概要 こちらのブログ記事で、 PySnooper というデバッグ用の Python ライブラリが紹介されていました。 どんな仕組みで実装されているか気になり、またソースコードの行数も大したことがなかったので、実際に中身を覗いてわかったことをこの記事にまとめます…

A - Biscuit Generator a, b, t = [int(a) for a in input().split()] result = ((t + 0.5) // a) * b print(int(result)) B - Resale n = int(input()) V = [int(a) for a in input().split()] C = [int(a) for a in input().split()] diff = [v - c for v,…

導入 ADの中心的なアイデア 微分の連鎖律 動的計画法 評価順序 Forward-mode (bottom-up) AD Reverse-mode (top-down) AD つづく 参考文献 導入 機械学習で予測問題（Regression や Classification）を解くステップは、大きく以下のように分解することができ…

A - On the Way a, b, c = [int(n) for n in input().split()] x = min([a,b]) y = max([a,b]) if x <= c and c <= y: print('Yes') else: print('No') B - *e**** ********e* *e****e* ****e** n = int(input()) s = input() k = int(input()) a = s[k - 1]…

A - Buttons a, b = [int(x) for x in input().split()] c = max([a, b]) if c == a: d = max([a - 1, b]) else: d = max([a, b - 1]) result = c + d print(result) B - Great Ocean View スケールがしょぼいので超素朴に解く。 計算量 n = int(input()) h …

概要 LAPRASを選んだ理由 広報記事の内容に説得力が有る 組織体制がおもしろい インターン選考 現在までにやった仕事 取り組んだ課題 仕事の方法論 LAPRASにインターンとして入った後の印象 オープンであれ エンドユーザーファースト 最後に 概要 2019年3月2…

概要 Google Mapの検索機能は、人がある程度大雑把に地名を入力しても正確な住所を返してくれます。これを利用すれば、人が生成した住所や地名の膨大なデータを、プログラムや機械学習で扱いやすいように構造化することができます。この記事では特に、 Tokyo…