Yoshihiro Kanamori's homepage
金森 由博 博士(情報理工学), 准教授 筑波大学 理工情報生命学術院 システム情報工学研究群 (旧: システム情報工学研究科) 情報理工学位プログラム (旧: コンピュータサイエンス専攻) (情報メディア創成学類) Google Scholar ※研究室の情報については「計算幾何学とグラフィックス研究室 (CGG)」(旧: 非数値アルゴリズム研究室) をご覧ください。 筑波大の住所: 〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1 [map] [バス情報] 居室: 総合研究棟 B 棟 1108 号室 (Phone: 029-853-5483, 内線 5483) 研究室 1: 総合研究棟 B 棟 1125 号室 (Phone/Fax: 029-853-5600, 内線 8473) 研究室 2: 総合研究棟 B 棟 925 号室 (Phone/Fax: 029-853-5388) E-
モテるサーバ管理力を磨くための4つの心得「サーバルームでは仮想マシンを起動出来ない女をアピールせよ」等 - cnosuke's blog (′ʘ⌄ʘ‵)
元ネタ: モテる女子力を磨くための4つの心得「オムライスを食べられない女をアピールせよ」等 参考:モテるクライアント力を磨くための 4 つの心得 「REST API にアクセスできない女をアピールせよ」等 « takeshik.log こんにちは、情報システムを専攻している学生です。私は学歴も知識もありませんしブスですが、サーバ管理に関してはプロフェッショナル*1。今回は、モテるサーバ管理力を磨くための4つの心得を皆さんにお教えしたいと思います。 1. あえてIPv6非対応のルータを飲み会に持っていく あえてIPv6非対応のルータを使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの男がいたら話しかけ、わざとらしくコンソールに接続していじってみましょう。そして「あ〜ん！ このルータ本当にマジでチョームカつくんですけどぉぉお〜！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功
モテるクライアント力を磨くための 4 つの心得 「REST API にアクセスできない女をアピールせよ」等 « takeshik.log
こんにちは、Twitter クライアントを実装している takeshik です。私はスキルも生産性もありませんしブスですが、Twitter クライアントに関してはプロフェッショナル。今回は、モテるクライアント力を磨くための 4 つの心得を皆さんにお教えしたいと思います。 あえて User Streams 非対応のクライアントを飲み会に持って行く あえて User Streams に対応していないクライアントを使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの男がいたら話しかけ、わざとらしくクライアントを出していじってみましょ う。そして「あ～ん！このクライアント本当にマジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたら もう大成功。「クライアントとか詳しくなくてぇ～！ずっとコレ使ってるんですけどぉ～！更新が遅いんですぅ～！ぷんぷくり～ん (怒)
C++er 達の post を集めてみました。 - 偏見プログラマの語り！
僕の TL には C++er がたくさんいます。僕は脳ミソ沸いてるのでこんな感じですが。 @PG_kura C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++ はぁはぁ C++.. 2010-09-03 18:40:09 via ラーメン大陸 とかく、Twitter にはすごい人がたくさん居るので興味ある人はフォローしてみると良いと思います。*1 *2 @nagoya313 僕はC++を得たが代わりに青春を失ったことに気づいた。 2010-07-13 00:30:23 via web @fetus_hina 「// このコードが直感に反して正しく動く事に関して、私は真に驚くべき理由を見
ふぐすまの風景写真スレ : まめ速
1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/09(月) 21:51:18.29ID:t33cNQOK0 2年くらい前から昨日までに撮った写真貼ってく。 前に他スレで貼ったやつ多数あり。 夕日が好きなので夕日の写真多し。 まずは初日の出 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/09(月) 21:51:56.18ID:E/Kz7sA/0 3：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/09(月) 21:54:15.12ID:t33cNQOK0 春、菜の花 4：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/09(月) 21:56:37.38ID:2FA8o4SNO このスレのBGMは間違いなく猪苗代湖ズ http://www.inawashirokos.jp/ 5：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りし
そろそろ地震から二ヶ月だしおまいらが撮った被災地の写真貼ろうぜ : まめ速
1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/05(木) 21:47:34.24ID:PtKQwrq30 べーべーですまんこ 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/05(木) 21:48:36.46ID:PtKQwrq30 5：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/05(木) 21:49:16.26ID:PtKQwrq30 6：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/05(木) 21:50:15.44ID:PtKQwrq30 7：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/05(木) 21:50:18.31ID:pgumbjqiP 8：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/05/05(木) 21:51:27.65ID:PtKQwrq30 10：以下、
そろそろ一番素晴らしい久石譲の曲を決めるぞ : まめ速
1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/04/23(土) 11:18:09.39ID:RrefVP60O summer 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/04/23(土) 11:18:41.86ID:uFeUgrMP0 >>1ででてた 4：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/04/23(土) 11:20:04.14ID:5goIHYsl0 >>1で終わってた 14：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/04/23(土) 11:26:09.34ID:tcKzlEFZO summerとかいい曲すぎて生きてるのが辛くなる 23：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/04/23(土) 11:35:43.33ID:YjkmaB0K0 この曲を聴くたびに小学生の頃の夏に戻りたくなる 6：以下
non-Negative Matrix Factorization (NMF) - naoyaのはてなダイアリー
以前に Latent Semantic Indexing (LSI) や HITS 絡みで SVD や主成分分析について少し書きました。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090212/latent_semantic_indexing http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090301/hits LSI では SVD を使って単語文書行列を分解し、低階数近似を行います。これにより、似たような次元をまとめたりといった効果が得られるのでした。自分の考察では HITS も同様のことを行っているという認識でした。 さて、集合知プログラミングを読んでいたら、第10章で "non-Negative Matrix Factorization" (非負値行列因子分解, 以下NMF) という手法が出てきました。NMF も SVD や主成分分析に同じく行列を分解
Google I/O コンテスト受賞作品のご紹介
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
類似度と距離 - CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
Quick-sort with Hungarian (Küküllőmenti legényes) folk dance
Created at Sapientia University, Tirgu Mures (Marosvásárhely), Romania. Directed by Kátai Zoltán and Tóth László. In cooperation with "Maros Művészegyüttes", Tirgu Mures (Marosvásárhely), Romania. Choreographer: Füzesi Albert. Video: Lőrinc Lajos, Körmöcki Zoltán. Supported by "Szülőföld Alap", MITIS (NGO) and evoline company. Click the link below to watch this visualization included in the
Tensor - Wikipedia
This article is about tensors on a single vector space. Not to be confused with Vector field or Tensor field. The second-order Cauchy stress tensor describes the stress experienced by a material at a given point. For any unit vector , the product is a vector, denoted , that quantifies the force per area along the plane perpendicular to . This image shows, for cube faces perpendicular to , the corr
特異値分解入門(1) - NtRand
An Excel Add-In Random Number Generator Powered By Mersenne Twister Algorithm ENGLISH RSS 特異値分解入門(1) May 20, 2010 互いに相関を持った正規乱数のセット（多変量正規乱数）を生成すること、これが金融工学のモンテカルロシミュレーションにおいて最も重要な技術となります。 系列の正規乱数列を生成する場合を考えます。 これらの乱数列の相関構造を記述するのが相関行列と呼ばれる の正方行列 です。 最終的に という形に分解することが目標となります（ここで t は転置行列です）。分解して得られた行列 を使って実際に相関乱数を生成する方法については、これも一般的な数値計算の教科書に載っていますのでそちらをご覧ください。 すぐ後で説明するように、この分解にはコレスキー分解を使えと、多くの教科書で教えて
潜在意味解析 - Wikipedia
潜在意味解析（せんざいいみかいせき、英: Latent Semantic Analysis、略称: LSA）は、ベクトル空間モデルを利用した自然言語処理の技法の1つで、文書群とそこに含まれる用語群について、それらに関連した概念の集合を生成することで、その関係を分析する技術である。潜在的意味解析とも。 1988年、アメリカ合衆国でLSAの特許が取得されている[1]。情報検索の分野では、潜在的意味索引または潜在意味インデックス（英: Latent Semantic Indexing, LSI）とも呼ばれている。 LSA では、各文書における用語の出現を表した文書-単語マトリクスが使われる。これは各行が各単語に対応し、各列が各文書に対応した疎行列である。この行列の各成分の重み付けには tf-idf (term frequency–inverse document frequency) が用いられ
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a compu
Precision and recall - Wikipedia
Precision and recall In pattern recognition, information retrieval, object detection and classification (machine learning), precision and recall are performance metrics that apply to data retrieved from a collection, corpus or sample space. Precision (also called positive predictive value) is the fraction of relevant instances among the retrieved instances. Written as a formula: Recall (also known
- Linked Data | つながるデータ
3年半ぶりにLinkedData勉強会を行います。第8回のテーマはWikidata (ウィキデータ)です。Code for Japan Summit 2016のセッションとして行われたウィキデータやろうぜの内容と同等のものを、インフォコム株式会社のご協力により東京でも行います。 第7回LinkedData勉強会関連資料
プログラミング言語人気TOP10の簡易解説
0-1. 前書き この世にはたくさんのプログラミング言語が存在します。Wikiepdiaのプログラミング言語一覧を見ると、実に200個以上というわけの分からない数の言語が並んでいたりします。 【参考URL】プログラミング言語一覧 - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%... 200の中にはほとんど使われてない言語も混じってるので、実際に仕事でざくざく使われている言語は20とか30とかそういうオーダーなのですが、それでも1人の人間が把握するにはちょっと多過ぎる数です。 本記事では、そうした有り余るプログラミング言語の海の中で「どれを勉強したらいいの？」とか「どれを採用するのが適切？」という悩みをお持ちの方が「よし、この言語に決めた！」と自信を持って決断できるように背中を押すことを目的として書か
prpaperdraft.dvi
The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web January 29, 1998 Abstract The importance of a Web page is an inherently subjective matter, which depends on the readers interests, knowledge and attitudes. But there is still much that can be said objectively about the relative importance of Web pages. This paper describes PageRank, a method for rating Web pages objectively and mechanically,
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