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ブックマーク / komachi.hatenablog.com (6)

  • 武蔵野日記

    2022-12-07 水曜は休むと決めてスケジュール 12月以降は毎週水曜日は外せない予定が入っていなければ基的に有給休暇を取ることにしたので、有給休暇の日。3月まで全ての水曜日を休んで、ようやく今年度に付与された20日の有給休暇を全て使い切るくらいだし(そもそも年度末は会計の仕事やサーバ管理を… 2022-12-06 引率が必須になると手詰まりに 今日は出勤日。 午前中は基盤技術グループのミーティング。月最初の火曜日なので対面でやる回だが、そのせいか欠席者がいるような? 対面にすることで欠席になるなら、対面にしないでオンラインでやるし、対面でやる頻度が負担だという問題であれば、最初(… 2022-12-05 捨てる神あっても拾う神もいる 今日は必要があり出勤。 お昼休みの前後、論文紹介と研究会。研究会では4年生の進捗報告を聞く。あと D3 の学生が参加していた国際会議で最優秀論文賞をも

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    Hoo
    Hoo 2013/01/01
  • 中高大は男子校のほうが学力は伸びる - 武蔵野日記

    朝から高の原へ。意外に空いている。昼はならまちの江戸川へ。奈良に来るとまずここへ来る気がする……。 午後家に帰ってきてごろごろしたり。夜は踊る大走査線 THE MOVIE 3 を見たり。 以前購入した「男子校という選択」 男子校という選択 日経プレミアシリーズ 作者: おおたとしまさ出版社/メーカー: 日経済新聞出版社発売日: 2011/12/09メディア: 新書購入: 4人 クリック: 47回この商品を含むブログ (12件) を見るを読む。「なぜ東大合格トップ10の8校は男子校なのか」というのがオビで、以前紹介した「女子校育ち」と同じようなネタかと多少期待していたのだが、教育パパ・ママをことさら刺激するでもなく、男子校をおもしろおかしく暴露しているでもなく、割合中立なであった (取り上げられている学校の選択は偏っているが、意図的だろう)。 男子校出身者は大学の1-2年で彼女ができる

    中高大は男子校のほうが学力は伸びる - 武蔵野日記
  • Apple や Google でインターンシップをしたいなら、パッチを書きなさい - 武蔵野日記

    [twitter:@teenst] くんのTwitter経由で私がアップル社のインターンシップをTwitterで募集することになった経緯と結果を読む。たぶん日の大学生はApple (に限らずアメリカの大企業で求められている能力) を知らないので、「チャンスがあるなら挑戦したい!」と思うのかもしれないが、ほとんどの人の場合、応募以前の問題であることが多いのではなかろうか。たぶん日的感覚では、勉強のためにインターンシップに行きたい、というのだろうが、少なくともなにがしかの仕事ができる人でないと難しいのである。 Appleでのインターンシップについてはこちらの記事にも反応したことがあるのだが、コードを書ける人に言いたいのは、日常的に英語を使いましょうということ、逆に英語にはそんなに問題がないなら、開発しましょうということ。恐らく何らかの世界的なオープンソース開発コミュニティに2年以上継続して

    Apple や Google でインターンシップをしたいなら、パッチを書きなさい - 武蔵野日記
    Hoo
    Hoo 2012/08/29
  • 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

    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
  • 最先端の実験は必然的に大規模化する - 武蔵野日記

    大規模テキストデータ(もう昨今 GB 単位はそんな大規模ではなく、TB 単位以上)を対象とした研究をしている自分が言うのもなんだが、そもそも自然言語処理の研究ってそんなに大規模化する必要はないし、データ量を増やしたからといってそんなに劇的に精度が変わったりするわけではない(むしろ扱いに独特なコツが必要なので、うかつに手は出さないほうがいい)、と思っているのだが、なんでみんな大規模化したがるのかなぁ、と不思議だった疑問に得心がいった。 もちろん増やしたデータ量に対し log スケールで改善する、というような微弱な改善効果はあるのだが、そんなことよりはアルゴリズムを変えたり、用いるデータの質を上げたり、もしくは使う素性を工夫したり、はたまた全部同じだけどパラメータだけチューニングしたりするほうが大幅に精度に影響したりするのは世の常である。 で、今晩見た爆問学問で、先週の情熱大陸と同じくノーベル

    最先端の実験は必然的に大規模化する - 武蔵野日記
    Hoo
    Hoo 2009/04/04
    >人間の扱える範囲を遙かに超えた量のデータから情報や知識を獲得できるというのは、なんか SF チックで(計算機がないと絶対できないことだし)楽しい。
  • 日本の大学院で博士に進学するということ - 武蔵野日記

    書き忘れないうちに専門教育に関して悩まれている人へ贈る言葉と裕福じゃないと博士後期課程に行けないとは限らないをメモしておく。 前者は日で大学院に行くのはお金の無駄だからアメリカに行け、という内容。後者は日で大学院に行くのも賢くやれば費用はかからない、という内容。少し詳しく見てみる。 まず前者から。 第二に、もし学位(Ph.D.)をアメリカでとるのであれば、日でやっていたマスターの二年間もそのお金も完全に無駄になる。少なくともアメリカのresearch universityでは、自然科学系の修士課程(マスターをとることを目標としたプログラム)というものは事実上存在していない(要はすべてがPh.D. program)ため、もう一度、アメリカ中の有名大学からピンに近い成績でやってきた新卒たちとゼロからコースワーク(専門の基礎教育)をやり直すことになる。 第三に、マスターを持っていても研究者

    日本の大学院で博士に進学するということ - 武蔵野日記
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