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2015年11月2日のブックマーク (11件)

  • Redirection

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  • Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita

    アノテーションを実際に行っているのは以下の部分になります。 name: str: 引数nameが、str型であることをアノテート -> str: 関数greetingの返り値の型がstrであることをアノテート また、Type Hintsでは変数宣言における型コメントについても言及されています。 こちらは構文ではなく当にコメントの拡張になりますが、現在既にこうした型に関するコメントを付けているのであれば、上記の記法に乗っ取っておけば将来的に何かしらのツールで型チェックを行えるようになる可能性があります。 これがPythonに導入された、型のある世界・・・になります。 なお、付与されたアノテーションは、実行時にはチェックされません。端的に言えばコメントの延長となります。 そのため強制力はありませんが、実行時に何もしないためパフォーマンスに影響を与えることもありません。 よって原則的には静的解

    Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita
  • ランチ後に昼寝をすると、血圧が下がり心臓病のリスクが軽減することが明らかに - IRORIO(イロリオ)

    をとった後は、思わず眠くなってしまうもの。そんな時は少しうたた寝した方が、健康のためには良いとする研究結果が報告された。 うたた寝をする人は血圧が低下 これが発表されたのはロンドンで行われた「European Society of Cardiology(心臓病学)」の年次会合において。 研究に携わったのは心循環系の研究者たち。彼らは平均61.4歳の血圧が高めの人、386人をモニター。うたた寝の血圧に対する効果や影響を調べた。 その結果、日中にうたた寝をする人は、しない人に比べて血圧が1日24時間を通して5.0%減ることが判明。同時に動脈や心臓がダメージを受ける度合が低いことも分かった。 健康的なうたた寝の長さは約1時間 ギリシャにあるAsklepieion Voula General Hospital病院のManolis Kallistratos博士によれば、一見うたた寝による血圧低下

    ランチ後に昼寝をすると、血圧が下がり心臓病のリスクが軽減することが明らかに - IRORIO(イロリオ)
  • データサイエンティスト養成読本機械学習入門編の振り返りと補足 - sfchaos's blog

    9月10日,技術評論社より「データサイエンティスト養成読 機械学習入門編」が発売され,おかげさまで約1ヶ月後には増刷が決定しました. お読みいただいた方々に深くお礼申し上げます. データサイエンティスト養成読 機械学習入門編 (Software Design plus) 作者: 比戸将平,馬場雪乃,里洋平,戸嶋龍哉,得居誠也,福島真太朗,加藤公一,関喜史,阿部厳,熊崎宏樹出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/09/10メディア: 大型この商品を含むブログ (7件) を見るまた,出版日の夜には,KDDIウェブコミュニケーションズ様で刊行記念イベントが行われました. 「データサイエンティスト養成読 機械学習入門編」刊行記念イベント 私も著者の一人として参加させていただきました. 足元が優れない中ご参加いただいた方々,会場を提供いただいたKDDIウェブコミュニケーションズ様,

    データサイエンティスト養成読本機械学習入門編の振り返りと補足 - sfchaos's blog
  • プログラマは「勉強」の2文字を見たら「投資」に置き換えたらいい - give IT a try

    勉強は「しなければならない」ものなのか? ネットを見てると、ときどき「プログラマやITエンジニアは一生勉強し続けなければいけない」「休日も勉強しないと生き残れない」という記事を見かけます。 僕もそのとおりだと思いますし、実際それなりに勉強してる方だとは思います。 一方で、「なぜ休みを使ってまで勉強しなければいけないのか」という否定的な意見が出ることもあります。 そういった意見に対して、よく勉強している人は「自分は勉強だとは思っていない。趣味でコードを書いている」と反論します。 僕も勉強している側に立っている人間なので、「そうだね。好きでやってるから半分趣味だね」と同意します。 しかし、勉強することに疑問を持っている人に向かって「勉強は楽しいよ。趣味だと思えばいいよ」と言ったって、説得力はありません。 運動音痴で体育の時間が苦痛で苦痛で仕方なかった僕に向かって「マラソンは楽しいよ。伊藤さんも

    プログラマは「勉強」の2文字を見たら「投資」に置き換えたらいい - give IT a try
  • プログラミングコンテストプチテクニック(g++) - kyuridenamidaのチラ裏

    僕が知ってると楽だと思うもの。C++(g++)使ってる人向け。いろいろなのごちゃごちゃまぜまぜしてます。大きい配列グローバル配列として宣言しないと謎のセグフォします。ローカル変数で確保すると、[1000][1000]でもうセグフォしちゃったりするので注意。(JOI予選・選共にそれで苦しんだ人が少なくなかったようです。)配列を多めに確保しよう少し余分に取ることで残念バグとかで死にません。切り上げcmathのクラスのceil()関数を使ってもよいが、A/Bを切り上げたい時、「(A+B-1)/B」で切り上げられる。ビットを数える__builtin_popcount(n)もうわざわざ実装する必要はありません!最大公約数・最小公倍数求める#include ヘッダの__gcd(a,b)を使うと良いです。a,bの最小公倍数はa/__gcd(a,b)*bとかでやると算術オーバーフローしなくてグッドです。

  • ブログを始めて1年で毎月9万円稼げるようになった超具体的な方法 - やぎろぐ

    2015-11-01 ブログを始めて1年で毎月9万円稼げるようになった超具体的な方法 スポンサーリンク Tweet "やぎろぐ"を書き始めてから1年が経ちました! 飽きっぽいぼくがこんなに続けられてるのはほんと奇跡。 一年前はブログにこんなにハマるなんて全く思っていませんでした。 いつもシェアしたり、コメントをくださる読者の方のおかげです。当にありがとうございます。 せっかく1年経ったということで、これまでの振り返りの意味を込めて大学生のぼくがどうやってブログで毎月9万円稼げるようになったかをまとめておこうと思います。 よし、ガッツリ書くぞ。 9万円の内訳 GoogleAdsence 4万円 Amazonアソシエイト 2万5千円 サロン収益 2万円 その他アフィリエイト 7千円 八木仁平レンタル 3千円 PV数の推移 ブログはどこで始めるのがいいのか ブログで稼ぐために考えるべきこと 1

    ブログを始めて1年で毎月9万円稼げるようになった超具体的な方法 - やぎろぐ
  • Engadget | Technology News & Reviews

    Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger

    Engadget | Technology News & Reviews
    agw
    agw 2015/11/02
  • 機械学習の精度向上と高速化について - てくすた

    エンジニアの id:necojackarc です。 ここ数ヶ月、長年貼られたガムテープを剥がして綺麗に貼り直すような仕事をしています。 エントリではピクスタと機械学習についてで軽く触れた、私が今年の春頃に取り組んでいた機械学習を使ったタグ翻訳の精度向上と高速化についてご紹介します。 texta.pixta.jp 翻訳精度向上 翻訳精度*1向上のアプローチとして、まずは翻訳精度が低い原因を特定する必要があります。 調査の結果、学習データの問題、より具体的に言うと、学習データの多様性の低さが翻訳精度を低下させている原因のひとつでした。 データの多様性の低さが翻訳精度を低下させる理由を以前のエントリでも取り上げた「タイ」という言葉を例にして考えてみます。 とある画像についた「タイ」を翻訳するとき、その画像に付いている他のタグが重要になります。画像に「海」や「日」などがついていれば、なんとな

    機械学習の精度向上と高速化について - てくすた
  • R vs Python:データ解析を比較 | POSTD

    主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま

    R vs Python:データ解析を比較 | POSTD
  • 数値計算で必要な数式変形について – はむかず!

    @beam2dさんの記事が面白かったのだが、これを読んでよくわからなかった人もそれなりにいるだろうという想定で、補足説明のつもりでこれを書いている。 いろんなところで話をするのだが、「数学≠数値計算」である。数学の知識と数値計算の知識はちょっと違う。方程式の解が解析的に解けて、やった解けた!と思っても、その値をコンピュータで計算して結果を出すまでにさらに工夫が必要なことがよくある。コンピュータ内部での数値表現の特性を理解した上で、コンピュータフレンドリーな数式にさらに変形しなければいけないことがある。 例1: Sigmoid関数の計算 機械学習でよく出てくるSigmoid関数 $$ \sigma(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $$ であるが、これは\( \lim_{x\to \infty} \sigma(x) =1 \), \( \lim_{x\to -\infty} \