第4回UEC杯,自分は
1勝5敗とな結果でした.
いろいろ勉強不足だと感じ,
次の大会に向けて,また頑張りたいと思います.
ちなみに優勝プログラムはFuegoでした.
おめでとうございます.
最後に,UEC杯運営委員会の皆様,お疲れさまでした.ありがとうございました.
来年はそちら側でも役立てるできるように,これから楽しい経験をしていきたいと思います.
2010年11月29日月曜日
2010年11月19日金曜日
2010年11月11日木曜日
勢い余って買っちゃいました
勢い余って買っちゃいました.
もちろん,その勢いを作ったものがありまして,
単にGo言語を取り上げていたからではなく,
著者を拝見したとき,感動したからです.
著者:茨木 隆彰
1990年 兵庫県産まれ おー同世代!! w( ̄o ̄)w オオー!
神戸高専 電子工学科在学中 おー高専生!!! w( ̄▽ ̄;)wワオッ!!
茨木さんマジぽねぇっす (゚o゚;)
何か勇気付けられました.
ありがとうございます.
本の内容はGo言語の基本構文とか,
並列処理の仕方などの紹介がされていて,
本を用いた良いGo言語の導入になると思いました.
読んでてGo言語の面白さが伝わってきました.
個人的に不満だったところは,
多言語との比較,特に数値的なものがなかったことです.
あと細かい点ではインデントがときどき変なところ(これは仕様かも).
にして凄い.
世の中の高専生は頑張ってる.
俺も頑張ろうと思った今日です.(*゚▽゚*)
2010年11月9日火曜日
AOJ Volume 5 Problem 0502 : Dice
#include<iostream> int main() { for (int n; std::cin >> n, n;) { int s = 1, d[] = {2, 3, 5, 4, 1}, i, t, a, b; for (i = 0; i++ < n; s += d[4]) { char c[9], e; std::cin >> c; e = *c; a = 0; if (e != 'R' && e != 'L') { e == 'N' ? a = 2, b = 0 : e == 'E' ? a = 1, b = 3 : e == 'W' ? a = 3, b = 1 : b = 2; d[a] = d[4]; d[4] = d[b]; d[b] = 7 - d[a]; } else { e == 'R' ? : a = 2; t = *d; *d = d[1 + a]; d[1 + a] = d[2]; d[2] = d[3 - a]; d[3 - a] = t; } } std::cout << s << '\n'; } return 0; }バリンバリンの自分なりのショートコーディング.
納得の331 Bytesです.
問題はサイコロに関する問題なんですが,
回転の種類を大きく2つに分けることができて,
関数化できるので,上記のようなショートコーディングが行えてます.
2010年11月3日水曜日
行列と転置行列の積
#include <iostream> #include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp> #include <boost/numeric/ublas/io.hpp> using namespace std; using namespace boost::numeric::ublas; int main() { matrix<int> A(2, 2), B(2, 2); for (int i = 0; i < 2; i++) { for (int j = 0; j < 2; j++) { A(i, j) = i * 2 + j + 1; B(i, j) = i * 2 + j + 2; } } cout << A << endl; cout << B << endl; cout << prod(A, trans(B)) << endl; return 0; } /* execution result [2,2]((1,2),(3,4)) [2,2]((2,3),(4,5)) [2,2]((8,14),(18,32)) */
上のプログラムは下記の計算を行っています.
スッキリ書けて素晴らしい.d(゚∀゚)b
2010年11月1日月曜日
今年一番不真面目に取り組んじまった
テスト画像 圧縮データによる復元画像
一目で荒さがわかりますね.ニューラルネットには砂時計型(64-16-64)を使用しています.
プログラムは下の本の5章に書かれていることを参考に実装しました.
学習回数は上の画像では1000回です.
問題の圧縮率は,元画像は192.1 KB,圧縮データは49.1 KBなので,約25.6%となっています.
圧縮データの構成は,画像のヘッダー情報,中間層と出力層の数,中間層と出力層間の重み,
出力層の各バイアス,中間層の各出力です.
その復元画像が表示されるものです.
カラー画像のPNSR(peak signal-to-noise ratio)ってどう算出するのかわからないんだけど,
MSEをRGBに対してそれぞれ求めて足し合わせたものを3で割った物を使って,
PNSRを求めると約26.8 dBでした.もうちっと上げたいものですね.
縦に線が入ってる理由は,おそらく入力を
左上から右に順々に繰り返しているからだと考えられます.
改善+オリジナリティが必要ですが,また発表ではミスりましたが,
質疑応答もしっかりと出来ませんでしたが,
質疑応答もしっかりと出来ませんでしたが,
俺の本命はゲーム情報学なので,これからはそっちに熱を注ぎたいと思います.
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