Hands-on with the new iPad Pro M4: Absurdly thin and light, but the screen steals the show
前にも何度か書いたけど、仕事していて一番うるさいのが某ネット系上場企業系列の営業電話。「もしもし、あのですね〜 そちらのサイトを見て検索上位に出るご提案をしたいと思いまして」って言うのが大半だが、すでに検索１位になってるサイトを見てというケースも多々あって、絶対に片っ端から電話してると思うわけです。 だいたいは年端もいかないにーちゃんとかねーちゃんで、時間がある時はいじったりしてみるとあまりにも無知なのがすぐ分かる。だいたいネットショップのASPを原価の５倍で貸して勝手にリースにしたり、再リース契約を勝手に解除したり、はたまた強制的にアフリエイトに参加させて、そのアフリエイトサイトが自社経営で、ショップよりも検索上位に出るものだから、ショップの売り上げから強制的にアフリエイト収入もその会社にはいる仕組みってどうなのよ。アフリエイト広告代理店じゃなくて、アフリエーターとしても金取るんだから、
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 P2P、特にDHTの前提知識が無い状態から、オリジナルDHTアルゴリズムを実装・評価できるようになるまでの学習方法と参考資料をまとめました。 基本的なアルゴリズムの仕組みから、実装評価に用いるツールキットの使い方までを短期間で学習することが出来ます。 「P2Pに関する卒論を書こうと思っている人」や「P2Pアプリケーションの開発前に、アルゴリズムをテストしたい人」、「なんとなくP2Pアルゴリズムに興味が出た人」などにぴったりだと思います。また、研究室での後輩教育用資料にするのも良いと思います。実際に使いましたし。 ここで紹介する資料一覧は以下の通りです。 資料１：「ChordアルゴリズムによるDHT入門」 資料１ーオプション１：「DHTアルゴリズムSymphony
Googleからのアドバイス「高品質なサイト」とは？ チェックリストを公開 検索アルゴリズム的に「高品質なサイト」って何だろう？Googleが、高品質サイトを判断するための参考になる「質問集」を公開。 公開日時：2011年05月07日 09:03 米Googleは2011年5月6日、役に立たない低品質サイトの排除と同時に優れたコンテンツが検索上位に表示されるようにするためのアルゴリズム変更（パンダ・アップデート(Panda Update)）に関連して、同社が考える「高品質サイト」について言及している。 検索マーケティング業界で話題になっているパンダ・アップデートとは、いわばアルゴリズムで自動的にサイト品質（site quality）を判断しようとするGoogleの取り組みだ。低品質サイトの検索順位を低下させることにより、検索利用者が優れたコンテンツを探し出せるようにする狙いがある。 「アル
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
ベクトルで座標を表し、行列で変換することを扱います。 ロボットの世界は３次元が基本ですが、平面上で３次元を扱うことが、そもそも分かりにくいことなので、ここでは主に２次元平面を扱います。 ２次元と３次元、異なる点はいろいろありますが、３次元はだいたいは「２次元＋1」か「２次元×３」なので、まずは２次元でしっかりイメージをつかみましょう。 表 記 これから座標を扱うに当たって、表記の仕方を原則として以下のようにきめておきます。 座標、ベクトルはボールドイタリック(太字斜体)、小文字 座標変換のための行列などはボールドイタリック(太字斜体)、大文字 座標軸名、点などはローマン体(普通の)大文字 座標、ベクトル、行列の左肩に、基準となる座標系を記載する。 もちろん、不要なら省略します。(詳細は追って) 例： ベクトル p 1を座標系Aで観察したものを転置(横ベクトル)。 なお、通常の文章(HTML
ちまたには高速フーリエ変換（FFT）のプログラムが出回っているが、これをExcel VBA（いわゆるマクロ）で使えるようにしたところ、机上作業の効率が飛躍的にアップした。下記にプログラム等をノートしておく。ちまたに出回っているFFTのプログラムは利用者の知らないうちに窓関数がかけられていたり、周波数を自動的に計算したりするので、あまり教育的ではない。一番シンプルなFFTのプログラムで、生の処理を体験すべきである。 ちなみに、フーリエ変換とは、理工系の大学で習う数学的処理の方法の一つで端的に言えば、横軸が時間となっているグラフをフーリエ変換すると、横軸が周波数のグラフとなるもの。 例えば左図は横軸が時間で、周波数の異なるサインカーブを３つ足し合わせたグラフである。0.001秒毎に（サンプリング周波数1 kHz）、1024個のデータを取得したもの。横軸が時間だと、この波の周波数を読み取るのに一
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