(株)永和システムマネジメント 平鍋健児 作成日:初版 1999, 3/16 第2版 2002, 11/6 第3版 2004, 9/14 第4版 2008, 5/1 情報処理技術社試験の中で良く出て来る「待ち行列」理論を,直感的に覚えやすく解説してみました. 何度もトライしたけど待ち行列が理解できない人向けです. 正確な定義や論理展開は重視せず,いかに効率的にこの理論を覚えることができるかに焦点を絞ってみました.
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(株)永和システムマネジメント 平鍋健児 作成日:初版 1999, 3/16 第2版 2002, 11/6 第3版 2004, 9/14 第4版 2008, 5/1 情報処理技術社試験の中で良く出て来る「待ち行列」理論を,直感的に覚えやすく解説してみました. 何度もトライしたけど待ち行列が理解できない人向けです. 正確な定義や論理展開は重視せず,いかに効率的にこの理論を覚えることができるかに焦点を絞ってみました.
分野が広く、さまざまな知識を求められる数学や物理学。これらの知識をツリー構造により分からないところまでひたすら掘り下げて、基礎の基礎から学ぶことができる学習サイトが「コグニカル」です。一体何かどう学べるのか?ということで、実際にコグニカルを使ってみました。 コグニカル https://cognicull.com/ja コグニカルのトップページはこんな感じ。「ばねの弾性力による位置エネルギー」「位置エネルギー」など、数学・自然科学・工学のさまざまな知識が353個並んでいます。 試しに「熱振動」をクリックすると、「熱振動とは、分子など、原子の集合で生じる原子の振動のことです。」と、熱振動について記述されたページが表示されました。また、分子と原子が振動している様子のイメージがアニメーションで表示されています。 読み進めていくと、「説明が理解できない場合」は「以下の知識が不足している可能性がありま
先日12月19日(月)に、東京工業大学准教授の森本先生とアカリク社の神前さんにご協力いただき、社内でリレーコーディングのイベントを実施しました。 私はリレーコーディングというものを初めて聞き、不安ながらイベントを実施させていただきましたが、かなり面白い・教育面での効果も見込る内容だと感じたため、まとめてみました。 リレーコーディングとは 事前に用意されたシステム上で、お題と使用言語を決め、リレー形式で各自1行ずつのコーディングを行うというものです。 お題は参加者のレベルに合わせて出題されますが、簡単なところでは「1から100までの合算値を出力する」等のゴールが設定され、順番にコーディングを進めていきます。 人のコーディングを見て読み解きつつ、正しいコーディングをする必要があり、やってみると結構盛り上がります。 実際のリレーコーディング画面。 左側の画面はソースコードが表示され、右側の画面に
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。(私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので) 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み(あと多少のヒントも)だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
This publication can be found online at http://pubpub.ito.com/pub/jp-reinventing-bookkeeping-and-accounting . 複式簿記が現代のような形で導入されたのは 1300年代のことだ。その後、細かいイノベーションはあったものの、価値を追跡して管理する際の根本的な原子単位――会計制度――はいまだにこの700年前の発明に基づいている。今日のコンピュータ、ネットワーク、暗号技術を使えば、21世紀のための会計システムを構築する機会がいまや目の前にある——そのシステムは、簿記の数字の奥を見据えて、機械学習やマルチパーティー計算、アルゴリズム的な表現を使った「価値」の再定義などを活用できる。これを邪魔するものはあるだろうか?
(訳注:2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール
**************************************** この業務用個人 web ページは2026年3月までに完全閉鎖予定です。 **************************************** 研究テーマ: 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ 機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 (自己組織化マップ、ベイジアンネット、独立成分分析など)を組み合わせたもので、 計算機上での効率的実行に
Amazonが、Quidsiを買収すると複数のブログメディアが報じた。買収額は540百万ドル(約440億円)だ。 Quidsi(以下、運用サイトDiapers[ダイパーズ]と略する)は、創業2005年。ベビー用品コマース Diapers.com を中心に、Soap.com、BeautyBar.com を運営している急成長ベンチャーだ。特にDiapers.comの成長は驚異的で、わずか創業4年にもかかわらず、2009年売上で180百万ドル(約146億円)、2010年売上は300百万ドル(約244億円)は達すると見込まれている。 【急成長ベビー用品コマース Diapers.com】 ちなみに、Amazonの大型買収は、900百万ドル(約732億円)を投入したZappos以来だ。 ・ アマゾンが800億かけても買収したかった「ザッポスの奇跡」 (12/7) このZapposとDiapersは、巨
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