スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
日経朝刊「デジタルカルテルの挑戦状」という記事について - 弁護士植村幸也公式ブログ： みんなの独禁法。
今朝（４月２日）の日経朝刊に、 「デジタルカルテルの挑戦状 AIが価格調整 法的責任は」 という記事がありました。 見出しを見たときは、「お～、いよいよ来たかぁ」と思いましたが、中身を読むと「あれれ？？」という感じでした。 というのは、そこで紹介されているウーバーの訴訟が、まったく的外れ（見出しとかみ合っていない）だったからです。 ウーバーの事件というのは、この記事によると、ウーバーが同社の価格アルゴリズム（AI？）にしたがってウーバーの運転手（ウーバーの社員ではない）に価格を提示するのが、独立事業者であるウーバーの運転手の価格カルテルを促している、というものだそうです。 でもこの事件の本質は、ウーバーの価格が何らかのアルゴリズムで算定されているかどうかとか、そのアルゴリズムがAIを使ったものなのか、とは何の関係もありません。 ウーバーの価格がアルゴリズムを使ったものでなく、たとえばウーバ
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
サイバーフォレンジックセンター通 第3回：ハッシュ化されたパスワードの解析速度 | dit+ | ディアイティ プラス
最終回：そのパスワードで大丈夫？ ～ GPGPUによる高速パスワード解析 ハッシュ化されたパスワードの解析速度 最終回は、ハッシュ化されたパスワード解析の検証結果を紹介したいと思います。前々回記載した通り、使用したツール名等は公表しませんが市販されているツールを利用しています。検証はブルートフォース攻撃を想定したものであり、他の攻撃手法に関する検証は行っていません。 検証結果の表について ・ブルートフォースで全パターンを解析するのにかかる時間を記載しています。 ・解析時間が1ヶ月未満のものを赤色にしています。 ・解析時間が１ヶ月以上１年未満のものを黄色にしています。 【掲載予定】 第１回：GPGPUと解析マシン 第２回：暗号化ファイルと無線LANパスワード解析スピード 最終回：ハッシュ化されたパスワードの解析スピード ハッシュとは？ ハッシュまたはハッシュ値とは、あるデータを
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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アップルのクレジットカードが「性差別」か 米当局が調査 - BBCニュース
