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アルゴリズムとは、ある問題を解くための手順、すなわち、公式のことです。 もう少し厳密には、明確で有限個の手順を有限回繰り返す計算方法のことです。 明確な手順とはその通りの意味です。 第0部でも説明したように、コンピュータは明確な命令を必要とします。 「冷蔵庫からキムチを取ってきて」は不明確な命令であり、 「18度回転、182センチ前進、36度回転、腕を90度上昇・・・」は明確な命令です。 有限個の手順とは、少々不思議な表現です。 手順が無限になることは一般には考えづらいので、あまり気にしなくても良いでしょう。 有限回繰り返す計算とは、すなわち、いつかは必ず計算が終わる、ということです。 いつまでも終わらない計算を延々と繰り返していたのではキリがありません。 無限に続く円周率の計算も、ある程度まで計算した段階で強制的に終了させてしまいます。 これらの条件は、コンピュータに計算させて問題を解く
Xで「ハッシュタグを使うのはやめて」とイーロン・マスク氏--「目立ちたがりを罰するアルゴリズム」示唆？
資料ではSEOの戦略策定における全体的な戦略、キーワード戦略、戦略策定前にやるべきことを詳しく解説しています。 もし「自社でSEO戦略を立てるのは難しそう」とのことでしたら、お気軽にナイルの無料相談をご利用ください！ 無料で資料をダウンロードSEO戦略を無料で相談する 検索エンジンとは？ 検索エンジンとは、Web上にある膨大な情報の中から、ユーザーの知りたい情報を探し出して表示してくれるシステムです。 例えば、「パスタレシピ」と検索すると、それに関連するページが一覧で表示されるのは、検索エンジンの仕組みによるもの。 代表的な検索エンジンには、Google、Yahoo!、Bing、Baiduなどがありますが、日本国内ではGoogleの利用率が非常に高く、多くのユーザーがGoogleを使って情報を検索しています。 ＜各検索エンジンの世界シェア ※2025年3月現在＞ 参考：Search E
いつもはてなブックマークをご利用いただき誠にありがとうございます。はてなブックマーク開発チーム、ディレクターのid:yone-yamaです。 先日の人気エントリーのアルゴリズム改善のお知らせでは、多くのご意見をお寄せいただき誠にありがとうございました。今後の改善に生かしてまいります。 bookmark.hatenastaff.com 人気エントリーのアルゴリズム改善に続き、前回（2023年1月16日）の告知で予告した通り、はてなブックマークの人気コメントのアルゴリズムに一部変更を加えましたのでお知らせいたします。 アルゴリズム変更の概要 変更を行った背景 補足：コメントに関するご意見について ブックマークコメントへの返信機能について その他のご要望について アルゴリズム変更の概要 人気コメントの順位を決定するアルゴリズムにおいて、これまでよりも「人気コメント全体の健全性・多様性」という観点
Secrets from the Algorithm:Google Search’s Internal Engineering Documentation Has LeakedGoogle, if you’re reading this,it’s too late. 😉 Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to theGoogle algorithm leak. Internal documentation forGoogle Search’s Content WarehouseAPI has been discovered.Google’s internal microservices appear tomirror whatGoogle Cloud Platform offers and the internal version
ファジィ論理（ファジィろんり、英: Fuzzylogic）は、1965年、カリフォルニア大学バークレー校のロトフィ・ザデーが生み出したファジィ集合から派生した[1][2]多値論理の一種で、真理値が0から1までの範囲の値をとり、古典論理のように「真」と「偽」という2つの値に限定されない[3]ことが特徴である。ファジィ論理は制御理論（ファジィ制御）から人工知能まで様々な分野に応用されている。 ファジィ論理と確率論理は数学的に似ており、どちらも0から1までの値を真理値とするが、概念的には解釈の面で異なる。ファジィ論理の真理値が「真の度合い」に対応しているのに対し、確率論理では「確からしさ」や「尤もらしさ」に対応している。このような違いがあるため、ファジィ論理と確率論理では同じ実世界の状況に異なるモデルを提供する。 真理値と確率が0から1の範囲の値をとるため、表面的には似ているように思われる。例
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solvedゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどう
DeepMindによる最新の研究で、プロンプトエンジニアリングの新たな手法が発表されました。その手法は遺伝的アルゴリズムを用いてプロンプトを最適化するもので『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』と名付けられています。 Promptbreederは、従来のCoT（ステップバイステップ）手法を上回る性能を持つとされています。プロンプトエンジニアリングの分野において、新たな可能性を切り開くかもしれません。 参照論文情報 タイトル：Promptbreeder: Self-Referential Self-Improvement Via Prompt Evolution 著者：Chrisantha Fernando, DylanBanarse, Henryk Michalewski,Simon Osindero, Tim Rocktäschel 所属：Google DeepMin
進化的アルゴリズム（しんかてきアルゴリズム、evolutionary algorithm、EAと略記）は進化的計算の一分野を意味し、人工知能の一部である。個体群ベースのメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムの総称である。そのメカニズムとして生殖、突然変異、遺伝子組み換え、自然淘汰、適者生存といった進化の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。それが繰り返された後、個体群の進化が行われる。 EAの例を以下に示す。これらの技法は本質的には同様だが、実装の詳細は異なっており、適用される問題の分野が異なる。 遺伝的アルゴリズム これは EA の中でも最も一般的な手法である。問題の解を探索するにあたって数値の列を使用し（2進数を使うのが古典的だが、解決すべき問題に合わせて最適な形式が選択され、2進
ここでは、はてなブックマークがサービスを運営するにあたっての考え方と、はてながサービスを健全に運営するための方針、また、サービスをより有益に使っていただくためユーザーのみなさまにお願いしたいことをガイドラインとして公開します。はてな全体のルールとガイドラインはてなでは、サービス利用について下記のようなルールとガイドラインを公開しています。はてな利用規約はてなプライバシーポリシーはてな情報削除ガイドラインはてなコミュニティガイドライン 特に、はてなコミュニティガイドライン では、はてな全体のユーザーコミュニティに対する価値観と、サービス上で生じる問題に対する指針を記載しています。ぜひご一読ください。はてなブックマークは、ご利用いただくみなさまが、サービスを通じて以下のような体験が得られる場であることを目指しています。 新たな発見が多く得られる 情報への深い理解や洞察が得られる
An infinite, procedurally generated city, assembled out ofblocks using the Wave Function Collapse algorithm. Currently, there is no gameplay, you can only walk around and look at the scenery. Controls: WASD for walking, Shift to run, Ctrl to jetpack. Xbox controller: Left Stick for walking, right stick for looking around, A to jump, LB to run, RB to jetpack Flight mode: Use M to toggle between fl
波動関数とは「物体の状態そのもの」が波動で表されるという関数であり、時にはゲーム内の物理シミュレーションなどに利用されることもあります。そんな波動関数がある1つの固有の状態に収縮することを波動関数の崩壊と呼び、そんな波動関数の崩壊を用いた「無限に都市が生成されるアルゴリズム」を作り出す猛者が登場。実際にどのような都市生成ツールになっているのか、実際にダウンロードして試してみました。 Wave Function Collapse by marian42 https://marian42.itch.io/wfcGitHub - mxgmn/WaveFunctionCollapse: Bitmap & tilemap generation from a single example with the help of ideas from quantum mechanics. https://g
第1回 アルゴリズムと計算量 第2回 リスト構造 第3回 ヒープ 第4回 ハッシュとバケット 第5回 再帰呼出しと分割統治 第6回 縮小法 第7回 グラフ探索 第8回 最短経路問題, 最大流と割当て問題 第9回 動的計画法 第10回 ボロノイ図とドロネー図 第11回 テキスト処理の基本 第12回 問題の難しさの測り方 第13回 難問対策, 難問を利用した情報保護 [内容] 計算機の各種プログラムの作成に不可欠な、基本的なデータ構造とそれらに関連する各種アルゴリズムについて学ぶ。 [授業計画] アルゴリズムと計算量 ( 1 回 )本講義の導入として、アルゴリズムとは何か、アルゴリズムの良さをどのように測るかについて説明する。 各種のデータ構造とアルゴリズム ( 4 回 ) 基本的なデータ構造として、リストとヒープを取り上げ、それらの構造に対する基本的なアルゴリズムを学ぶ。 再帰呼出と分割統
Ｃ言語講座＞サイトマップ Ｃ言語講座：初級から中級まで プログラム言語は、自然言語とコンピュータ言語との間にある人工的な言語です。この講座では、Ｃ言語を学びます（開 設：２０００．０９．０１）。 [サイトマップ][ガイダンス][Ｃ言語講座の出入り口][アルゴリズム研究室][ソースのコンパイル][Ｃ言語の作法][”Ｃ言語流”文章作成講座][お断り][使えるリンク集] [言葉は記憶の彼方へ] 死語、半死語、現行語、専門用語、業界用語、隠語。 [ハイテク昔話] 古い経験を、ただ古いだけの私がご紹介します。 [英単語に見える１６進数] 病気か？死ぬの？ [絵のない絵本式乗馬教室] 頭の中に馬を飼ってみませんか。 [プロフィール] [パクられました。][またパクられました。][またまたパクられました。] リンクはご自由に。メールはfujinoy@＋cts.ne.jp（”＋”を削除）へ。 Ｃ言語講座＞
このページの目的は、「独自のプログラミング言語を作る」ことです。 「プログラミング言語を作る」というのは、 やったことのない方からすれば、ずいぶん無謀な目標に見えるのかもしれません。 でも、いくつかの基礎知識さえ修得すれば、技術的には、 実はそんなに難しいものでもありません。 だったら、ひとつぐらい作ってみたいと思いませんか? なにしろプログラミング言語を作るなんて、 いかにもかっこ良さげじゃないですか。 私は作ってみたいと思いました。だから作ります。 プログラミング言語なんてもう山ほどあるのに、 今さら新しい言語なんて付け足して何をしたいんだよ! などというツッコミは入れてはいけません。 「なぜプログラミング言語なんか作るんですか?」 と聞かれたら、その答は そこにyaccがあるからだ。 で充分だろうと私は思います(yaccが何かは後述します)。 というわけで―― ただ私なんぞが新言語を
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「入門 自作検索エンジン」に登壇したのは加藤遼氏。講演資料はこちら 検索エンジン自作の入門編 加藤遼 氏：普段はサーバサイドの開発やAPI、検索まわりをやっています。技術的にはPythonやElasticsearchがメインです。このセッションにこんなに人が来ると思っていなかったので、これだけ集まってくれて大変ありがとうございます。 ここに来たということは、みなさん検索に多少なりとも興味がある方だと思います。なのでちょっとだけ宣伝させてください。検索技術勉強会という勉強会のスタッフをやってます。これは特定のライブラリに関
表１．転置ファイル例 このような形式で転置インデックスを保存しておく事により、インデッキシングの際や、文章の検索の際に、二分木探索のアルゴリズムや、その他のアルゴリズムを用いる事によって、高速に文章を検索する事が可能になります。 次に、「では実際どのように、文章中の単語を抽出すればいいんだ？」という疑問が湧いてきたと思うので、以下、文字列抽出の方法について詳しく見ていく事にします。 １．n-gram法 「Nグラム法」等と呼ばれる、単純ですがパワフルな文字列分割アルゴリズムで、Nで指定した単語の長さに、先頭から1文字ずつ文字列を分割します。 例）N=2の時、「情報検索」という文字列に対して、N-gramを実行した例 情報 報検 検索 索 このように、文字列を分割する事で、「情報」と「検索」の単語が正しく抽出されるため、単語の抽出の取りこぼしを防げます。 しかしながら、この方法では、「報検」等
ファミコンの横スクロールマリオの挙動をUnityで作ってみました。Physicsに全ておまかせ・・・というわけにはいかず、思っていたよりも大変です（笑）ということで、今回はそのレポートを書いてみます！ 今回の記事では、Unityでマリオの挙動を作るのに必要な項目を「ジャンプ編」「衝突判定編」「アニメーション編」「横スクロール編」「入力デバイス編」の５つに分けて紹介していきます。ジャンプの挙動編ジャンプボタンを押しっぱなしにしたときの挙動ジャンプ後、落下の軌跡 空中で移動できる 当たり判定編 上方向の衝突判定 横方向の衝突判定 めり込み対策 アニメーション編 横スクロール編 コントローラ入力編 まとめジャンプの挙動編 マリオのジャンプは普通のジャンプとは異なる点が３つあります。ジャンプボタンを押し続けると、ジャンプの高さが変わるジャンプの軌跡は放物線ではない 空中で左右キーを押す
EMアルゴリズム（英: expectation–maximization algorithm）とは、統計学において、確率モデルのパラメータを最尤推定する手法の一つであり、観測不可能な潜在変数に確率モデルが依存する場合に用いられる。EM法、期待値最大化法（きたいちさいだいかほう）[1][2]とも呼ばれる。その一般性の高さから、機械学習、音声認識、因子分析など、広汎な応用がある[1]。EMアルゴリズムは反復法の一種であり、期待値（英: expectation, E）ステップと最大化（英: maximization, M）ステップを交互に繰り返すことで計算が進行する。Eステップでは、現在推定されている潜在変数の分布に基づいて、モデルの尤度の期待値を計算する。Mステップでは、E ステップで求まった尤度の期待値を最大化するようなパラメータを求める。M ステップで求まったパラメータは、次の E ステ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armedbandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA
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