自然は「弱肉強食」じゃなくてもっと人の想像を超えて遥かに豊かだと思うよ 凶暴なヒョウアザラシが自分を撮影するカメラマンを「弱った仲間」「泳ぎが下手な子」と思って何度もペンギン(ご飯)をもってきてくれる話を聞く限りは https://t.co/4fLku4zDuV
etagsとは プログラミングをしていると、ある関数の挙動を知るためにソースを読みたい時がある。 しかしその度に関数が定義されているソースファイルを探すのは大変。 etagsを使うとEmacs上でコマンドを叩くだけで目的の関数定義のソースを参照できるようになる。 この機能を実現するためにetagsは、様々なプログラミング言語の関数定義の知識と検索機能を備えている。 準備 まずは、関数名と関数定義の場所のマッピングをするTAGSというファイルを作成する。 このファイルはタグテーブルとよばれる。 今回はElispのソースファイルを元にタグテーブルを作成する。 # cd /usr/share/emacs # find . -name "*.el" | etags -次にEmacsにタグテーブルの場所を教える。 M-x visit-tags-table Visit tags table: → /u
「海外で仕事をしたい」なんて一言も言っていない!:「英語に愛されないエンジニア」のための新行動論(1)(1/3 ページ) われわれエンジニアは、エンジニアである以上、どのような形であれ、いずれ国外に追い出される……。いかに立ち向かうべきか!?→「『英語に愛されないエンジニア』」のための新行動論」 連載一覧 中学から高校、大学、そして社会人になっても、今なお、私たちは、「必死に勉強すれば、なんだってできるのだ。英語だって例外じゃない」と言われ続けています。確かに、日々の激務の中から時間を捻出して、英語を身につけた方はいらっしゃいます。現実に、私はそのような人に出会ったことがあります。そして、数多くの成功体験談が、インターネットに溢れ、書店に書籍として詰み上げられています。 しかし、そのような成功体験をしている人は驚くほど少ないように思います。私が出会った人の中でも数えるほどしかいません。その
「世界を『数字』で回してみよう」現在のテーマは「人身事故」。日常的に電車を使っている人なら、一度は怒りを覚えたことがある……というのが本当のところではないでしょうか。今回のシリーズでは、このテーマに思い切って踏み込み、「人身事故」を冷静に分析します。⇒連載バックナンバーはこちらから 心身ともに疲れ果てて、帰宅している途中の電車の中のことでした。 退社時に電子メールで提出した資料は、今頃、上長がチェックしているはずです。私は帰宅後、自宅のPCでそれを受けとり、修正して、明日の朝に再提出しなければならない ―― そういうことが、既に数日間も続いていました。 いわゆる「修羅場」というヤツです。 『インターネットは、絶対に私を不幸にしている』と思いながら、満員の電車の中で押しつけられ、ドアの前の手すり棒にしがみついて、電車に揺られていました。 吐きそうなほど体がダルい。一秒でも早く自宅に到着して、
この地図でみると「日本て小さいなぁ…」とつい思ってしまうのですが、本当の日本の大きさは意外と大きいということをご存じでしょうか。 メルカトル図法を用いて作られたこの世界地図は、球体である地球を平面で表しているため歪みが生じ、国の大きさの比率が一定ではありません。地図上では小さく見える国が実際は大きかったり、大きく見える国が実は小さかったりするんですね。 そんな中、実際の国の大きさがチェックできるサイト『The True Size Of …』がめちゃくちゃわかりやすいと話題になっています。国の本当の大きさを、色々確認してみました。 日本デケぇ… このサイトでは、左上の検索バーに国の名前を入力(英語)するとその国が色づけされ、ドラッグして動かせるようになっています。 動かしてみると、色付けされた国が小さくなったり大きくなったり。その国が配置された緯度にきたとき、どのくらいの大きさになるのかが視
WindowsとUbuntu同一筐体にインストールしデュアルブートできるようにしている場合、Windowsの時刻が9時間ずれる事象に遭遇する場合があります。 従来は /etc/default/rcS ファイルに UTC=no と記載することで設定を行っていたのですが、16.04では設定方法が変わっています。 rcS(5): The UTC setting is replaced by the UTC or LOCAL setting in /etc/adjtime, and should have been migrated automatically. というわけで /etc/adjtime ファイルに設定するようになったようですが、このファイルはアップグレード直後には存在していませんでした。 次のコマンドを実行することで、(ファイルがなければ作成し)設定が行えます。 sudo time
中堅研究員はAIの向こう側に“知能”の夢を見るか:Over the AI ――AIの向こう側に(1)(1/8 ページ) 今、ちまたをにぎわせているAI(人工知能)。しかしAIは、特に新しい話題ではなく、何十年も前から隆盛と衰退を繰り返してきたテーマなのです。そしていまだに、その実態はどうも曖昧です。本連載では、AIの栄枯盛衰を数十年見てきた私が、“AIの彼方(かなた)”を見据えて、AIをあらゆる角度から眺め、検証したいと思います。果たして“AIの向こう側”には、中堅主任研究員が夢見るような“知能”があるのでしょうか―― 今、ちまたをにぎわせているAI(人工知能)。しかしAIは、特に新しい話題ではなく、何十年も前から隆盛と衰退を繰り返してきたテーマなのです。にもかかわらず、その実態は曖昧なまま……。本連載では、AIの栄枯盛衰を見てきた著者が、AIについてたっぷりと検証していきます。果たして“
去る 7/21(木) に行われた「異常検知と変化検知」輪読会で論文紹介をさせていただきました。 タイトルは「非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出」で、資料は SlideShare に上げています。 非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出 from hoxo_m 本発表で紹介した論文は下記です。 Hido+ (2011) Statistical Outlier Detection Using Direct Density Ratio Estimation 『異常検知と変化検知』「第11章 密度比推定による異常検知」では、密度比推定法として カルバック・ライブラー密度比推定法 KLIEP (Sugiyama+ 2008) 最小2乗密度比推定法 LSIF (Kanamori+ 2009) が紹介されていますが、LSIF を進化させた uLSIF という手
こんにちは。ゾンビ研究家のヨッピーです。 ゾンビ、殺してますか? 世の中に存在する映画やゲーム、漫画などで幅広く題材にされる「ゾンビ」ですが、そんなゾンビをモチーフにしたゲームアプリ「アンデッドファクトリー」をご存知でしょうか? ▶iPhone版「アンデッドファクトリー」をダウンロード ▶android版「アンデッドファクトリー」をダウンロード そう、皆さんもそろそろお気付きかも知れませんが、今回の企画はこのアンデッドファクトリーのPR企画です。 すみません、こっちもお金貰わないとやってられないんで。 このアンデッドファクトリーは「ゾンビを生成しまくって、敵の陣地を送り込んで虐殺しまくる」という狂ったゲームなのですが、それと同時に「ゾンビの大群に襲われる自分の街をどう防衛するか?」というのが重要なテーマでして、色んな防衛施設を組み合わせてゾンビの大群を撃退する、戦略性を問われるゲームであり
「Modobag」はバッテリーとモーターを搭載した、荷物と一緒に移動できる世界初の電動スーツケース。 重い荷物を持って広い空港内を移動しなければならないビジネスマンや旅行好きにとってはまさに夢のスーツケースで、便利なだけでなく“楽しい”というところがポイント。 歩く3倍の速さで移動! スーツケースの最高速度は12.8km/h。これは歩く約3倍の速度だそうで、屋内用と屋外用で時速約8km〜12kmまでスピードセッティングを変えることもできるのだとか。 操作はスーツケースについたハンドル使って行ないます。 スーツケースに搭載されたバッテリーを充電するには、USB電源を使用し、約1時間弱ほどでフル充電が可能。 ガジェット用ポケット付き またノートパソコンやスマートフォン等を取り出しやすいポケットも配置しました。 サイズは22×56×35cm、容量32L、重量8.6kgとなっており、乗り手の制限体
(編注:2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次: さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき? SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
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