『スマブラSP』しずえが「アシストフィギュアを無限に呼び出し続ける」バグが発見される。画面内をリオレウスが埋め尽くす - AUTOMATON
ホーム ニュース 『スマブラSP』しずえが「アシストフィギュアを無限に呼び出し続ける」バグが発見される。画面内をリオレウスが埋め尽くす 『大乱闘スマッシュブラザーズ SPECIAL』にて、またしてもコミカルな現象が確認された。その現象とは、2人のプレイヤーがしずえを使い、とある行動をすることにより、アシストフィギュアが無限に呼び出されるというもの。第一発見者は、YouTube投稿者であるTheAfrowJow氏。友人のJohnと共にIsabelle（しずえ）を使っていた時に発生したという。弊誌でもこの現象を確認している。 発生条件としてはこうだ。2人のプレイヤーが、しずえを選び乱闘に参加する。そしてアシストフィギュアを出現する設定にしておく。アシストフィギュアが出た際に、ふたりのプレイヤーが、左右から同時にひとつのアシストフィギュアにむかって釣り針投げ（横B）を試みる。タイミングがあえば、
機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男
本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする！という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ！というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
アカウント削除機能に意味はない - Qiita
Webサービスでアカウント削除機能を要求するユーザの話はよく聞くわけですが、これには残念ながら全く意味が無いと、1Webエンジニアであるぼくは思っているのですが、その理由をだらだらと書いてみようと思います。非エンジニアでも分かるように書いたつもりですが、作者が特にそういう能力に秀でているわけでもないので難しいかもしれません。 技術的な問題 現代の多くのWebサービスはデータの保存をRDB(SQL)に依存しています。これには色々特徴があるわけですが、実際の実装を想定して説明していきましょう。 ユーザがいます。ここではUserというTableとしましょう。RDBで定義したTableは同じ形式の物を沢山保存することができます。なので、作られた沢山のUserは1箇所のTableに纏めて配置されます。 Twitterみたいなサービスを想像すると、ここでTweetできる必要がありますね。TweetはT
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