【ニャン次元】とっておきのネコの画像ください カナ速
●なんで土方や鳶職の底辺職共って普段偉そうに踏ん反り返ってるの？ 土方っていわゆる将棋の歩みたいなもんだろ？ いなきゃ社会が成り立たないけど、基本誰にでも出来るから馬鹿にされてる 誰にも出来無い仕事をしてる土方もいるだろうけど ●【ニャン次元】とっておきのネコの画像ください 電車ネコは総武横須賀線か？ ●なんで土方や鳶職の底辺職共って普段偉そうに踏ん反り返ってるの？ 74 お前は何様だｗｗｗｗ ●【ニャン次元】とっておきのネコの画像ください 至福・・・ ●異性の方程式 女の価値＝容姿×（知性＋ユーモア） 男の価値＝知性＋ユーモア＋容姿＋金 どうでもいいけどこの方程式いろいろとむちゃくちゃじゃね？ ●なんで土方や鳶職の底辺職共って普段偉そうに踏ん反り返ってるの？ 稼ぐことにしか生きがいを見出せないってことか ●なんで土方や鳶職の底辺職共って普段偉そうに踏ん反り返ってる
論文もコール＆レスポンス重要 - 発声練習
論文も表現の一種なので、読者に興味をもって読んでもらうためには技術が必要。その技術の一つがコール＆レスポンス（「フックをかける」というかもしれない）。具体的には、「読者の頭の中に質問を生成→筆者なりの解答でそれを解消」という行為を繰り返すということ。 論文はツルツルと読めることが重要なのだけど、あまりツルツルしすぎると読者は暇になってしまい集中力が途切れる。集中力が途切れると著者が一番主張したいことを読み飛ばしてしまう可能性もある。論文の大前提は「読者はあなたの論文に興味はない」。 読者の頭の中に質問を生成するための技法はいくつかあると思うけど、私が思いつくのは3つ。その1は「結論をいきなりぶつける」、その2は「質問を提示する」、その3は「難しさなどを確認してみせる」の3つ。 結論をいきなりぶつける みなさまにご愛読いただいているエントリー価値の判断基準が自分の外にある人間は表現者になれな
博士で身につけるべき研究力とは穴埋め問題の作成能力 - 武蔵野日記
研究室生活 基礎文法最速マスターでも、著名な id:next49 さんの 発声練習 と並んで取り上げられて恐縮しているが、そういうわけで少し研究に関するエントリを書いてみる (笑) 理系のための「即効!」卒業論文術―この通りに書けば卒論ができあがる (ブルーバックス) 作者: 中田亨出版社/メーカー: 講談社発売日: 2010/01/21メディア: 新書購入: 10人 クリック: 78回この商品を含むブログ (12件) を見る を読んでみた。これはやればできる卒業論文の書き方をまとめたものらしいが、ぶっちゃけ web で公開されているもののほうが、卒論の書き方の指南書としてはおもしろい。しかしながら、こちらの本のほうは、卒論を書くということ以外の話が充実しているので、それはそれで読む価値あると思う(とくに博士に進むか迷っている人とか)。あと、上記のページには「エンジニア・職業研究者をめざす
僻地 - Bayesian Setの種明かし
Bayesian Setとは集合D_Cが与えられたとき、そこから「類推」して、元の集合C⊃D_Cに入る元xを(「自信」の度合いを表す数値つきで)求めるというもの。ただし、D_Cの元やxは特徴データ{c_i}をもっているとする。で、原論文を読むとΓ関数がずらずらでてきておどろおどろしいのだけれど、実はやっていることは簡単だということに気がついたので、書いてみる。簡単のために、特徴はあるかないかの2値的とする。(一般的には連続量も扱える。)すると、Bayesian Setのアルゴリズムがやっていることは、xについて観測された特徴c毎に重みwを足していくだけである。重みwはハイパーパラメーターα、βを使って,と書ける。ハイパーパラメータというと難しいそうだが、α_t = (Nc:D_Cでcをもつ元の数) + α、β_t = (N-Nc:D_Cでcを持たない元の数) + βと定めるので、α、βは先
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
勉強会のすすめ ---「樺島君とゆかいな仲間たち」の思い出 - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
しばらく前の神経回路学会誌に神経回路学会２０周年ということで， 分野を代表する方々がいろいろな思い出を書かれていました． われわれの年代では本村さん（産総研）が昔の話を書いていたので 私も昔話を書こうと思います（私の名前も出てきて感謝です＞本村さん）． こういう話は年寄りじみてて一度没にしかけたのですが， 何かしらの意味はあるかもしれないと思い直して投稿してしまいます． かつて，一部の人に伝説的となっている「樺島君とゆかいな仲間たち」 という勉強会のような集まりがあり，私の研究人生にも大きな影響がありました． それ以前の背景として，９０年代半ば頃，通産省の 「リアルワールドコンピューティングプログラム」（略称 RWCP）というものがあり， その中で「確率的知識の利用ワークショップ」という理論系の研究会を， 当時電総研の大津さんや麻生さん，理科大の上坂先生などを中心にやっていたのが ちょうど
[IR] Google WSDM'09講演で述べられている符号化方式を実装してみた - tsubosakaの日記
MG勉強会の後にid:sleepy_yoshiさんに教えてもらったWSDM 2009における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"で述べられている符号化方式のGroup Varint Encodingを実装してみた。 資料 講演スライド スライドの日本語による解説記事 整数の符号化方式 転置インデックスなどで文章番号のリストを前の値との差分で表すなどの方法を用いると出現する、ほとんどの値は小さな値となるためこれを4バイト使って表現するのは記憶容量の無駄である。 このためVarint Encoding、ガンマ符号、デルタ符号、Rice Coding、Simple 9、pForDeltaなど様々な符号化方式が提案されている。このうちVarint Encodingは実装が手軽なことからよく用いられて
![[IR] Google WSDM'09講演で述べられている符号化方式を実装してみた - tsubosakaの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d5a026a6225c4524c834d0237efa271b5b0d54f0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127124028144%2F17680117127124030436%2F1557332443)
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