレシピ」である。コンピュータ・サイエンスを専門とする大学教授の手による本書は、現在当たり前のように使われている偉大なコンピュータ・アルゴリズムがなぜ必要とされたのか、どのように考え出されたか、そして、それが実際にどのような仕組みで動いているのかを教えてくれる。 このように紹介すると、コンピュータやプログラミングが苦手な人は手が遠のいてしまうかもしれないが、どうかご安心を。本書を楽しむのに、コンピュータプログラミングやコンピュータ科学の知識は必要ない。必要なのはじっくりと考えることだけだ。 一口にサイエンス本といっても面白いポイントはそれぞれに異なるが、本書の面白みは間違いなく、過去の偉人たちの難問への挑戦を疑似体験できるところにある。その面白みを満喫するためにも、頭から煙を出しながらじっくりと考えながら読む
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
音を出すプログラムを書く時に参考にしている本とか - 音の鳴るブログ
Kyoto.pm町家ハッカソンの懇親会のときに id:hitode909 に音を出すプログラムを書くときに参考にしている本について聞かれた。だいたいネットの情報で済ませているのでネットで済ませていると答えたのだけど、本屋に行くとすぐに本を買ってしまう癖があって、持ってはいるので書きます。下にいくほどプログラムと関係なくなっていきます。ほとんど読んでいないです。適当に列挙してみたら思ったより多かった。 C言語ではじめる音のプログラミング http://www.amazon.co.jp/dp/4274206505 ディレイとかコーラスとかのエフェクター本。プログラムが書いてあるので分かりやすい。でもwavファイルを読み込んで加工して書き出すみたいな感じなのでリアルタイムに連続的に入力を加工したいときは工夫が必要。アルゴリズムは低速な感じ。 C/C++によるディジタル信号処理入門 http://
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
1. 2012/06/12 ディー・エヌ・エー 渋谷オフィス (TopCoder Meetup in Japan) プログラミングコンテストでの 乱択アルゴリズム 東京大学情報理工学系研究科 秋葉 拓哉 / [[iwi]] 1 2. 自己紹介 • 秋葉 拓哉 / [[iwi]] – Twitter: @iwiwi • 東京大学 情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 • プログラミングコンテスト凄い好き – 世界大会の常連をやっています – ここ 1 年で 3 回，来月も行きます • プログラミングコンテストチャレンジブック共著 2 3. 今日の話 「乱択アルゴリズム」 • 既存の乱択アルゴリズムの紹介を延々とはしません – そういうアルゴリズム解説は一杯あります • コンテストに焦点を絞り，乱択アルゴリズムを設計 できるようにする，ということを目指す （簡単めの話になります，中上級者の
平方根を使わずに高速で２点間の距離を近似する - きしだのHatena
２点間の距離の計算では平方根が必要になりますが、平方根は少し重い計算です。ということで、平方根を使わず、掛け算・割り算・足し算と絶対値・最大・最小だけで距離を近似する方法についての記事を翻訳してみました。 flipcode - Fast Approximate Distance Functions (12:02 補足：おそらく今の標準的なCPUでやる意味はほとんどないと思います。近似のアプローチとして面白いというくらいの話。Z80でやりましょう) 距離関数高速近似 by Rafael Baptista (27 June 2003) ２点間のユークリッド距離を求める計算式は次のようになる。 二次元では次のようになる。 この関数の計算には、平方根が必要になる。これは最近のコンピュータでも高価な計算である。平方根は逐次近似によって求められる。つまり、コンピュータは平方根近似のループを行って、与え
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
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https://jp.techcrunch.com/2013/03/01/20130228google-launches-zopfli-compression/
「Twitterのトレンド」を数時間前に予測、MITのアルゴリズム
https://jp.techcrunch.com/2012/12/18/20121217tweets-need-a-credibility-rating-and-this-lie-detector-algorithm-could-help/
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