データの次元削減に関する資料集 - めも
次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE) Multidimensional Scaling(MDS) Isomap Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps(LE) Semidefinite Embedding (SDE) Latent Dirichlet Allocation(LDA) Labeled LDA P
LLVMによるプログラミング言語の実装 – 日曜研究室
最近の投稿 問題: 積み木を10個積み上げるのにかかる時間は 2020/8/20 木曜日 Google の G Suit Team から “[Action Required] Remove internal links to the G Suite Domain Contact page for your organization” ていうメールが来た 2020/8/14 金曜日 NZXT H1 と ROG STRIX B550-I GAMING で組んでみた 2020/7/17 金曜日 花粉症対策2019 2019/3/16 土曜日 マルチディスプレイ時のDisplayPort問題を何とかしてみた 2019/1/12 土曜日 REALFORCEソフトウェアがインストールできない(解決済) 2018/12/6 木曜日 GeForce RTX 2080 Founders Edition を買
ゆるふわHaskell (Light & Airy Haskell) — laskell 0.0.1 documentation
はじめに¶ 巷に溢れているHaskell本はいきなりのIOを避けているものが多いですよね。こ れらの本を読んでわかった気になっても、実際に日々のタスクに使おうとした 場合に結構ハマることが多いんですよね。 「習うより慣れろ」みたいなスタイルでHaskellの学習をするとどういう学習曲 線をたどることになるんだろうか? phpのように動けばいいや(偏見?)というス タンスでHaskellのコードを書くことは可能なんだろうか? と疑問に思ったので、よくあるスクリプト言語の入門書(IOから入る系)のよう な話題を取り扱ってみようかなと。 Sphinxという良い感じに文章をかけるツー ルと、書いた文章をGitHub Pagesで手軽に公開できるような環境の存在も、こ の試みを後押ししました。というか書いていて楽しいので、みなさんもSphinx つかうとハッピーになれると思います。 フィードバックな
オペレーティングシステム: 講義案内
冬学期 「オペレーティングシステム」講義案内 田浦健次朗 2007年度最終回発表会資料 目次 配布資料 オペレーティングシステム(OS)とは なぜオペレーティングシステムを学ぶのか？ 講義の進め方 教科書・参考書 講義項目 配布資料とスライド 授業で使う予定のスライド． ただし変更があるかもしれません． スライド0 (pdf, ppt), 資料0 10/1 配布 (pdf, doc). スライド1 (pdf, ppt). 資料1 10/15 配布 (pdf, doc). スライド2 (pdf, ppt). 資料2 10/22 配布 (pdf, doc), スライド3 (pdf, ppt), 資料3 (pdf, doc). スライド4 (pdf, ppt), 資料4 (pdf, doc). スライド5 (pdf, ppt), 資料5 (pdf, doc). スライド6 (pdf, ppt),
ゲームグラフィックス特論 A / B − 授業概要
授業の概要・位置づけ 3次元コンピュータグラフィックスの理論と実装方法のうち, 特に3Dゲームなどのインタラクティブなアプリケーションを実現する上で必要になるリアルタイムレンダリングの技術の学習を通して, 現在のCGシステムで用いられている各種の技術や考え方を理解し, それを応用したシステムを実装するための知識とノウハウを習得します. 学部科目の「コンピュータグラフィックス」に続く進歩的な内容であり, 教科書的な内容にとどまらず現実のシステムで応用されている技術の具体的な内容の一端に触れることを目指します. 概要説明，レンダリングパイプライン (講義資料, 講義ノート, 宿題) GPU (Graphics Processing Unit) (講義資料, 講義ノート, 宿題) 変換 (1) - 同時座標による座標変換 (講義資料, 講義ノート, 宿題) 変換 (2) - 四元数による回転と補
ゲームプログラミングのページ
ゲームプログラミングのページへようこそ。 あなたは、３０１６９（旧ページ）＋ 人目の訪問者です。 旧・ゲームプログラミングのページ(http://hikari-hinomoto.hp.infoseek.co.jp/)は、 iswebのサービス終了に伴い、閉鎖されてしまいました。 このページは、XNA, Windows, DirectX, Android, Star, DoJa, BREW, GBA, NDSで ゲームを作成したい人向けに、PDF資料を公開しています。 古い資料が多いですが、なんらかの役に立つことを祈っています。 （一太郎で作っていますので、申し訳ないのですが、すべてPDFとなっています） XNA Andorid GBA NDS ES Game Libraryでゲームプログラミング超入門 オブジェクト指向でつくるゲームコンポーネント C++ Windows Direct
ゲームボーイはまだ終わってない！
ゲームボーイはまだ終わってない！ 最終更新履歴 2011年12月5日 「ゲームリンク集」更新 初めにお読みください サイトマップ ゲームボーイについて ゲームボーイとは ゲームボーイの歴史 通信ケーブル ゲームボーイソフトの作成 GBDK基礎知識 ゲームボーイ基礎知識 開発環境の構築 開発環境のダウンロード 開発環境のインストール 開発環境の構築 プログラミング基礎 HelloWorld作成 図形描画 キー操作 アルファベット表示 乱数 GBTDでタイルパターン作成 タイルパターン作成 スプライト表示 GBMBでゲーム背景作成 背景用タイルパターン作成 背景作成 背景表示 ゲーム公開 JavaBoyとは JavaBoyダウンロード ゲームの公開方法 JavaBoyの注意点 その他 当サイトについて ゲーム日記 リンク Javaから楽しく学ぶ！ゲームプログラミング専門学校 Copyright
エンジニアなら知っておきたい仮想マシンのしくみ 記事一覧 | gihyo.jp
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「The Rational Edge」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
The Rational Edge： トランザクション管理の複雑性を克服する（パート1） The Rational Edgeより：サービス指向のインフラの中で発生するビジネストランザクションは非常に複雑だ。それは、サービスが非同時的で、さまざまな形態を取り、分散し、不透明な場合が多いためだ。本稿は、トランザクション・コーディネーションサービスがこの複雑性をどのように調整し、管理するかについて説明する。（2012/12/6） The Rational Edge： アジャイルとシステムテストの新たな関係（後編） 前回は、アジャイル開発プロセスにシステムテストのサブセットを含めた経緯、作業の経過、および結果としてうまくいった点について解説した。今回は、逆に今後の課題として残った点と、開発以外のプロセスに与えたメリットについて説明する。（2008/7/1） The Rational Edge： ア
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R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
情報推薦システムの基本 記事一覧 | gihyo.jp
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サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮できるのは、未学習 データに対して高い識
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