遺伝的アルゴリズムを用いたTSPデモ - Orfeon Blog
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もしかして: 賢くなった？
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日刊工業新聞 電子版
マリモ電子工業（長野県上田市、清水久夫社長）は人工知能（ＡＩ）を活用し、農作物を野生動物から守る「ＡＩ鳥害防止システム」の開発を進めている。全国で発生する鳥獣による農作物被害への対... マイクリップ登録する
Boehm GCを使おう
はじめに CやC++である程度大きなプログラムを書く場合，最大の問題点は メモリ管理である．複雑なプログラムの場合，必要なメモリの量を あらかじめ見積っておくのが難しいから，メモリが必要になった 時点でメモリを確保し，不要になったらそれを解放するという プログラミングスタイルが一般的だ．Cで言えばこんな感じだ． char *x; ... x = (char*)malloc(n*sizeof(char)); ... x を使って仕事をする ... free(x); このプログラミングスタイルの問題点は，おおまかに言って こんなところだろう． free(x) を忘れると，プロセスがどんどん大きくなってしまう． free() してはいけないものを間違ってfree()する(たとえば，同じ メモリを2回 free() してしまうとか)と，その free() の中でなく， 全然違う場所でエラーが発生す
Sphere Online Judge (SPOJ)
Are you passionate about coding? Try your luck in a brain challenge and join ADB Brain Wars contest! ADB Brain Wars is a contest organized for Polish programmers. Check the details at: adb-brain-wars.com Win great prizes and have a lot of fun! The elimination round begins on the 25th of March Register today! Seven days left to register for the Innopolis Open - Olympiad in Informatics for high scho
グーグル、機械学習システム構築プロジェクトの成果を公表
Googleは、究極の機械学習システムを構築しようと努めており、その試みから独自の教訓を得ることができた。 このプロジェクトは、地球外生命体の探索プロジェクトにちなんで「Seti」という開発コード名が付けられており、Googleが「困難な予測問題」と呼ぶ問題を解決するために膨大なデータセットが用いられている。同社は、米国時間4月6日の公式ブログへの投稿で、このプロジェクト名を明らかにしつつ、エンジニアリングの限界を認めた。 Googleによると、同社の共同創設者であるSergey Brin氏およびLarry Page氏にとって、機械学習は好まれるトピックとなっており、翻訳アルゴリズムや語義の理解の改善を図る上で有用であると考えられているという。しかしながら、当然ではあるが、非常に複雑な概念でもあり、こうしたシステムを利用することができたGoogleのコンピュータ科学者にさえも難題を突きつけ
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/4 ページ） プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
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Programming Contests, Software Development, and Employment Services at TopCoder
Lessons learned developing a practical large scale machine learning system