長くてグチャグチャ絡まるコードを必要な長さにスッキリまとめる方法 : ライフハッカー［日本版］, 仕事も生活も上手くこなすライフハック情報満載のブログ・メディア
コードの長さは20cmで足りるのに2mもあるコードを使わなきゃいけないとか、引き出しの中でグチャグチャに絡まるコードをどうにかしたいという時には、このまとめ方をマスターすれば全て問題解決です。 生産性向上系ブログ「Silver Clipboard」に、コードのまとめ方の説明とデモ動画が載っていました。このやり方でコードをまとめると、驚くほど簡単に必要な長さにコードがまとめられますよ。まずは動画をご覧ください。 冒頭でも書きましたが、このまとめ方なら引き出しの中でコードが絡まる心配も無いですし、机やパソコンの後ろのスペースもスッキリです。 実はこの方法、米ライフハッカーでは以前も一度ご紹介したのですが、微妙にまとめ方が違って、こちらの方が断然使いやすいので、またご紹介させていただきました。前の方法でまとめてみた人も、こちらの方法も試してみてください。 How to Keep Your Spa
作画を体系的に理解するための7作品
はじめに最近アニメーター志望の若者と話す機会が多いのだけれど、そこで気づかされるのは、彼らの中に過去の作画（特に90年代以前の作品）を見たことのあるという人が、驚くほど少ないことだ。 例えば「金田伊功をどう思う？」と聞くと、「金田伊功って誰ですか？」という答えが返ってくる。「なかむらたかしの作画で何が一番好き？」と聞くと、「見たことがありません」と言われてしまう。「ではきみは、昔の作画を見たことがあるの？」と聞くと、たいていが「youtubeで流れていたものくらいなら……」という答えしか返ってこない。 今の若い人の間では、作画を体系的にとらえようという人は少ないようだ。見るのは専ら近年の話題作画ばかりで、歴史を辿ってみたり、系譜をひもといてタイミングごと理解しようとする人はほとんどいない。 これは、ちょっと由々しき問題だと思わされた。作画は、もう長いこと（20世紀の遅い時期から）マイノリテ
回帰のための能動学習と自然言語処理 - 武蔵野日記
東工大の杉山さんが「回帰のための能動学習」というテーマで講演してくれた。先月東工大の自然言語処理合同研究会でも杉山さんのトークを聞いたが、そちらは確率密度比に関する内容で、それとは被っていなかったので参考になる。 能動学習(active learning)というと、人手によるタグづけの手間を減らすために用いられる手法で、前提としてタグづけやサンプルの採取にとてもコスト(時間なりお金なり熟練なり)がかかるとき、いかにして少ないサンプルで機械学習するか、というようなことができる手法。自然言語処理では、たとえば最初いくらかの分量のデータをタグづけし、それから教師あり学習をして自動タグづけモデルを作成し、残りのタグなしデータに適用する。出てきた出力のうち、確信度の高いものはたぶん正解だろうからおいといて、確信度の低いものは現在のモデルで間違えている可能性が高いサンプルなので、これを人に見せてタグづ
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