「だんご屋のひまつぶし」とは 最長手順の問題は…？ 組み合わせ、グラフ問題 プログラムで解く 状態の列挙 グラフの構築 最短経路問題を解く WASM化して、ブラウザ上で解く もしもすべて異なる団子だったら さらに一般化していくと 到達可能性 頂点数 本数を固定し、高さを変える 高さを固定し、本数を変える まとめ Repository 「だんご屋のひまつぶし」とは 「ハノイの塔」の派生型のようなパズル。 高さ3の串が3本あり、3色の団子2個ずつ計6個が刺さっている。これらを1個ずつ移し替えて、ある状態からある状態へと遷移させる、というゲーム。 移動できるのは各串で一番上にある団子だけ。 団子の大きさのような概念はなく、高さ3以内であればどこにでも動かせる。 単純なルールだがなかなかに奥が深く、じっくり考えて動かさないと最適な手順で達成するのは意外に難しい。 パズルオーディションというもので最
砂鉄 @satetu4401 人生の上級テクニックとして「数手先を読んで、相手を悪人にするようなルートを避ける」というのがある 例えば、夫が結婚記念日を忘れていそう。これまでの経験からプレゼントに望みの物が来る可能性が低い。なら事前に「もうすぐ結婚記念日ね、私欲しいものがあるから買って欲しいんだけど」と言う 2023-10-27 00:19:11 砂鉄 @satetu4401 そうすることで、夫を「結婚記念日を忘れた悪人」「変なものを送り付けてくる悪人」にするルートを回避して「結婚記念日に理想のプレゼントをくれる素敵な夫」にするわけだな このテクニックを持ってない人間は、どんなに優れた能力を持っていても、一生無駄に戦い続けて能力を浪費する事になる 2023-10-27 00:21:04
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセス
羽海野🌸チカ @CHICAUMINO 半袖の季節になると しょっちゅうココで呼び止められる 高さが丁度、袖に飛び込む位置にある ビーンってなる pic.twitter.com/HwLtkVnhcD
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
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方
本連載では、未来の通信・ネットワークを描いている研究者を訪ね、その研究内容や人となりを伺う。第1回は、2021年の電子情報通信学会 情報ネットワーク研究会研究賞を、「エンド間・ネットワーク内制御に基づく輻輳制御アーキテクチャの提案」で受賞された、東北大学 電気通信研究所 システム・ソフトウェア研究部門 コミュニケーションネットワーク研究室の長谷川剛教授を訪ねる。 東北大学 教授 長谷川剛氏 受賞した研究は、簡単にいうとインターネット「輻輳制御」の新しいアーキテクチャを提案するものです。輻輳とはネットワークに対して、その容量を超える通信の要求があり、そのために遅延などが増大して性能が極端に落ちてしまうことをいいます。イメージ的には高速道路の「渋滞」のようなものです。これを回避する技術を輻輳制御といい、昔から研究されてきたテーマの1つです。 現在のインターネットでは、この輻輳制御を送信側と受信
はてなブックマークは先日、「人気コメント」の表示を改革した。 人気コメント算出アルゴリズムを変更しました。今後も改善を続けていきますコメント一覧ページの人気コメント算出アルゴリズムを変更しました。 これまで、コメントに対しつけられたはてなスターの数をもとに人気コメントを算出しておりましたが、現在は、スター数以外の要素も加味し、多様なコメントが表示されるよう継続的な改善を行っています。 https://bookmark.hatenastaff.com/entry/2021/06/03/172336 「スター数以外の要素も加味し、多様なコメントが表示される」ことを目的とした改革だが、その目的は達成されたか？ 現在までの状況を見ると、「ほとんど達成されていない」と言える。達成度は 10％ ぐらいかな。 つまり、最初に 10個の人気コメントが決まると、その 10個は固定されたままであって、新たな人
ブクマの方が嘘松認定しながら怒っておられましたので、配信されていたことが分かるものを載せさせて頂きました。
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
アーサー・コナン・ドイルが生み出した名探偵のシャーロック・ホームズは、重要な情報を「頭の中にある想像上の場所」に配置することで膨大な記憶を保存していると作中で述べられています。「記憶の宮殿」や「場所法」とも呼ばれるこの記憶術について調査した新たな研究では、この記憶術を使うことで、人々がより多くの物事を記憶できるようになることが判明しました。 Durable memories and efficient neural coding through mnemonic training using the method of loci https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abc7606 Sherlock Holmes' famous memory trick really works | Live Science https://www.live
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、本記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ
この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください（ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂）。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神持ちの場合～」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神がついていない場合～
慶應義塾大学を拠点として、米IBMの量子コンピュータの実用化を見据えた産学連携の研究が進んでいる。慶應大はこのほど、慶應義塾大学量子コンピューティングセンターの最新の研究成果を発表した。金融や化学、暗号、AIなどの分野でノイズのある量子コンピュータを活用する手法を考案した。 「今の量子コンピュータは幼稚園で運動会をやっている段階」 慶應大とIBMが2018年に慶應義塾大学量子コンピューティングセンター内に設立した「IBM Q Network Hub」は、IBMのワトソン研究所が保有する量子コンピュータ「IBM Q」を活用する研究拠点の一つだ。 IBM Q Network Hubの意義について、慶應大の伊藤公平教授（量子コンピューティングセンターファウンダー）は「量子コンピュータの実機を使う研究は、IBM Q誕生以前はなかった」として、IBMが開発する量子コンピュータの実機を使った研究ができ
AIの設計そのものを自動化する時代の到来 2020.10.28 Updated by Ryo Shimizu on October 28, 2020, 06:20 am JST 誤解を恐れずに言えば、ニューラルネットワークのプログラミングは、とても簡単です。 実は以前、知人の会社がAIを理解するために会社で代数幾何学の勉強会を始めたと言ったとき、それは極めてナンセンスだと指摘したことがあります。 なぜなら、ニューラルネットワークを設計するのに代数幾何学の知識などいらないからです。 たしかにニューラルネットワークを数学的に表現しようとすれば、代数幾何学を使う場合があります。ところが、それは本当にごくごく一部に過ぎません。本筋は代数幾何学で表現することではなく、「どう使うか」という別のところにあるのです。人工知能をやろうとする時にはまず代数幾何学を勉強しよう、というのは、まったく木を見て森を見
2. 本研究で解く問題 「いざ研究しよう！」と思っても、条件や設定を決めないと何も始まりません。 まずは研究を分かりやすくするために、「一つの問題」に落とし込むことにしました。 問題設定 縦 $N$ 行・横 $N$ 列の大きさの碁盤の目があります。隣り合う交差点間の距離は 1 です。つまり、交差点が合計で $N^2$ 個あり、それぞれ座標 $(1, 1), (1, 2), ..., (1, N),$ $(2, 1), (2, 2), ..., (N, N-1), (N, N)$ に位置すると考えることもできます。 下の図は、$N = 4$ の場合の交差点の位置です。 あなたは、碁盤の目の交差点の位置は変えずに、道路の並びのみを変えることができます。上手く道路の並びを変えることで、できるだけ「便利」な道路網を建設してください。 「便利な道路網」って何？ 私は、以下の 2 つの条件を満たす道路
背景 CycleGANはあるスタイルの画像から他のスタイルに変更できます。 区別 CycleGANは非ペアのデータセットが必要。 データセット アニメ写真7000枚 アイドル写真7000枚 データセットの収集には、クローラプラスopencvターゲット検出アルゴリズムを使用して、画像を切り取ります。 code opencvターゲット検出アルゴリズム import cv2 import sys import os.path from glob import glob def detect(filename, cascade_file="haarcascade_frontalface_alt.xml"): if not os.path.isfile(cascade_file): raise RuntimeError("%s: not found" % cascade_file) cascade
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