とある民家の押し入れから、謎のビデオテープが発見された。そこに映っていたのは、不気味な儀式。誰がこれを隠したのか。 先日、私のツイッターにダイレクトメッセージが届いた。 送り主は、東京都に住む八原久美子さんという三十代の女性だった。 文面から、八原さんが精神的にかなり追い詰められていることが伝わってきた。 ひとまず、彼女と連絡をとり、例のテープを私の家に送ってもらうことにした。 数日後 八原さんから封筒が届く。 彼女の言う通り、たしかにこれはビデオテープだ。 「ビデオテープ」といっても、世代的に馴染みのない人もいるだろうから、簡単に説明する。 ビデオテープとは、DVDやブルーレイが普及する以前に使われていた映像メディアだ。 仕組みは以下のようになっている。 まず、磁気テープという、黒くて細長いテープに映像を記録する。 1時間の映像を記録するためには、およそ120メートルのテープが必要になる
1月半ばに、独り暮らしだった父(84)が遠く離れた実家の自室で倒れて亡くなっているのが見つかった。死後1週間経っていた。 1週間前から嫌な予感がしていた。朝方目を覚ますと、寝室のドアが大きく開いて廊下の電気がついていたことがあったのだ。大寒の最中、ドアを閉めずに寝ることなどあり得ない。寒い空気がひんやりと寝室に流れ込んでいた。誰が開けたんだろう。この家には私しかいないのに。 その時にもう私の心は父の死を知っていたように思う。 父は名にちなんで自分のモノに「chika」と書いていた。本人をそう呼んだことはないけれど、私はSNSでユニークな父のことを書くときに「チカさん」と書いていた。それに従って、ここからは父のことをチカさんと書いていく。 2020年夏、姥捨山に私を捨てて、と母は言ったチカさんが独り暮らしになったのは、2020年夏に母(82)が熱中症で倒れてからだ。母は2020年の年初から、
harukaze @HarukazeMi 夜に訪看さんが来てくれて色々話をした。一昨日の夜心臓が締め付けられるような痛みを訴え、その後夜中に転落。昨日も食欲なく力なく過ごし痩せてしまった娘。もうだいぶ疲れて来ているだろうと。「会わせてあげたい人に来てもらってそばに居てあげようね。寂しくなるなぁ」て言われてもまだ実感ない pic.twitter.com/Q0CiYuc4wJ 2021-02-03 07:52:46 harukaze @HarukazeMi 14歳長女 無脾症候群/単心室症/総肺静脈狭窄術後/総肺静脈還流異常症/フォンタン術後/ペースメーカー/慢性心不全/フォンタン術後症候群/蛋白漏出性胃腸症/鋳型気管支炎/2020年ADHD.ASD発覚//娘は闘病の末2021年2月4日お空へに旅立ちました。長男8歳児の2児母37歳★『病気と共に生きる』web版公開中 https://t.co
Quickstart & Intro Quickstart Introduction to survival analysis Univariate Models Estimating univariate models Piecewise exponential models and creating custom models Discrete survival models Time-lagged conversion rates and cure models Regression Models Survival regression Custom regression models Compatibility with scikit-learn Time varying survival regression Testing the proportional hazard ass
ゲームに人生を狂わされた話私の人生を狂わせたのは身体の障害でもなく、家族でもなく、 格闘ゲームコミュニティだ。 私は指定難病である筋ジストロフィー症を患い、小学2年から車いすで生活している。 簡単に説明をすると、全身の筋肉が徐々に衰えていく病気だ。身体を酷使すると病気の進行が進む。かといって動かさないと単純に筋力が落ちる病だ。 出来る事が減っていく生活の中、内向的になり、学校以外は自宅にいる子供になっていった。唯一できることはテレビゲームくらい。放課後、同級生と遊ぶスマブラやボンバーマン、ピクミン2の対戦モードが唯一の楽しみだった。 高校に入り、ニコニコ動画の週間ランキングに入っていた「スーパーストリートファイターⅣを麗らかに実況せんとす」という動画を見た。 当時格闘ゲームに対しての印象は、操作が難しくてゲームセンターでしか遊べないという認識だった。気軽にオンライン対戦ができることに興味を
前回のおさらい では、まず前回のおさらいからです。 作成したスクリプトはコチラです。 onigiris = ['シャケ', 'ツナ', 'ツナ', 'コンブ', 'シャケ', 'オカカ', 'シャケ', 'ツナ', 'コンブ', 'シャケ'] count = {'シャケ': 0, 'ツナ': 0 ,'コンブ': 0, 'オカカ': 0} for onigiri in onigiris: count[onigiri] +=1 for key, value in count.items(): print('{}: {}'.format(key, value)) リストを走査しておにぎりの種類ごとにその登場回数を調べるというものです。 今回、2行目を以下のように、空の辞書の定義に変更しちゃいます。 count = {} それで、そのまま実行すると以下のように「シャケ」がないよなどと怒られてしまい
本記事では、深さ優先探索をPythonを利用して実装していきます。 実際に深さ優先探索の典型問題をスタックと再帰関数の2パターンの解き方で実装し、解説していきます。 深さ優先探索(DFS)とは 例題 問題文 再帰関数で実装 スタックで実装 まとめ 深さ優先探索(DFS)とは 深さ優先探索とはDepth First Searchの略で、バックトラック法とも言われます。 目的のノードを見つけるか、全て探索し終わるまで1と2を繰り返します。 目的のノードをみつけるか、探索できる子ノードがなくなるまで探索 探索できる子ノードがなくなるとバックトラック(分岐したところまで戻る)して、再び探索 探索していく順序は以下の通りです。 参照元:深さ優先探索 - Wikipedia 途中で分岐できる場合でも気にせず深くまで探索するので深さ優先探索と呼ばれます。←ここが幅優先探索との違い! 幅優先探索の記事はこ
「有限要素法って聞いたことあるけれど、よくわからないなぁ。簡単に有限要素法について教えてくれないかなぁ」 そんな悩みを解決します。 本記事では、有限要素法を扱います。有限要素法を利用している人はたくさんいるでしょう。有限要素法を理解しない限り、解析は本当の意味で理解できません。一方でマスターすれば、解析の面白さがわかるもの。 なお、僕は研究者として生計を立てつつ、サイエンス・エバンジェリストとして科学技術を世間に伝えるための教育活動もしています。こういったバックグラウンドなので、記事の信頼性が担保できるかと思います。 というわけでさっそく見ていきましょう。 CAEのツールの代表的なツール CAEとはcomputer aided engineeringの略で、現代ではCAEを駆使した設計がエンジニアのトレンドになっています。有限要素法による解析ツールは、CAEの代表的なツールとなっています。
はじめに この記事では、プログラムの計算量を求める方法を説明します。プログラミングの初心者向けに、厳密さよりも分かりやすさを優先して説明していきます。 サンプルコードについて この記事のサンプルコードは、C言語(C99)で記述しています。 計算量とは? 計算量とは、 「そのプログラムがどれくらい速いかを大雑把に表す指標」 です。 もう少し正確に言うと、 「入力サイズの増加に対して、実行時間がどれくらいの割合で増加するかを表す指標」 です。 グラフによる計算量の表現 計算量をグラフで表すと、以下のようになります。 これは、「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n$ に比例して増加する」ということを表しています。 別のグラフも見てみましょう。 これは、「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n^2$ に比例して増加する」ということを表しています。 計算量を求め
はじめに 皆さん、Atcoderやってますか?? 私も面白そうだ!と思ってPythonではじめてみました。 ただ、いざコンテストでコード書くぞとなると コンテストサイトのコードテストはページの移動がめんどくさいし・・・ PyCharmは気軽に・・・というにはちょっと重いし・・・ という、なんか丁度いいコーディング環境が見つからないなぁというお気持ちに。。 そしていろいろ試してみた中で、JupyterNotebookが丁度良さそうだ!っていうのを実感してきたので共有してみたいと思います! さっそく紹介 まず、そもそもJupyterNotebookが良い!完璧! というのであれば、この記事はここで終わりで良いのですが ひとつだけ、すごくAtCoderに向いてないところがあります。 それは「テストケースをうまく入力する手段がない」というところです! input()で入力を受け取りたいのに、そんな
いもす法とは,累積和のアルゴリズムを多次元,多次数に拡張したものです.競技プログラミングでは 2 次元 1 次のものまでしか出題されませんが,2012 年の研究成果としてこれをより高次元の空間により高次数のいもす法を適用することにより信号処理分野・画像処理分野において利便性があることがわかっています. いもす法の基本: 1 次元 0 次いもす法 最もシンプルな「いもす法」は 1 次元上に 0 次関数(矩形関数や階段関数などのように上部が平らな関数)を足すものです. 問題例 あなたは喫茶店を経営しています.あなたの喫茶店を訪れたそれぞれのお客さん i\ (0 \leq i \lt C) について入店時刻 S_i と出店時刻 E_i が与えられます(0 \leq S_i \lt E_i \leq T).同時刻にお店にいた客の数の最大値 M はいくつでしょうか.ただし,同時刻に出店と入店がある場
はじめに この記事では、AtCoder Beginner Contest(以下、ABC)のC問題・D問題が解けずに伸び悩んでいる方向けに、コンテストの問題を解くために必要な典型パターンをご紹介します。 アルゴリズムそのものの紹介だけでなく、「どうしてそのアルゴリズムを用いるのか」や「どうすれば解法を思いつけるのか」といった思考プロセスを重視して記事を書いていこうと思いますので、ABCが解けずに伸び悩んでいる方の一助となれば幸いです。 ABCには難易度が低い順にA問題~F問題がありますが、 A・B問題は難易度が低いので割愛し、E問題・F問題は一概に攻略法的なものをまとめるのが難しかったので、 本記事ではそこそこの難易度であり、かつある程度解法を一般化できるC・D問題を対象としています。 (本記事の内容ですべてのC・D問題を攻略できることを保証するものではありませんが、解ける確率は高くなると思
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く