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目次 配列外アクセスをしたときの比較表 Visual Studio 2022で範囲外アクセスを気づきやすくする方法５つ エラー一覧を「ビルド＋Intellisense」にする sanitizerを積極的に使う 生配列よりstd::arrayがよい Release版でSTLの範囲チェックしたいときは、 _CONTAINER_DEBUG_LEVEL=1 にする インテリセンスが安定せず嫌な場合、clangを代わりに使うのがよい はじめに 先日、Visual Studio 2022で、配列の範囲外アクセスのデバッグでハマってしまった。 constexpr int S = 20; struct Maze { Maze() { for (int y = 0; y < S; ++y) { h[y][0] = true; h[y][S] = true; } for (int x = 0; x < S;

はじめに 自分は、投資等には興味なくお金に関する面倒なことはしたくない考えなので、最低限のこと（年金・非課税投資等）しかしてなかったのですが、意図に反して5か国（米国・カナダ・フランス・香港・シンガポール）8箇所に口座や金融商品が散らばってしまいました。散らばっていることは、ある意味リスク管理には有利とも言えるのですが、以前と比べて、 節税効果はない（後述） 日本の口座に外貨のまま持つことも可能 香港にお金を置いておくのは…（実際、香港の人が口座凍結されたケースもあったし、世界情勢的には…） もし自分に何かあったとき、全部連絡が英語だし、家族が何もできなさそう。 ということで、日本に帰国した区切りで口座等の整理を試みたのですが、いろいろと面倒があることが分かりました…。 この記事は、ほぼ自分の愚痴で人生で１回しか使わないことばかりですが、将来日本に帰国する予定がある人のチェック用にも役立つ

はじめに 競技プログラミングに関連する、以下の記事が話題にあがりました。 nuc氏1つ目の記事 nuc.hatenadiary.org chokudai氏の記事 chokudai.hatenablog.com nuc氏2つ目の記事 nuc.hatenadiary.org nuc氏は、元Googleのエンジニアで面接も担当されていました。現在は某医大の特別特命准教授の方で、2007年頃に東大で競技プログラミングをされていた方のようです（氏名も役職も上記の記事のリンク先で公表されています）。nuc氏の記事は、競技プログラミングに対して「我々の目的の一つは、我々が始めてしまった競技プログラミングを我々が終わらせることです。」といった強い主張が多く、これらの記事の反応をみたのですが、 競技プログラミングをしている方々が、nuc氏の主張で不安になり、特に若い世代で、競技プログラミングをやめようとして

焼きなまし法そのものの解説は少しだけにして、焼きなまし法の使い方のコツをメインに書こうと思います。 焼きなまし法の概要 最適化（=最大値か最小値を求める）の手法の１つです。以下は擬似コードです。 あらかじめ、計算する時間を決める。 以下のスコープ内のコードを時間経過するまで繰り返す。 { 適当に、次の状態（近傍）を選ぶ。 (1) 次の状態のスコアが、今の状態のスコアより良くなった場合は、常に、状態を次の状態にする（遷移）。 (2) 次の状態のスコアが、今の状態のスコアより悪くなった場合でも、ある確率で、状態を次の状態にする。 確率は以下のように決める。 (2.A) 序盤(経過時間が0に近いとき)ほど高確率で、終盤ほど低確率。 (2.B) スコアが悪くなった量が大きければ大きいほど、低確率。 } 最後に、今までで一番スコアのよかった状態を選ぶ。 次の状態が悪くてもそれを選ぶ可能性がある(2)

今まで、バンクーバー→バルセロナ→シンガポール→香港で働いてきました。それでいろいろな職場を見てきたので、海外のゲーム会社であった制度について、列挙してみました。 日本の会社でも、既に同様の制度をやっていて、珍しくない場合も多くあると思います。 複数の会社のケースを混ぜて書いています。 ゲーム開発技術に関することは、ほとんど書いていません。 ご指摘がありましたら、修正したり詳細を追加しますので、お気軽にどうぞ（内容が後で変わる可能性があります） 人事（採用） 面接 ビザ リファラル採用 リファレンスチェック（照会） カンファレンス時の招待者限定パーティー 人事（評価） 相互評価制度 OKR（Objectives and Key Results） 人事（解雇） 解雇 PIP（Performance Improvement Plan） スタジオ閉鎖 人事（その他） 若手が海外スタジオで1年間働

電ファミニコゲーマーで「1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった」 news.denfaminicogamer.jp という記事が多くの人に読まれたのですが、実際の内容はディープラーニングではありません。にもかかわらず、ディープラーニングというバズワードを持ってくる釣りは良くないという話です。 これについて、はてなブックマークなどを見ると、何割かの方は、おかしいということには気づいたようですが、特に修正される様子はありません。また、このインタビューを企画した、三宅陽一郎氏は、日本でゲームAIの第一人者として知られてます。おそらく、日本のゲーム開発者は物申しにくいと思うので、自分が書きました。 何が間違っているか？ 「手動ディープラーニングではなく、評価関数の手動調整である」という説明で十分だと思います。例えば、宮路氏自身が良い動作に対するなんらか評価方法を持っ

まえがき この記事は、Competitive Programming Advent Calendar 2017 - Adventar 18日目の記事です。 最近は、簡単にやるべきことでも、難しくやってしまうことが多く、それがマラソンマッチでの不振につながってるので、「簡単な解法」をネタに書きます。 昔、自分でこう言ってました。 敗因：誰でも思いつくようなケースをほとんど試さなかった。 特に、時間がかからずに実装できるものは、絶対試したほうがいいです。仮に全然結果がでなかったとしても、その後のヒントになる可能性もありますし、条件によっては使えるかもしれません。今回、自分の考えたのは実装時間がかかるため、それが外れ方針なのに気づくのに時間がかかってしまいました。 はい、その通りです。でも、その最初に作りたい簡単な解法が、年々思いつかなくなってきているので、復習しようと思います。マラソンマッチ初

マラソンマッチ界隈でよく知られている通称chokudaiサーチ、それと似ていると言われてるビームスタックサーチ(beam-stack search)について、ちょっと調べてみました。論文はこちらです。 R Zhou, EA Hansen (2005) Beam-Stack Search: Integrating Backtracking with Beam Search, 15th International Conference on Automated Planning and Scheduling でも、いまだ分からないところも多いので、まとめました。誤解してそうなので、間違いを指摘してもらえると助かります！論文と照らし合わせながら読んでもらえると良いと思います。 この記事を読むのには以下の知識が必要です。 ビームサーチ 全探索（深さ優先探索など） A*アルゴリズム等で出てくる、ヒュ

tanzakuさん、今年もありがとうございます！ Competitive Programming （その2） Advent Calendar 2016 - Adventarの25日目！ はじめに Kaggle（https://www.kaggle.com/）も、TopCoder機械学習マラソン（TopCoder）も、広義の競技プログラミング！ ということで、今回Kaggleに軽めに参加してみました。これらの違いについて取りあげようと思います。機械学習そのものについては取り上げてません。あしからず。 Kaggleの特徴（TopCoderと異なる点） 予測データのみを提出すれば良い。 TopCoderは、マッチにより、予測する実行コードを提出する形式か、予測したデータを提出する形式か違ってきますが、Kaggleは、ほぼ予測データのみ提出です（例外はある）。そういうわけで、ライブラリや計算資源を

この記事はCompetitve Programming Advent Calendar 2015の23日目の記事です。tanzakuさんに感謝 www.adventar.org 今回は、累積和を使う動的計画法についてです。TopCoderのDiv2上位ぐらいの人向けの難易度です。 問題 AtCoder Typical DP Conestの問題です。 F: 準急 - Typical DP Contest | AtCoder Problem Statement ある路線には駅 1 から駅 N までの N 個の駅がある。すぬけ君は、この路線に準急を走らせることにした。 準急は、駅 1 に止まり、{駅 2, ..., 駅 N-1} の部分集合に止まり、駅 N に止まる。 連続する K個以上の駅に止まると、客が飽きてしまうので、そのようなことはしない。 準急の停車駅の組み合わせとして何通り考えられる

はじめに 今回の記事は、alfredplplさんの以下の記事とだいぶかぶっています…。図つきで、とても分かりやすい記事なので、お勧めです。こちらをはじめに読んだほうが良いと思います。alfredplpl.hatenablog.com alfredplplさんの記事は分類を例にあげてましたので、こちらは回帰を例にあげて説明します。基本的な中身は一緒ですので、比較しながら読んでもらえればと思います。 Rのランダムフォレストの重要度 Rのランダムフォレストには２種類の重要度(importance)があります。この記事で説明するのは、IncMSEとIncNodePurityです。 アプローチ 回帰(regression) 分類(classification) シャッフルしたOOBデータで予測して求める IncMSE MeanDecreaseAccuracy 決定木のノードの純度(Purity)の増

どうでもよいまえがき 今回の記事を最後に、機械学習関係の記事は、しばらくお休みにします！ 我流すぎて、機械学習の知識が不足していて、記事を書くのに妙に時間がかかる。 最近、機械学習マッチで結果を出してないので、その中で記事を書いても、自分の中で説得力がいまいち。 というわけでしばらくの間は、機械学習について、以下のことに専念します。 本とか論文とか読んでインプット 機械学習マッチで結果を出す ただ、記事を書こうと思ってたボツネタがあるので、勢いで書きました。雑です。メモ書き程度だと思ってもらえば。 それではスタートじゃ！！！！ ボツネタ1 : ID分解 世の中のIDというものは、複数の情報を持っていることがあります。これを別の特徴量として追加します。数学も機械も関係ない、セコいテクニックですが、意外と実戦的かもしれません。 まず、データを眺めてください。 自分だったら、x0のidの赤で囲わ

もしかしたら、プロにとっては当たり前のテクニックかもしれませんが、自分は初めて見たので書きたいと思います。また、おそらく大きい効果を出すのが難しいテクニックだと思われるので、まずは基本的なことを先にやったあとに試したほうがいいでしょう。 追記 3/13 このテクニックは「stacking」と呼ばれるそうです。Twitterで教えていただきました。ありがとうございます！ Stacking, Blending and Stacked Generalization | Garbled Notes Ensemble learning - Wikipedia, the free encyclopedia ここから本題です。 前々回のTopCoder機械学習マラソンマッチTripSafetyは、飛行機のフライトデータから、違反フライトを予測するという問題でした。問題やデータはこちら 予測精度をよくする

この記事は24日目の記事のつづきです。前日の関連記事「ランダムフォレストのつかいかた」もありますので、こちらもよろしくお願いします。 ランダムフォレストのつかいかた - じじいのプログラミング ランダムフォレストは、機械学習の中でも、確率統計の知識がほぼ無しで実装できる簡単なアルゴリズムで、しかも性能もなかなかのものです。TopCoder機械学習マッチのいくつかは、コードを提出してTopCoderサーバで実行するルールなので、実装しやすいランダムフォレストは有力な選択肢です。実際にランダムフォレストが１位をとったコンテストもかなりあります。 決定木の作り方さえ理解すれば、ランダムフォレストは実装できたも同然ですので、この記事では、決定木を作る部分をメインに取り上げます。 アドバイスをいただけると、とてもうれしいです。間違いのご指摘は大歓迎です。 実装は、TopCoderの他の競技者（Psy

この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014 - PARTAKE24日目の記事です。関連記事に実装編もあります。 ランダムフォレストのつくりかた（C++の実装例つき） - じじいのプログラミング 今年は、TopCoderの機械学習マッチに積極的に参加して、経験もいろいろ詰めたので、そのノウハウを公開しようと思います。 自分のやり方は我流なので、アドバイスをいただけると、とてもうれしいです。 この記事にはランダムフォレストの説明はありません。ネット上に良い記事が多くあります。「はじめてでもわかる RandomForest 入門－集団学習による分類・予測 －」 －第７回データマイニング+WEB勉強会＠東京の記事は読みやすいと思いました。 この中のコツのいくつかは、ランダムフォレストに限らず使えると思います。 実装はないので、RやPython

注意：TopCoderマラソンマッチはデザインが大きく変わってしまいました。これから始める方はphocomさんの以下の記事をお勧めします！ qiita.com TopCoderマラソンマッチは、1-2週間ぐらいの長期間で、正解を出すのではなく、より良い性能のプログラムを書き、高スコアを出すことを競うコンテストです。短時間マッチのSRM（シングルラウンドマッチ）とは違った魅力があります。 ただ、SRMと比べると、参加方法がわかりにくいです。公式の解説はあるのですが、マラソンマッチをやったことがない方向けに、おおまかな参加方法を書きました。 まずTopCoder自体に参加したことのない方は、TopCoderへの登録が必要です。http://www.topcoder.com/の右上の"sign up"から登録を。うまくいかなければTwitterの@nico_shindanninまでご連絡ください

(2012年12月16日の記事を、Qiitaから移行したものです。) Machine Learning Advent Calendar 12/16の記事です。主催のnaoya_tさん、有難うございます。今回は、機械学習やデータマイニングを実際楽しみながら使えるTopCoder Marathon Matchの紹介をしようと思います。 TopCoder Marathon Matchとは TopCoder (http://community.topcoder.com/tc) は、 インターネット上で、世界の人とプログラミングなどで競い合うコミュニティです。TopCoderというと、75分間でアルゴリズムに関するプログラミングを作れるかで対決する、Algorithm Single Round Matchが有名なのですが、他にもMarathon Matchというのがあります。Marathon Mat

C++11 forループの速度比較と、コンパイラのループ展開についてテストをしたときの結果です。構造体のメンバを、5で割った余りごとに分けて、頻度を数えるようなソースコードで実験しました（ソースコードは最後にあります）。プロセッサは、Intel(R) Core(TM) i7-3632QM CPU @ 2.20GHzですが、実行結果は、コンパイラ・CPU・メモリ・キャッシュで大きく異ってくると思うので、ざっくりとだけ参考にしてもらえればと思います。 1. ループの方法ごとの速度の比較 Visual Studio 2012は、Release、その他は初期設定のままでコンパイルしました。 g++ 4.8.2は、--std=c++0x -O2 -W -Wall -Wno-sign-compareでコンパイルしました。 方法 Visual Studio 2012（秒） g++ 4.8.2（秒） (1

この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2013（http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83）の8日目の記事です。 動的計画法(Dynamic Programming, DP)についての記事です。 12/9 前編にサンプルプログラム（http://ideone.com/2B7f4v）を追加しました 12/11 前編の図２つを差し替えました。 はじめに まずは、本やネットの資料で、動的計画法についてのすばらしい解説はいろいろありますので、まずはそれらを参考に。 プログラミングコンテストでの動的計画法 http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-3578511 最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メ

↓改訂版 Ver1.3はこちらから↓ shindannin.hatenadiary.com 2016年8月18日 Ver. 1.2 内容を更新しました。 4.遷移確率と温度の部分を全般的に修正 この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2012の24日目の記事です。 http://partake.in/events/3fcea6d7-0bab-4597-82db-86439aadb1b9 素晴らしい企画をしていただいたtanzakuさん（https://twitter.com/_tanzaku_）、今年もどうもありがとうございます！ 焼きなまし法そのものの解説は少しだけにして、焼きなまし法の使い方のコツをメインに書こうと思います。 焼きなまし法の概要 2015年5月26日 内容を更新しました。 最適化（=最大値か最小値を求める）の手法

この日記は、tanzakuさん主催のCompetitive Programming Advent Calendar - PARTAKEの記事です。普段、TopCoderのニコニコ生放送（http://com.nicovideo.jp/community/co78570)をしているのですが、最近は簡単な問題をじっくり解説するということが減ってきたので、今回は基本的な総当たりを取り上げてみることにします。これがちゃんとできれば、TopCoderのDivision 2はすぐに脱出できると思います。TopCoder以外の一般のプログラムでも、総当たりは使うことがあると思いますし、ぜひ使いこなせるようになりましょう。 forループを使った総当たり 問題1 FizzBuzzを数える A以上B以下の整数で、3か5で割り切れるものは、何個ありますか？ 入力・制約条件 int A: Aは、0≦A≦10000

ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」 (http://com.nicovideo.jp/community/co78570)は、おかげさまで2周年を迎えることができました。この放送は、視聴者コメントに支えられている放送です（皆さんも私の放送よりコメントのほうに期待しているかもしれません（汗））。視聴者のみなさんには本当に感謝しています。ありがとうございます！ さて、今日は、2周年記念として、過去の放送であった質問について、ブログ上でちゃんと答えてみようと思います。 TopCoderって何ですか？ TopCoderはプログラミング初心者でも始められますか？ TopCoderはプログラミング能力向上に役立ちますか？ TopCoderを初めてみたいけど…。 １．TopCoderって何ですか？ 世界中の人とプログラミング勝負できます。世界大会や賞金もあります(http://new