hirohirohirohirosのブログ

地方国立大学に通う情報系学部4年

Atcoder ABC262 振り返り

A - World Cup【AC】 条件を満たすまで+1し続けます.4で割った余りが2が条件なので最大でも3ループで終わることが分かります. Y = int(input()) while Y%4 != 2: Y += 1 print(Y) B - Triangle (Easier)【AC】 隣接リストを作ります.辺が存在するかはinで…

Atcoder ABC260 振り返り

A - A Unique Letter【AC】 Counter関数を使いました.今回の入力popだとCounter({'p': 2, 'o': 1})が得られます.後は,items()で値を取りだし,要素が1つしか無いものを表示します. import collections s = list(input()) c = collections.Counter(s) for…

Atcoder ABC257 振り返り

A - A to Z String 2【AC】 文字と数字を変換するにはordとchrを使います.Aはunicodeで65なのでそれに1ずつ+していくとBCD...と文字と用意できます. N, X = map(int, input().split()) ans = "" for i in range(26): ans += chr(65+i)*N print(ans[X-1]) …

Atcoder ABC259 振り返り

A - Growth Record【AC】 X歳後は身長は伸びないのでX N, M, X, T, D = map(int, input().split()) if X <= M: print(T) else: for i in range(X-M): T -= D print(T) B - Counterclockwise Rotation【AC】 (a, b)をd度回転させた点(a', b')を求めます.d度…

統計学入門 第6章 練習問題 後半 解答まとめ

6.6 i) ii) 6.7 6.8 6.9 6.10 6.6 i) \begin{align} P(X>a+b|X>a) &= \frac{P(X>a+b \cap X>a)}{P(X>a)} \\&= \frac{P(X>a+b)}{P(X>a)} \\&= \frac{1-P(X\leq a+b)}{1-P(X\leq a)} \\&= \frac{1-(1-e^{-λ(a+b)})}{1-(1-e^{-λa})} \\&= e^{-λb}\\&= P(X>b)\en…

Atcoder ABC257 振り返り

A - A to Z String 2【AC】 文字と数字を変換するにはordとchrを使います.Aはunicodeで65なのでそれに1ずつ+していくとBCD...と文字と用意できます. N, X = map(int, input().split()) ans = "" for i in range(26): ans += chr(65+i)*N print(ans[X-1]) …

シェル・ワンライナー160本ノック week3 問題5~問題11

問題5 問題6 問題7 awk -F NF substr 問題9 seq -n '//p' 問題10 問題11 問題5 まずntp.confを表示します. $cat ntp.conf # /etc/ntp.conf, configuration for ntpd; see ntp.conf(5) for help driftfile /var/lib/ntp/ntp.drift # Enable this if you want…

Atcoder 灰diff埋め ABC-like004~ABC-like006 振り返り

ARC-like005 B - Contests【AC】 1問目が3つ,2問目が5つ,3問目が2つ存在したとき開催できるコンテストの最大値は2回です.なぜなら,異なるコンテストの間で問題の重複があってはいけないので,3つコンテストを開催しようとすると3問目が重複してしまうた…

PyTorch実戦入門 第3章 演習問題 解答まとめ

1 a b 2 a b 1 import torch a = torch.tensor(list(range(9))) print(a.size()) print(a.storage_offset()) print(a.stride()) >>torch.Size([9]) >>0 >>(1,) a .view()を使うと, b = a.view(3, 3) print(b) >>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) …

Atcoder 灰diff埋め ABC-like001~ABC-like003 振り返り

ARC-like001 B - Different Distribution【AC】 一見難しそうなパズルのように見えて,当たり前の事実を積み重ねるだけで答えが求まる問題でした. クラスでテストを行い,b点を取った人が上位a番目という情報がN個あった時,クラスの人数としてあり得る最大…

Atcoder ABC256 振り返り

A - 2^N【AC】 pythonで累乗は**とします. print(2**int(input())) B - Batters【AC】 マスをAAで表し,そのマスにコマが置かれていることを1,置かれていないことを0として表します.AA[j]が1ならAA[j]を0にしてAA[j+A[i]]を1にします.AA[j+A[i]]が4以上…

シェル・ワンライナー160本ノック week2 1.3.f~問題4

1.3.f xargs 1.3.g bash 1.4.a find 問題1 問題3 rename ls-U 1.3.f xargs xargsはコマンドに引数を渡し実行するはたらきをします.以前は出力を横に表示させるはたらきをしていましたが,これはxargsの引数が指定されなかった場合はechoを実行する仕様を使…

Atcoder 灰diff埋め AGC025~AGC054 振り返り

AGCも全て埋め終わって100%!と思いきやまだ-like系の問題が多く残ってました…… AGC037 A - Dividing a String【AC】 解説ではDPを使うパターンと漸化式を使うパターンが紹介されていましたが,ここではそのどちらでもない方法で解きます.(と言っても考え方…

統計学入門 第6章 練習問題 前半 解答まとめ

6.1 6.2 6.3 6.4 i) ii) 6.5 6.1 統計学入門 第6章 確率分布 離散編 まとめ - hirohirohirohirosのブログ ここで証明済みである. 6.2 4人までなら不足しない.5人以上の救急患者が来たときに不足する.ポアソン分布は \begin{align} f(x) = \frac{e^{-λ}λ^x}…

Atcoder 灰diff埋め AGC002~AGC024 振り返り

AGC021 A - Digit Sum 2【AC】 N 以下の正の整数の10進法での各桁の和の最大値を求める問題でした.0からN順に各桁の和を求めていって最大値を出す方法では,N 総和の最大値なので,単純に考えると沢山9がある数字が最大値のように思います.実際にこれは正…

Atcoder ABC255 振り返り

A - You should output ARC, though this is ABC.【AC】 言われた通りにします.atcoderは大抵1-indexなので,入力された数字は-1する事を忘れないようにします. R, C = map(int, input().split()) A = [] A.append([int(i) for i in input().split()]) A.a…

シェル・ワンライナー160本ノック week1 練習1.3.a~練習1.3.e

はじめに 練習1.3.a sedによる置換 &による再利用 \による後方参照 1.3.c grepによる検索 1.3.d awk 1.3.e sort uniq 1日1問、半年以内に習得 シェル・ワンライナー160本ノック Software Design plus作者:上田 隆一,山田 泰宏,田代 勝也,中村 壮一,今泉 光之…

PyTorch実戦入門 第2章 演習問題 解答まとめ

1 a b 2 a b 1 a 必要な前処理は,第2章で行ったことと同じで,256×256にリサイズする事と,テンソルに変換する事です. preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256), transforms.ToTensor()]) img = Image.open("golden.png") img_t = prepro…

Atcoder 灰diff埋め ARC131~ARC136 振り返り

ARCの灰埋め全て終わりました!次はAGCです. ARC130 A - Erase by Value【AC】 始め,最大値を取り除いて表示するだけで良いだろうと思い提出しました. N = int(input()) A = [int(i) for i in input().split()] max_a = max(A) ans = [] for a in A: if a…

Atcoder ABC254 振り返り

純粋に気付いたら夜9時過ぎてて泣く泣くバチャ参加でした…… A - Last Two Digits【AC】 インデックスにマイナスを付けると後ろから数える事が出来て便利です. N = input() print(N[-2:]) B - Practical Computing【AC】 N まず,[[0]+[1 for _ in range(i)]…

Atcoder 灰diff埋め ARC116~ARC130 振り返り

ABCのdiffとARCのdiff全然難易度が違う気がする…… ARC130 A - Remove One Character【解説AC】 全てのSiの文字列を生成し,その個数を記録しておいて,nCrで求める手法はTLEになります. SiとSjが等しいと言うことに対し,他にどのような性質があるかを考え…

Atcoder 灰diff埋め ARC056~ARC113 振り返り

整数問題には苦手意識があるのでより多くの精進をしていきたいです. ARC110 A - Redundant Redundancy【AC】 N N=3について考えると,2*3=6に1を足した7は2で割っても3で割っても1余ります.何故なら,6は2でも3でも割り切れるため,それに1を足せば余りは1…

PyTorch実戦入門 第1章 演習問題 解答まとめ

1 a b c 2 1 a pythonのバージョンを確認するにはpython --versionと打ち込みます. >>python --version python 3.8.8 b torchのバージョンを確認するには,pythonと打ち込んでpythonを起動し,torchをインポートした後,torch.__version__で確認できます. …

Atcoder ABC253 振り返り

1WAに延々苦しめられるの久しぶりにやりました…… A - Median?【AC】 bが中央値の時,a,b,cを数値順に並べた時にbが真ん中に来るため,それをif文にかければ良いです. a, b, c = map(int, input().split()) if a <= b <= c or a>= b >= c: print("Yes") else…

論文読み CLIPasso まとめ

hirohirohirohiros.hatenablog.com どんなもの? 先行研究と比べどこが凄い? 技術や手法のキモはどこ? どうやって有効だと検証した? 議論はある? どんなもの? CLIPを利用して画像のスケッチを生成する. 先行研究と比べどこが凄い? 先行研究ではスケッ…

Atcoder ABC252 振り返り

Cでてこずりまくったため,ACはできましたがレートは上げられませんでした… A - ASCII code【AC】 chr関数で文字コードから文字に,ord関数で文字から文字コードに変換できます。 print(chr(int(input()))) B - Takahashi's Failure【AC】 max関数を使い食べ…

Atcoder 灰diff埋め ARC041~ARC055 振り返り

ABC048 A - 階段の下【AC】 AとBの符号が同じ時と異なるときで返す値を変える問題です.負の値の時-1を,正の値の時-1を返すsign関数を定義し,if sign(A)==sign(B)とすればよいことが分かります. sign関数は,例えばシンプルにif x 引数の絶対値を返す,つ…

統計学入門 第5章 練習問題 後半 解答まとめ

5.5 5.6 5.7 5.8 5.5 正n面体はどの面が出る確率もなので,期待値は \begin{align} E(X) = \sum_{i=1}^n xf(x) = \sum_{i=1}^n i\frac{1}{n} = \frac{1}{n}\frac{n(n+1)}{2} = \frac{n+1}{2}\end{align} である.分散は \begin{align} V(X) &= E(X-\mu)^2 \\…

統計学入門 第5章 練習問題 前半 解答まとめ

5.1 i) ii) iii) 5.2 5.3 i) ii) 5.4 5.1 i) [a, b]の一様分布の確率密度関数は \begin{align} f(x) = \frac{1}{b-a}\end{align} であるので,[0, 6]上の一様分布の確率密度関数は \begin{align} f(x) = \frac{1}{6}\end{align} となる.期待値は \begin{ali…

機械学習を解釈する技術 まとめ

機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック 作者:森下 光之助 技術評論社 Amazon まとめ 各章まとめ 1, 2章 3章 4章 5章 6章 まとめ 機械学習の性能を追い求めるだけで無く,どうしてそのような出力を出したのかを説明する能力も必要…