『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita
普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何
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
物体検出アルゴリズム(SSD : Single Shot MultiBox Detector)を学習させてみる - Qiita
DeepLearningを用いた物体検出アルゴリズムはいくつかあり、試してみた系の記事はたくさんあります。 画像の”どこ”に”何”があるかを識別してくれる物体検出アルゴリズムであるSSDも以下のような記事があるので、訓練済みのモデルを用いて試して見る分には簡単にできそうです。 SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す 今回は、SSDのKeras版(ssd_keras)のモデルについて、学習をどうやって行うかを試してみましたのでそれについて説明します。 データセットの取得 とりあえずVOC2007とかVOC2012とかのデータセットをダウンロードしてきます。 上記のサイトから"Details of each of the challenges can be found on the corresponding cha
kuromoji.js使って構文解析した - Qiita
こんにちは、らこです。先日から話題になってるJavaScriptの形態素解析器kuromoji.jsを使って、確率自由文脈文法で構文解析してみました。(注意:アルゴリズムの解説記事 ではない です) 結論 kuromoji.js遊びまくれるのでみんな使おう kuromoji.d.ts書いた 私は型大好き人間なのでTypeScript使ってkuromoji.js使いました。型定義ファイルは自分が使う部分だけエイヤっと自作しました(laco0416/kuromoji.d.ts)。 あと、プロジェクトに↑の自作型定義ファイルを読み込むのにdtsm使いました。tsd使ってたのが馬鹿らしくなるくらい便利です。作者のvvakameさんによるわかりやすい紹介はこちら 確率自由文脈文法とは ちゃんと説明すると長くなりますしうまく説明できる自信もないので、ばっさりカットします。 雰囲気つかむにはここらへんを
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
JSで蝶を飛ばしてみるなど | fladdict
今日のスケッチ蝶蝶がいっぱい。 processing.js だいたい理解した。 蝶の群れだけど、boidというよりは、perlin noiseによるフォースフィールドの復習。 定番ですがperlin noiseで作った雲状bitpmapのR値とG値を、XY方向の気流の力として適用する・・・ってアレです。 リハビリリハビリ。 ここ数年こういうコード書いてなかったので、すごい腕が落ち込んでる。 スムーズな方向転換系アルゴリズムを作れないうちに時間切れ。 昔は2〜3時間あれば作れたのに・・・ジジイになったってことか。 ところで、processing.jsの現行バージョン、tint()関数が壊れてませんかね？ フォグでZ-Depth的表現しようとしたら、どうにも動かない。 1日1〜2時間、プライベートの時間にちょこちょこ作って一気にリハビリしたい。 Daniel Shiffman師父の、インタラク
検索エンジンが順位を決める53の要因（39人のSEOプロが評価した重要度とコメント付き） | Web担当者Forum
この文書は自然検索に対する最適化のリーダー39人の英知を結集したものだ。彼らは、Googleの順位決定アルゴリズム（検索エンジンが検索結果を並べる順番を決める方法）を構成するさまざまな要因について投票した。その結果、この上なく価値の高い情報ができあがった。もちろん、200種類以上あるといわれる要因のすべてが含まれているわけではないが、私見では、Googleのアルゴリズムに関して必要な90％～95％の知識がここにふくまれるはずだ。 順位決定の要因に加え、Googleの順位決定に関してパネリストに尋ねた4つの質問への回答がこの文書の最後に示してある。これだけ優秀な人たちに協力してもらったのだから、貴重な回答をもう少し得られずにはいられなかったのだ。 ※注：この文書は、Googleのアルゴリズムをリバースエンジニアリングすることを試みるものでなければ、ウェブ開発者やウェブマーケターにサイトの最適
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
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 ::SEM R (#SEMR)
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 検索アルゴリズム的に「高品質なサイト」って何だろう？Googleが、高品質サイトを判断するための参考になる「質問集」を公開。 公開日時：2011年05月07日 09:03 米Googleは2011年5月6日、役に立たない低品質サイトの排除と同時に優れたコンテンツが検索上位に表示されるようにするためのアルゴリズム変更（パンダ・アップデート(Panda Update)）に関連して、同社が考える「高品質サイト」について言及している。 検索マーケティング業界で話題になっているパンダ・アップデートとは、いわばアルゴリズムで自動的にサイト品質（site quality）を判断しようとするGoogleの取り組みだ。低品質サイトの検索順位を低下させることにより、検索利用者が優れたコンテンツを探し出せるようにする狙いがある。 「アル
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実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第二回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)