How to Generate a Sequence of Unique Random Integers
Suppose we wish to generate a sequence of 10000000 random 32-bit integers with no repeats. How can we do it? I faced this problem recently, and considered several options before finally implementing a custom, non-repeating pseudo-random number generator which runs in O(1) time, requires just 8 bytes of storage, and has pretty good distribution. I thought I’d share the details here. Approaches Cons
【翻訳】/binと/usr/binが分裂してる訳 - みっどメモ
Translation of "Understanding the bin, sbin, usr/bin, usr/sbin split" Posted by midchildan on May 22, 2015 1969年、どのようにケン・トンプソンとデニス・リッチーはPDP-7でUnixを開発したか知っているだろうか。実は1971年に彼らは1.5MBのRK05ディスクパックを2つ搭載したPDP-11にアップグレードした。 彼らのOSが大きくなり、ルートファイルシステムとして使ってた1個目のディスクに収まりきらなくなったとき、保存しきれなくなったファイルは2個目のディスクに移した。このディスクにはもともとユーザーのホームディレクトリが保存されてたために /usr という名前でマウントされていた。こうして第二ディスクに /bin , /sbin , /lib , /tmp などOSのディレ
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
【画像】 マクドナルド、11年ぶりレギュラー新作「モグモグマック」を25日から発売 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
【画像】 マクドナルド、11年ぶりレギュラー新作「モグモグマック」を25日から発売 1 名前： ダイビングヘッドバット(空)＠＼(^o^)／：2015/05/24(日) 19:02:22.78 ID:aIPto5gA0.net 5月25日（月）からレギュラー商品としてデビュー 日本マクドナルド株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長兼CEO：サラ・エル・カサノバ）は、お子様向けメニュー「ハッピーセット」で選べる「メインメニュー」の、11年ぶりとなる新レギュラーメニューとして、3種類の野菜を練りこみグリルしたチキンパティを使った「モグモグマック」を、全国のマクドナルド店舗(一部店舗を除く)にて、5月25日（月）から販売開始いたします。 この「モグモグマック」は、“子供が野菜も楽しく食べてくれるサンドイッチがあったらいいのに”という、一般のお母様のご意見を聞きながら開発した、新レギュラーメ
niconico cho kaizo
5. 使ったネットワーク 1. ノイズ画像から9x9のパッチを入力 2. 畳み込み1 -> 9x9x32 3. RELU 4. 畳み込み2 -> 9x9x64 5. RELU 6. 畳み込み3 -> 9x9x3 7. 全結合NN -> 1x1x3 8. きれいな方の画像の画素とユークリッド距離を比較 よくあるCNNとの違いは、 • プーリングを使わない • 位置が大事だから • 分類ではなく回帰 • 出力が画素値だから 7. 大変だったこと • Caffeで再帰やるの実はちょっと大変。チュートリアル には分類問題しか無い o How to regression? (issue) https://github.com/BVLC/caffe/issues/512 o “Caffeのデータレイヤで夢が広がる話” http://www.slideshare.net/rezoolab/caffe •
「ペニスで戦う生き物の存在」や「売春する動物」など8つの信じがたい科学的事実で学校では習わないこと
by George Thomas 数学を学ぶには計算ドリルではなく「高度な数学」から学び始める方が効果的と言われているなど、現在の学校教育で学ぶことだけが学ぶべき内容とは言い切れないもの。学校で教えられる内容以外にも興味深い科学的事実は存在する、ということで、知られざる科学をBuzzFeedBlueが公開しています。 8 Crazy Science Facts You Won't Learn In School - YouTube ◆1：トーストを落とすと必ずバターを塗った面が床と接触する 「さあ食べよう」と手で持ったトーストが床に落ちる時、通常トーストは回転することになります。 この時、トーストが手元から床に落ちるまでの時間はトーストが半回転するのに十分なため、必ずバターを塗った面が下になるというわけです。 これは「落としたトーストがバターを塗った面を下にして着地する確率は、カーペットの
きんいろDeepLearning - White scenery @showyou, hatena
http://deep-learning-hackathon.connpass.com/event/12867/ このイベントに参加して、DeepLearning(Caffe)を回してみました。 大体これまで上がってる記事で、ゴチうさでDeepLearningされてるのがあったので対抗してきんモザでやってみました。ｎ番煎じです。（（既にラブライブ等でもされてるようなので）） 環境 Dynabook RX3(Core i5 M520, 4GBMem, Linux Mint 17.1 64bit) Amazon EC2 g2.2xlarge インスタンス 問題設定 事前にanimefaceで顔領域を検出した部分に対し、アリスであるかカレンであるか、それとも他のキャラであるかを判定したい 単純な３クラス分類問題ですが、アリスもカレンもキンパツなので、色によるキャラ判別はできません。おそらく輪郭や
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