Go のスライスの内部実装 - Block Rockin’ Codes
History 14/05/09: Merge2 を修正しました。http://twitter.com/jbking/status/464659353945911297 Intro Go のスライスは、いわゆる LL 系の言語が持つ可変長配列の実装と似ています。 よって LL のような手軽な扱いをすることもできますが、その内部実装を知ることでより効率の良いメモリハンドリングができ、パフォーマンスを改善や、メモリーリークの防止などに繋がる可能性があります。 この辺は SWrap というライブラリを作りながら勉強したので、今回は、この Go のスライスの内部実装を解説します。 Go の配列 スライスを知るためには、まず配列について知っておく必要があります。 Go の配列は固定長のため、以下のように長さを指定して宣言します。 var arr [4]int func main() { arr =
検索エンジンはいかにして動くのか？ 記事一覧 | gihyo.jp
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Basic Data Structures and Algorithms in the Linux Kernel - The Phrygian Cap
Thanks to Vijay D'Silva's brilliant answer in cstheory.stackexchange.com I have been reading some of the famous data structures and algorithms used in the Linux Kernel. And so can you. Linked lists, doubly linked lists, lock-free linked lists.B+ Trees with comments telling you what you can't find in the textbooks.Priority sorted lists used for mutexes, drivers, etc.Red-Black trees are used are use
バンディットアルゴリズム入門と実践
Tokyowebmining発表用資料です。複数の選択肢がある場合に、どのように選択を行うのが効率的なのか？という問題を解決するためのアルゴリズムです。
ダンスで覚えるソートアルゴリズム - 強火で進め
こんな動画が有るって事はハンガリーでは「踊って覚えるアルゴリズム」って感じの本が出てそうな感じですねw インサーションソート 挿入ソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 バブルソート バブルソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 セレクションソート 選択ソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 シェルソート シェルソート - Wikipedia http:
ブースティング - Wikipedia
ブースティング（英: Boosting）とは、教師あり学習を実行するための機械学習メタアルゴリズムの一種。ブースティングは、Michael Kearns の提示した「一連の弱い学習器をまとめることで強い学習器を生成できるか？」という疑問に基づいている[1]。弱い学習器は、真の分類と若干の相関のある分類器と定義される。対照的に、強い学習器とは真の分類とよく相関する分類器である。 Michael Kearns の疑問への肯定的解答は、機械学習や統計学に多大な影響を及ぼしている。 アルゴリズム[編集] ブースティングはアルゴリズム的に制限されてはおらず、多くの場合、分布に従って弱い分類器に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類器の一部とするものである。弱い分類器を追加する際、何らかの方法で重み付けをするのが一般的で、重み付けは弱い学習器の正確さに関連しているのが一般的である。弱い学習器が追加さ
「続・アルゴリズムを学ぼう」の筆者対談～「若いエンジニアに不足している本質論」 - キャリア・ラボラトリー
「続・アルゴリズムを学ぼう」の筆者対談～「若いエンジニアに不足している本質論」 ASCIIより出ている「続・アルゴリズムを学ぼう」の著者の1人である川中真耶さんに、本の内容からこれからのエンジニアのあり方などについてうかがいました。対談の相手はテクノブレーン株式会社のキャリアコンサルタントである碣石浩二。アルゴリズムの本についての内容から、これからのエンジニアのあり方にまで話が及びました。 碣石： まずは、「続・アルゴリズムを学ぼう」の本の紹介をお願いします。 川中： この本は「アルゴリズムを学ぼう」の続編で、前回は雑誌の連載記事をまとめたものですが、今回の内容は描き下ろしになります。プログラミングの基礎となるアルゴリズムについて、ストーリー仕立てで解りやすく解説した内容です。 碣石： 読者層はどのあたりを考えているのですか？ 川中： 中級者に上がりたい初心者人ですね。アルゴリズムの入門書
[OCaml]書評「プログラミングの基礎」 - あどけない話
僕はよく「関数プログラミングの入門書には何がいいか」という質問を受ける。そのときは必ずこの本(と他のいくつか)を答えるようにしている。書評を書いたつもりになっていが、検索してみると書いてないようなので、反省して良書を紹介してみようと思う。 プログラミングの基礎 ((Computer Science Library)) 作者: 浅井健一出版社/メーカー: サイエンス社発売日: 2007/03/01メディア: 単行本購入: 17人 クリック: 409回この商品を含むブログ (127件) を見る 本書はプログラミングの経験のない人を対象としており、書名通りプログラミングの基礎が説明されている。使用する言語は OCaml である。著者の浅井先生は、お茶の水女子大学でプログラミングを教えている。授業の経験を元にした本にはよくあることだが、内容が実に整然としており、例題がこなれている。 初心者を対象と
![[OCaml]書評「プログラミングの基礎」 - あどけない話](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/451dddca47edb994c19bc07dc37173626dd1b4b7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages-fe.ssl-images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51FBsJHo4EL._SL160_.jpg)
グラフ理論 - Wikipedia
グラフ理論（グラフりろん、英: Graph theory）は、ノード（節点・頂点、点）の集合とエッジ（枝・辺、線）の集合で構成されるグラフに関する数学の理論である。 グラフ（データ構造）などの応用がある。 概要[編集] グラフによって、様々なものの関連を表すことができる。 6つの節点と7つの辺から成るグラフの一例 例えば、鉄道や路線バス等の路線図を考える際には、駅（節点）がどのように路線（辺）で結ばれているかが問題となる一方、線路が具体的にどのような曲線を描いているかは本質的な問題とならないことが多い。 したがって、路線図では駅間の距離や微妙な配置、路線の形状などがしばしば地理上の実際とは異なって描かれている。つまり、路線図の利用者にとっては、駅と駅の「つながり方」が主に重要な情報なのである。 このように、「つながり方」に着目して抽象化された「点とそれらをむすぶ線」の概念がグラフであり[1
最強最速アルゴリズマー養成講座：あなたの論理的思考とコーディング力は3倍高められる (1/2) - ITmedia エンタープライズ
全世界で20万人を超える凄腕のコーダーが集うプログラミングコンテスト「TopCoder」。本稿では、アルゴリズム部門のSRMで取り上げられる問題を考えながら、論理的思考力およびコーディングのテクニックを養っていきます。 はじめに はじめまして。高橋直大です。本連載「最強最速アルゴリズマー養成講座」では、全世界で20万人を超える凄腕のコーダーが集うプログラミングコンテスト「TopCoder」について、そこで出題される数学・アルゴリズムのパズルを考えることで、コーディングのテクニックおよび論理的思考力を磨くことを目的に開始するものです。ここで扱う技法は主にアルゴリズムのそれですが、その根底にはロジカルな思考術が存在します。そうした能力を養いたい方にとって少しでも役に立てれば幸いです。 なお、本稿は必要に応じてコーディング例も紹介しますが、TopCoderで出題される問題の中から比較的やさしい問
世界で闘うプログラミング力を鍛える150問 〜トップIT企業のプログラマになるための本〜 - iwiwiの日記
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
C++マニアック,C++言語,STL,sort,ソート,algorithm,アルゴリズム,使い方,pred,predicate,プレディケート,述語
C++マニアック C++言語,STL,sort,ソート,algorithm,アルゴリズム,使い方,pred,predicate,プレディケート,述語 ページの末尾へ トップページへ sort(ソート) このページでは STL のアルゴリズムである sort の使い方について解説します。 基本的な使い方 並べ替えの判断基準を変更する 大小関係の比較について プレディケートのバラエティ 英文字文書を読んで、文字数の頻度順にソートする例 身長や体重など複数の基準でソートする例 基本的な使い方 ページの先頭へ sort は、いわゆる並べ替えを行うアルゴリズムです。並べ替えることが出来るのは、通常の配列や、vector などのランダムアクセスイテレータが使えるコンテナの中身と言うことになります。list などは、ランダムアクセスできないので、ソートできませんが、list にはそ
プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
やねうらお―よっちゃんイカを買いに行ったついでに家を買う男 - グラフ理論ならこれを読め！
うちの会社では「グラフ理論を小学校のうちに学んでおかないから、そういうことになるんジャイ！(｀ω´)」とか冗談とも本気とも取れないような会話が平気で行き交う。それほどグラフ理論は大切な分野なのにプログラマには見過ごされがちだ。ただ、グラフ理論にはいい本が少ない。そこで、グラフ理論ならこれを読め！という本を紹介する。まずは、入門書としては、左の本がお勧め。 大学の教科書としてよく採用されているのが左の「最適化とグラフ理論 技術者のための高等数学」値段も手ごろだし、高校卒業程度の知識でも読めると思う。 「そんな入門書ではなくて、もっと詳しい本は無いか？」とid:Ozyさんに聞かれて私が勧めたのは、シュプリンガー・フェアラーク東京シリーズの「グラフ理論」 このシリーズは黄色い表紙とお馬さんのマークが目印だ。 これより詳しい本となると日本語で読めるものは発売されていないと思う。「グラフ同型判定問題
2Dゲームの当たり判定
2Dゲームの当たり判定 文章：syun 日付：2005/8/11 目次 1.はじめに 2.円の場合 3.矩形の場合 4.補足 5.参考 1.はじめに 今回は、当たり判定の作りかたを解説します。 とりあえず、2Dゲームで当たり判定を作る場合は、 円 矩形 という２つのパターンがあります。 他にも地形との当たり判定に、直線を使うことがありますが、 私自身が使ったことがないため、ここでは解説しません。 （というかできません（笑） まあ、とりあえず、この２つを抑えておけば、 ほとんどの２Ｄゲームの当たり判定はＯＫです（たぶん） 2.円の場合 当たり判定に円の場合を使うメリットは、とにかく「簡単」です。 必要な情報量や処理がとっても単純明快となるからです。 やり方を図に描くと、こんな感じです。 まず、準備として、 当たり判定を行いたいオブジェクト（ここでは「スプライト」と定義します）に、 以下の情報
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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