アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム＆プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。

機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的

By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる

photo by // Denise // 身内ブクマ問題 『そろそろ、はてなブックマークスパム問題について当事者から語っておくとするか - 太陽がまぶしかったから』などで話題にしていた身内ブクマですが、歴史は繰り返すようです。むしろ「グループ同士はブクマしちゃダメ」ってぐらいにしとかないとやっぱり形骸化するんだろうねぇという。 本件に関しては色々な意見がある事は前提としたうえで僕の立場としては、「1ブクマ新着」or「新着入り、ホッテントリ入りの基準をキツくする」が良いと考えており、運営としては後者の方向に舵を取ったものと考えています。善意であれ、悪意であれユーザーの自粛を要請するのは悪手です。 どちらの方法も身内やクラウドソーシングなどを使って3 Users集めるか否かでPVが変わりすぎる状況を無くすためのものです。何度か書いてますが、はてな側は「3 Usersなら新着に載せる」とは明言

元自民党衆院議員の河村建夫さん(81)、よりによって社名ロンダリング4回で怪しいIR連発中のクオンタムソリューションズの会長に就任へ 自社株を担保に借金しているENECHANGE(エネチェンジ)筆頭株主兼社長の城口洋平さん、粉飾決算疑惑による株価下落で追証を喰らい保有株の一部が強制決済される

1月に「高速文字列解析の世界」を購入してから半年が経ちました。以下、文字列本と呼びます。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (4件) を見る 全文検索として、「CSA」や「FM-Index」が紹介されていますが、「全文検索システム」を作るには、これらだけでは不十分です。なぜなら、以下のような特徴があるからです。 文書IDの識別が遅い。 各文書IDに出現する頻度を求めるのが遅い。 ちなみに、転置インデックス(or N-gramインデックス)を使った場合、これらの処理は高速ですね。 インデックスを圧縮しているのだからしょうがないとも考えられますが、作りたいですよねぇ、「全文検索システム」。こ

この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記： Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています！必読ですね！！！！：） はじめに Y＾´　　 　 　 ∨／／ ／,∠ ,. ' ／l／／／ ／, ' , '／ !　｜ ｌ }´　　　　 〈 〉 　　 変　　〈/ , ' ／／￣｀>< ／／／ ／／／ _,.=‐|'"´l　ｌ〈　　変　　/ 〈　　　 態.　　 ∨, '／l| 　 ,.'-‐､｀/／｀7/　 ／''"´__　｜　ﾊ l丿　 態 　 { 人）　　　! !　　　（／! 　|ヽ〈_　・.ﾉ〃 　〃 ／　 '／⌒ヾ.!　,'　!く　　 ! !　　（_ ト､__／ 　 ヽ､_,.イ　 　 ／ｌ　ｌ　｜:::::::｀｀`/:::::／...´..

先行発売のお知らせ (11/7 追記) 以下の店舗で先行発売が行われているらしいです． 紀伊國屋書店 新宿本店 (https://twitter.com/KinoShinjuku/status/265658160222724096) 紀伊國屋書店 新宿南店 (https://twitter.com/kino_Minami/status/265405470548844546) ジュンク堂書店 池袋本店　(https://twitter.com/junkudo_ike_pc/status/265677297430978562) 有隣堂 ヨドバシAKIBA店 (https://twitter.com/yurindo_akb/status/265648944745426945) 丸善 丸ノ内店 なお，電子書籍版の発売も予定しているそうですが，調整中とのことで少し後になりそうです． 原著は既に第5版

2012年の現在、割と悩んでいるのでメモっておく。 年度末ぐらいに再調査の予定。・・なので暫定ですよ。 まず前提として、現行のHadoopの実行フレームワークであるMapReduceは、実行効率は決して良くはないです。この辺が割と辛い。 とはいえ、大規模並列処理を一般的に行うという観点での品質や取り回しを考えた場合、”結果として”非常にバランスがとれており、普及している。その上で、このMapReduceですが、今後の見通しについては、潮流は今のところ二つに割れているよう見える。ので、その辺のメモ。 ■YARN 一つの方向性は、現在のHadoop2.0系で実装されているMapReduce2.0、というか、MapReduceとは別の実行基盤を利用するという方向ですね。すなわちBSPや、MPIを利用する。要は、今までの並列処理の成果をそのまま利用しましょう、という流れに近い。 MapReduce

エレベータに階数表示がないのはなぜかというブログポストを見て、この一歩上をゆく方式がニューヨークで運用されていたのを思い出したので、紹介します。 タイムズ・スクエアのマリオットだったと思いましたが、エレベータホールには、上下ボタンの代わりにテンキーで目的階を入力するキーパッドが付いています。これを押して行きたい階を選ぶと、液晶画面で何号機に乗るのか指示されます。指示されたやつの前で待っていると、やがてドアが開く、という具合です。エレベータ内には階数入力のボタンはついていないので、中に乗ってから目的階を選ぶことはできません。これだと、同じ階で降りる人を同じ箱にまとめて載せることができるので、効率は更に上がりそうですね。 ニューヨークの二箇所のホテルで見たので、結構流行っているのではないかと思われますが、一方でニューヨーク以外では見たことがありません。 追記：その後のフィードバックで、ニューヨ

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

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

Finbourne, founded out of London’s financial center, has built a platform to help financial companies organize and use more of their data in AI and other models. Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delive

2012年01月17日11:45 カテゴリアルゴリズム百選Tips Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 つまり「終わったコンテナ」。 以前からうすぼんやりと考えて来た危惧が、すこしはっきりと見えてきた。 徳丸浩の日記: Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 もうそろそろハッシュ(テーブル)以外の手段の連想配列の実装手段を本格的に模索するべきではないか、と。 そのデータ構造は、君の魂を差し出すに足るものかい? 連想配列(Associative array)がコレクション(Collection)、すなわち数多のデータ構造をまとめるデータ構造としての覇者となったのはもはや疑いようがない事実でしょう「配列で実装されるデータ構造ではなくて、配列を実装するデータ構

グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、