  |
はてなキーワード: 演算子とは
"ハミるとにゃーん"との一致はありません。
検索結果
蒼鉛さん on Twitter: "ハミルトニャーン（猫演算子） http://t.co ...
twitter.com › miraclebismuth › status
2015/06/05 - Joined March 2014. Tweets. © 2020 Twitter; About · Help Center · Terms · Privacy policy · Cookies · Ads info. Dismiss. Close. Previous. Next. Close. Go to a person's profile. In this conversation. Verified accountProtected ...
検索結果
404 Blog Not Found:perl - ネコ演算子と<*glob*>とFile::Glob
b.hatena.ne.jp › blog.livedoor.jp › dankogai › archives
404 Blog Not Found:perl - ネコ演算子と<*glob*>とFile::Glob::Slurp. それって<*glob*>「メタ演算子」で。 Perl5 でネコ演算子Range Check - id:kazuhookuのメモ置き場 Perl ... 続きを表示 それって<*glob*>「メタ演算子」で。 Perl5 でネコ演算子Range ...
1+1が2にも3にも4にもなるって脳筋の陽キャがよく言うけど、
ここで謎の演算子「+」を持つモノイドを考えてみたい。
まず、前提として、1,2,3,...はモノイドの元 α1,α2,α3,...の簡易記法とする。
モノイドの単位元はα0とする。
α_n+1 = SUCC(α_n)と表すことができることとする。
つまり
α2 = SUCC(α1) α3 = SUCC(α2) = SUCC(SUCC(α1)) ...
である。
α0 = α0 + α0 α1 = α1 + α0 α2 = α2 + α0 ...
である。
α1 + α1 = α2 = SUCC(α1) = α3 = SUCC(SUCC(α1)) = α4 = SUCC(SUCC(SUCC(α1))) ...
となる。
これを満たすことができる関数SUCCは幾つか考えられるが
その1:
defun SUCC(x) = α0
その2:
defun SUCC(x) =
if (x equals to α0) then α0
else x
等とすることができる。
その1は 1bit の排他的論理和
α0 + α0 = α0 α0 + α1 = α1 α1 + α0 = α1 α1 + α1 = α2 = SUCC(α1) = α0
その2は 1bit の論理和
α0 + α0 = α0 α0 + α1 = α1 α1 + α0 = α1 α1 + α1 = α2 = SUCC(α1) = α1
である。
脳筋って頭いいんだね
ネタ元：
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1809/18/news011.html
結論から言うと、私はそこまで悲観してない。ビジネスとして非常に厳しい状況にあるのは確かだが、研究領域としてはアメリカも中国もまだ入り口に立ったに過ぎない。
AIの話をする前に、今のコンピュータの話を少ししておこう。皆さんの目の前にあるパソコンとかスマホの話だ。
これらに入っているCPUとかメモリとかは、究極的にはたった "NANDゲート" という立った１種類のゲートの組み合わせで表現可能だという事を聞いた事がある人は多いだろう。この NANDゲートというやつは、こういう簡単な演算が出来るにすぎない。
0 * 0 = 1
0 * 1 = 1
1 * 0 = 1
1 * 1 = 0
たったこれだけ。たったこれだけの素子の組み合わせで、計算機でもメモリでも何でも作れる。たったこれだけしかできない素子であっても、これを何十億個という規模で組織的に繋ぎ合わせ、その上でソフトを走らせれば PC やスマホになる。極論すればね。もちろん実際には、もっと効率の良いやりかたに最適化されているが、それは枝葉末節の話だ。
話を戻してAIの話だが、この話の始まりは人間の脳みその研究と繋がっている。 長年研究されてきたにもかかわらず、人間の脳みそについて解っている事と言えば、部位ごとの大まかな機能と、あとは細胞レベルの話で、全容解明などというにはほど遠い団塊にある。ただし、ここで１つ、非常に重要な発見が数十年前にされている。 １つの脳細胞は、驚くほど簡単な事しかできない、という事だ。１つの脳細胞の働きをコンピュータ上でシミュレーションすることは、今や簡単なことなのだ。
感の良い人は、ここでおわかりだろうか？
NANDゲートのような単純な素子であっても、それを何十億個という規模で組み合わせれば、コンピュータを作る事ができる。
そして、人間の脳も、どうやらその構成単位は単純な事しかできない脳細胞であり、それらがどのように組織化され、繋がっているかという事を解明していけば、脳みそを再現できるんじゃないか？ということだ。その構成単位である脳細胞の事は、すでに解明されているのだ。
例えば４０年前に、「NANDゲートを十億個ほど詰め込んだチップを積んだ携帯端末が、やがて普及して、だれもが携帯するようになるだろう」なんて、信じる人はごくわずかだっただろう。でも現に、現在そうなっている。
ということを踏まえるならば、現在既に１個の脳細胞の働きは解明されていてシミュレーション可能なのだ。それを何億個か何兆個かくみあわせたようなものが将来実用化される可能性は？ ゼロではないんじゃない？
そこに賭けている人たちが居る訳だ。その大きな構造の中で、現在のAIというものを見ないと、本質を見誤ると思う。
こういうの
https://www.amazon.co.jp/はじめてのPython-AIプログラミング-BASIC-MASTER-金城俊哉/dp/4798044857/
AIプログラミングの練習にもPythonの練習にもなりません。
秀和システムからこんなレベルの低い本が出るとは思いませんでした。
AIの勉強がしたければ素直にオライリーあたりで出ている本を買った方がいいでしょう。
皆さん著者の名前を覚えてください。プログラマを名乗るにも値しない男の名前です。彼が関わる本に価値が生まれることはないでしょう
https://www.amazon.co.jp/Pythonプログラミングパーフェクトマスター-Perfect-Master-金城俊哉/dp/479804816X/
わかりやすく読みやすいですが、誤字脱字があまりにも多いです。
文章中の1文字くらいが抜けているのはまだいいですが、ソースコードの演算子が全く違う記号になっていたり、ソースコード通りに実行するとエラーになる箇所が数カ所あります。
この頃google検索でも、上位にずらっと広告が並び、ひどいときには３ページ目くらいまで
広告のときがある。そういう時はしょうがないので、検索語を追加したり プラスマイナス演算子を書いたり、
クォーテーションで括ったりするわけだけど、その間２０秒くらいロストする。
googleニュースも今年の５月くらいからカスタマイズが効かなくなって、俺が見たいニュースじゃなくて、
スポンサー様が提供する「ニュース」をたくさん見せられるようになった。そういうのが嫌だからテレビを捨てて
googleニュースを見ていたのに。なんかいい方法ないかなぁ。
BigDecimal result = new BigDecimal("100000").multiply(new BigDecimal("99999.55")).add(new BigDecimal("3333333333"));
BigDecimal result = BigDecimal("100000") * "99999.55" / "3333333333";
多重継承も演算子オーバーロードもフレンド関数も、それが便利で効率的だから考案されたのでしょ？
多重継承ができれば、少ないコード数でプログラムが作れるとか、
演算子オーバーロードがあれば、複雑なデータ構造同士を独自ルールで「加算」に相当する演算ができるとか、
なにかしら理由があってできたモノを 「なくてもできる」で否定しても、
Javaやphpはインターフェイス、RubyはMix-inがある。
+ や - などの演算子に別の動作を与える演算子オーバーロードはなくてもプログラムの記述はまったく困らない。
C言語 で
a = b + c;
と書いた場合は解釈は足し算しかない。c + b と書いても同じ。
C++ で
a = b + c;
と書いた場合、b と c が何かでまったく動作が変わる。逆にして c + b は動作が違う可能性がある。つまりこの行だけ見てもどのような動作になるのか予測できない。
Java はできない
PHP はできない
Python はできる
Ruby はできる
クラスの保護メンバー変数に、アクセスできる関数のこと。通常、privateメンバ変数はクラス内からアクセスできないが、フレンド関数はそのprivateな変数にアクセスできる。