Scala de Design Patternまとめ - なんじゃくにっき
Scala de Design Patternのまとめ。 Gang of Fourの23パターンとそれ以外のデザインパターンが少しある。 結構ふざけた例とか分かりにくい例が多いけどそれはご愛嬌。 Scalaの言語自体の機能やライブラリが強力なので、 ここで挙げたやり方以外にもっと色々なやり方があるはず。 GoFデザインパターン 生成に関するパターン Abstract Factory Builder Factory Method Prototype Singleton 構造に関するパターン Adapter Brige Composite Decorator Façade Flyweight Proxy 振る舞いに関するパターン Chain of Responsibility Command Interpreter Iterator Mediator Memento Observer Stat
200回でもやり直せ！ - ICHIROYAのブログ
なにか精魂込めてやったことを、200回やり直すなんてことを、僕はできるだろうか？ たまたま、最近知ったふたつの素晴らしい業績のトライアルの数が、200回だった。 ひとつは、『本泥棒（原題：The Book Thief』というマークース・ ズーサック氏のベストセラー小説だ。この本は ニューヨーク・タイムズ誌のベストセラーリストに230週に渡って留まり続け、800万冊を売り、40ヶ国語に翻訳され、ハリウッド映画にもなった。 この小説は、ナチス政権下のドイツで、里子に出された孤独な少女リーゼル、本を盗むことを密かな慰めにする少女の数奇な運命を、「死神」がナレーターとなって読者に語りかける異色の物語文学だそうだ。（未読） 本泥棒 作者: マークースズーサック,Markus Zusak,入江真佐子 出版社/メーカー: 早川書房 発売日: 2007/07 メディア: ペーパーバック 購入: 2人 クリ
Deep learning実装の基礎と実践
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) l Preferred Networks リサーチャー l Jubatus のアルゴリズム開発 – Jubatus: NTTとPFIで共同開発しているオープンソースの分散 リアルタイム機械学習基盤 http://jubat.us/ l 現在は映像解析とディープラーニングの研究開発に従事 2 3. ニューラルネットの基礎、実装、実験について話し ます l ニューラルネットの道具 – 全体の構成、⾏行行列列による表現、損失関数、誤差逆伝播、SGD l 主要な実装 – Pylearn2, Torch7, Caffe, Cuda-‐‑‒convnet2 l フレームワークの基本的な設計 – テンソルデータ、レイヤー、ネット、最適化ルーチン – アーキテクチャの記述⽅方法（宣⾔言的、スクリプティング） l 実験の進め⽅方
自分の業務以外のシャドーワーク - 未来のいつか/hyoshiokの日記
サイボーズ式の小崎さんのインタビューが面白い。*1 仕事が楽しくなくて、後ろ向きな動機からはじめた仕事が本職になっちゃうとか、人生のなかで二つの俺プロジェクトとか、仕事をサボって勝手にやってみたらうまくいったとか、なかなか面白い。 言われたことをちゃんとやるというのは重要だけど、言われたことしかやらないというのでは成長がない。勝手に何かをやって、学んでいくと言うのが成長には欠かせない。 自分にとってもオープンソースなんかは業務とは一切関係ないところからはじめていつのまにかにそれが仕事になっていて、あまつさえ会社を立ち上げてしまった。 Googleの20％ルールはそれを制度化したものとして有名だが、正式な業務以外を勝手にやるものをシャドーワークとか、スカンクワークとか言う。社内でそれを黙認したり、むしろ奨励したりする企業もある。DECはそのようなプロジェクトをミッドナイト・プロジェクトとよん
第1回 2014年度 確率論・Chapter1 確率（1.1‐1.2） — 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
システム情報系情報工学域 教授である稲垣敏之先生による確率論の基礎講義（全10回）の第１回。 確率の公理、確率空間、確率変数、分布関数、期待値、特性関数、極限定理などについて講義する。
ピタゴラス勝率 - Wikipedia
ピタゴラス勝率（ピタゴラスしょうりつ、Pythagorean expectation）は、得点と失点からチームの勝率を予測するセイバーメトリクスの計算式である。チームの実際の勝率とピタゴラス勝率を比較する事で、どのくらい幸運であったかの検証も出来る。この名称はピタゴラスの定理と数式が類似しているところから来ている。PECOTAシステムやWARでもこの式を元に勝率を予測している。 ビル・ジェームズによって考え出された。ピタゴラスの定理に似た簡単な数式を利用してチームの勝敗記録を予測することは比較的容易である事が判明した。 算出方法は（総得点の2乗）÷（総得点の2乗＋総失点の2乗）である。 Runs Scored = 得点 Runs Allowed = 失点 式は実証結果に一致するように指数を変更したり、頻繁に改良されている[1]。 ピタゴラス勝率を改良したPythagenpatでは得失点に対
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