Hetare_takumu @Hetare_Takumu 情報系の人に遺伝子発現の話したら「完全にプログラムじゃん」って言ってたし，フグのゲノムサイズは人のゲノムサイズの20分の1ぐらいしかないのにコードされている遺伝子は一緒ぐらいって話したら「フグ作ったプログラマーの方が優秀なんすね〜」って言ってて面白かった． 2015-11-01 19:39:22
情報系の人にゲノムの話したら完全にプログラムじゃんって言われた話
Hetare_takumu @Hetare_Takumu 情報系の人に遺伝子発現の話したら「完全にプログラムじゃん」って言ってたし，フグのゲノムサイズは人のゲノムサイズの20分の1ぐらいしかないのにコードされている遺伝子は一緒ぐらいって話したら「フグ作ったプログラマーの方が優秀なんすね〜」って言ってて面白かった． 2015-11-01 19:39:22
ベイズの定理と条件付き確率についての覚書 - ミームの死骸を待ちながら
前口上 条件付き確率を調べていてふいに「ベイズの定理ってもしかして大したこと言ってないのでは」と気がついたので, 将来記憶を失った自分に説明するイメージで記録する. 条件付き確率 まずベイズの定理は確率論における「条件付き確率(conditional probability)」に立脚しているので先に説明する. 条件付き確率とは, 事象Aが起こった条件下において事象Bが起こる確率のこと. たとえば 雨が降る確率をP(雨) 交通事故の発生確率をP(事故) としたとき, 雨が降っている日に(= 雨が降っているという条件下において)交通事故が発生する確率を P(事故|雨) と表すことに決める. これが条件付き確率である. 記法について: P(B|A)は英語だと “the conditional probability of B given A” あるいは “the probability of B
何回で満点とれる？【ちょまど問題に挑む人々】
@chomado さんの「社内のセキュリティ研修のテスト(4択全10問)」を満点をとるまで延々とやらされる場合に何回やり直せば満点を取れるかという問題に立ち向かった人々の記録です。 ■ちょまど問題（引用・加筆） 4択問題10問のテストを全部埋めて提出すると正解数がわかります。 何回提出すればすべての正解を知ることができますか。 続きを読む
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
ランダムなパスワードを1行で生成する - Qiita
ランダムなパスワードや文字列を生成する方法を6つ紹介します。 1. str_shuffle() を使う 同じ文字が2回出ない 36文字まで生成可能 <?php function random($length = 8) { return substr(str_shuffle('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'), 0, $length); }
4枚カード問題(ウェイソン選択課題)
答えの前に注意：この問題の主題は論理学での正解が何かではありません。解答の偏りについて考察することが主題です。 論理学での正解は、「A」と「7」。 ルールは、母音と奇数が同じカードを禁止しているので、「Aの裏が偶数か？」と、「7の裏が母音か？」を調べるのが正解。(問題には最小限の枚数とは書いていないので、Aと7を含めていれば正解としてよいと思います。) よくある解答4枚カード問題(ウェイソン選択課題)に対しては、「A」「4」とする解答がよく見受けられます。 「4」のカードを調べても、条件を満たすことを確認するだけです。 心理学では確証バイアスと呼ばれています。 人間の思考パターンには、正しいことを確認して満足する、という傾向があるようです。 解答が偏る点が認知心理学的には重要論理学での正解である「A」「7」を選ぶ人ももちろんいますが、論理学では誤答となる解答「A」「4」が頻出します。解答に
(0, eval)('this')とは何なのか - Qiita
この(0,eval)('this')はいったい何なのか。調べた。 調べた結果 これはindirect eval callを使用した、どのスコープでも必ずグローバルオブジェクトのthisを取得するためのテクニックであった。 ES5ではevalを直接呼び出すと、引数のコードはそのスコープで実行されるが、間接的にevalを呼び出すと、引数のコードは必ずグローバルスコープとなるそうだ。なので引数のthisは必ずグローバルオブジェクトとなる。ブラウザではwindowとなり、Nodeではglobalになるのだ。実際どうするかだが、eval関数を変数に代入し、その変数で実行すればよい。 // Nodeで実行 var obj = new (function(){ this.direct = eval('this'); var ev = eval;// 変数に代入 this.indirect = ev('t
論理学 - Wikipedia
論理学（ろんりがく、英: logic、ロジック）とは、「論理」を成り立たせる論証の構成やその体系を研究する学問である。 現代においては、アリストテレス的な論理学#伝統的論理学、古典論理学、直観主義の論理学などに分かれており、古典論理以降は数理論理学として扱われる。これ以外に、応用分野で多岐に分類されている（ファジィ論理など） 概要[編集] ここでいう論理とは、思考の形式及び法則である。これに加えて、思考のつながり、推理の仕方や論証のつながりを指す。よく言われる「論理的に話す、書く」という言葉は、つながりを明確にし、論証を過不足なく行うということである。 論理学は、伝統的には哲学の一分野である[1]。数学的演算の導入により、数理論理学（記号論理学）という分野ができた。現在では、数理論理学は数学と論理学のどちらかであると（時にどちらでもないと）される。現在の論理学は、（それを論理学であるとする
カミナギ／ハヅキ - 人工無能 - うさだBlog / ls@usada's Workshop
# およそ1時間に1回程度喋ります。内容は各サービスごとにバラバラです。いくつかのモデルはReplyを送ると反応します。 形態素解析エンジンはMecabを使用。開発言語はPHP。データベースはMySQL。 - カミナギ（神無） / Kaminagi 01 http://h.hatena.ne.jp/kaminagi/ http://twitter.com/kaminagi/ http://wassr.jp/user/kaminagi カオス担当。 - ハヅキ（葉月）/ Hadzuki 02 http://h.hatena.ne.jp/ha_dzu_ki/ http://twitter.com/hadzuki/ http://wassr.jp/user/hadzuki 実務担当。 - Undecimber 13 http://h.hatena.ne.jp/undecimber/ メンヘル担当
計算量はコンピュータ性能論の「入り口」にすぎない--専門家が語る、IT屋に知っておいてほしい基礎知識
情報処理における全国のエキスパートが一堂に会したリクルート主催の「春の情報処理祭」。HPC（High Performance Computing）研究分野の専門家である、京都大学の中島浩教授は、HPCの役割や速さの秘密について説明するとともに、HPCがビジネス全体にもたらす影響を語ります。コンピュータの性能を生かすために知っておくべき、HPCの基礎知識とは？（春の情報処理祭in京都より） ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)とは 中島浩氏：（BGM「Let It Be」を流しながら登場）さすがにビートルズの「Let It Be」ぐらいは知っているかな。皆さんが生まれるずいぶん前の歌ですけれども。 『アナ雪（アナと雪の女王）』というのがあって、あっちは「Let It Go」なんですね。こっちは「Let It Be」で、何が違うのか。英語のニュアンスはほとんど同じなんですけれども「L
ビリヤードボール・コンピュータ - Wikipedia
可逆ANDゲートの実装例 ビリヤードボール・コンピュータ（英: Billiard-ball computer）は、ボールの力学的な運動を基にした可逆計算モデルである。エドワード・フレドキンとトマソ・トフォリによって1982年に提案された[1]。エレクトロニクスによるコンピュータが電流電圧により情報を伝達し、またいわゆる能動素子[2]を利用して論理演算を行うのに対し、ビリヤードボール・コンピュータでは摩擦のない理想的なビリヤードボールの慣性による等速直線運動と完全弾性衝突による反発が情報を運び論理演算を行う。可逆計算を考察する上で有用なモデルのひとつである。 概要[編集] ビリヤードボール・コンピュータは、摩擦のない理想的なビリヤードボールの慣性による等速直線運動と完全弾性衝突による反発が情報を運び論理演算を行う。 論理回路は次のように構成する。ボールの通る道筋が回路にあたり、回線上の信号は
前置インクリメント vs 後置インクリメント | 闇夜のC++
後置インクリメントにはひと目で遅くなりそうな処理が見て取れますね。 前置インクリメントがインクリメント処理後、単純に自身の参照を返すのに対し、後置インクリメントではインクリメント前に一時オブジェクトの生成、そしてインクリメント後にはその前に生成した一時オブジェクトを値で返しています。 前置と後置では、単純にオブジェクトをコピーして返す分、普通に考えたら後置の方が遅いよね。というのが従来の認識でした。 「C++ Coding Standards -101のルール、ガイドライン、ベストプラクティス」の中でも、特に後置インクリメントの必然性が無い時は迷わず前置インクリメントを使うことが推奨されてきました。 元の値を必要としないときは前置形式の演算子を使おう ＿＿C++ Coding Standards (p50) 新たな主張 「ゲームエンジン・アーキテクチャ第二版」の中の一節を紹介します。 しか
婚姻成立数のシミュレーション - juunnnnnnnn's blog
下記のツイートが面白かったので、記載の条件から、 男女ペアあたりの結婚が成立する確率を求めようとしました。 各10人の男女にそれぞれ1～10の年収があり、恋愛は男の告白から始まると仮定、競争力の高い男10から1に向かって順におっぱいの大きさ（ランダム）で告白、男の年収＞女の年収となった場合に婚姻が成立して婚活から離脱していくとした場合の婚姻成立数の期待値 #とは— 三河のあんちゃん (@aaannchang) 2015, 4月 1 しかし、、、 なかなかむずい。。。 私の数学力では 「結婚した場合、女性が婚活から離脱し、次の男性の選択肢から無くなる」場合を 一般化できませんでした。 なので、ひたすらシミュレーションして、答えっぽい値を求めるアプローチに切り替え。 10,000回、上記婚活をシミュレーションして、平均何組 結婚できるのか求めました。 ※シミュレーターのソースコードは最下部 そ
数学的に一番早いトランプの切り方と回数
トランプは何回どう切れば最速でよく混ざるのか？ この解はもう25年前に出てるんです。最悪の切り方も。みなさまの切り方は、さて？ 25年前にその解に辿り着いたスタンフォード大学パーシ・ディアコニス教授の解説ビデオと一緒に見てまいりましょう。 リッフル - Riffle Shuffle 最速で一番よく混ざるシャッフルがこれ。ふたつの山にわけてパタパタパタ～ってやるリッフルで、マジックナンバーは7回です（詳しくは京大の講義を）。 オーバーハンド - Overhand Shuffle 逆に最遅なのがこれ。リッフルなら7回で済むところ、これだと10,000回かかるんです。インドの人は上から下に切ったりしますけど、｢おんなじことだ｣と教授。 シュムーシング - Smooshing ポーカー選手権、モンテカルロでよくやるシャッフル。机にバラけて混ぜ混ぜする原始的方法ながらに1分執念で続ければ教授のテスト
Babbage Difference Engine in Gigapixel
In July of 2012 xRez Studio was contracted to shoot a unique “close up” gigapixel image of the Babbage Difference Engine at the Computer History Museum in Mountain View, California. The “Difference Engine No. 2” was never realized or constructed in the lifetime of famed mathematician and inventor Charles Babbage. However it was funded over 150 years later by former Microsoft CTO Nathan Myhrvold.
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重複のない10桁の数字をIDとして採番するアルゴリズムを教えて下さい。…
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【数学】東京オリンピックエンブレムの面積を求める
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