シェルからでも重い処理というのはちょこちょこあって、例えば超デカいログファイルを移動して圧縮したりというお仕事は世界中のあらゆる場所で毎日行われていたりする。コマンドラインからでも大量の圧縮済みログファイルをいっぺんに展開したい、とか。 あるディレクトリ以下に存在するたくさんのファイルを(圧縮済みのものを除いて)全部 bzip2 圧縮したい！と思ったら、とりあえずさくっと次のようにコマンドラインで叩けばいい。 $ find . -not -name '*.bz2' | xargs bzip2 これで、まあそんなに問題なく効率的にbzip2圧縮ができる。だがしかし。 最近は複数コアのCPUが普通に転がってるし、あまつさえHyperThreadingが有効になってたりしてOSから見える論理CPU数がハンパない。普通に8とかある。その一方で複数コアを使用してくれるコマンドというのはあんまりなくて

セウがメイヴを両断。しかしセウも負傷。メンサーブとともにいったん退く。そのころ霧亥たちは妖精っぽいやつらにメンサーブをなんとかするよう依頼された。会話の中で、現在地は東亜重工第8空洞であることが判る。別の空洞のAIが正常である可能性に賭け、霧亥たちは第7空洞を目指す。途中メンサーブの妨害があり、かつ妖精っぽいのの電力が途切れたために、再び第8空洞へ戻る。 ・セウ強いっすね。メイヴを分断しちゃった。イヴィが怒ってる。彼らは夫婦。珪素生物はとても感情が豊かだ。ひっそりと都市で生き延びる人間なんかよりも、よっぽど種族として都市世界の環境の中で謳歌しているような印象を受ける。ブロンもテンション高いし。 ・あの妖精っぽいやつ。ちょっと疑問なんだがこれはどういう生き物なんだろうか。無生物？　なんでも作れる機械のメンテナンスを業務にしている。なんというか、この生き物に対してシボも霧亥も優しすぎないだろう

本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu

こんにちは。コロンビア大学の久米です。7月からの2ヶ月間、ロボットと機械学習をテーマにインターンをしました。この記事は先日、ustreamで発表した内容のダイジェスト版となっています。 インターンでは、６本脚ロボットが脚を失ってもすぐに新しい歩き方を学習する方法の実装を行いました。具体的にいうと、Natureで2015年に発表された、Robots that can adapt like animals(PDF)の再現実験です。ロボットの組み立て、シミュレーション(事前学習)、手法の実装、実験をしました。 下の動画を御覧ください。６本脚ロボットは、６本の脚を使って歩行します。左側の動きが通常時の動き方です。歩行中、脚を一部失ってしまうこともありえます(下の写真)。そうすると右側の動画のように同じように脚を動かすだけでは、前向きに歩くことができなくなってしまいます。 今までの方法では、ロボット

8月4日18時から、秋葉原のダイビル5F交流施設で「未踏研究会キックオフ」が開催されました。定員いっぱいに人が集まり、とても濃密な時間を過ごすことができました。 「未踏研究会」とはどういう仕組みなのかについて、まず理事の荒川さんから解説がありました。未踏研究会は、社団メンバーの興味関心を切り口に、色々なワーキンググループを作ることによって、未踏社団内外の創造的人材をつなぐハブとして機能しようという試みです。未踏社団に閉じるのではなく、社団の外にいる創造的人材にもオープン、という方針が明示的に語られたのはとても重要なポイントだと思います。開発合宿なども計画されているそうで今後が楽しみです。 次に2010年本体の小池さん（Plusadd株式会社）による「起業」をテーマとしたワーキンググループの紹介がありました。全員起業するべきというわけではないが、知識がないせいで過剰に恐れるのは良くないので、

Google のウェブログ公開ツールを使って、テキスト、写真、動画を共有できます。

ふと思い立ってFlexでターミナルエミュレータとTelnetクライアントを書いてみました。（と言ってもCからActionScriptへの移植なわけですが） 巷で話題のSocketとByteArrayをバリバリ使ってます。 エスケープシーケンスの処理が破滅的に大変で丸一日かかってしまったのですが、ここにきてvimが動いた！ので、とりあえずスクリーンショットだけ公開。 ↑vimでウィンドウ分割しています。 screenも使えます。ANSI Colorにもしっかり対応。マルチバイト文字も大丈夫。文字コードはEUC-JPもいけます。 今のところの問題点としては… 文字の背景色が出ない カーソルが見えない 矢印キーが使えない スクロールバッファがない うーむ。矢印キーが使えないのはキーイベント周りを直せばいいとしても、スクロールバッファは難しそうな気がする。 ※追記：ソースコードも公開しました→続・

久しぶりの投稿になる。最近、受験校をはっきり定めたのでそのことについて手短に書く。 受験校は？ ズバリ、長崎大医学部医学科。 理三じゃないの？ ちがうよ〜。 なぜ長崎大？ 主な理由は2つある。ひとつは、長崎大は伝統的に感染症に強く、感染症の研究室の環境は随一と思われるということ。たぶんこのブログに書いたと思うが、長崎大の熱研内科のスタッフからはかなり歓迎されていて、学部生の頃から研究室に出入りし、研究技術を目で盗み、自ら研究するという短期的な夢が叶う。 もうひとつは、理三は無理だと悟ったこと。自分は現在社会人として（時短勤務ではあるが）働き、なおかつ博士院生として大学にも所属している。最近仕事も難しくなってきて、要求されるスキルが増え、業務外に仕事で使う技術の勉強をする必要に迫られている。さらに大学ではjournalに投稿する論文と、来年度には博士論文の執筆が控えている。この状況下で確保で

SketchSortとは全ペアー類似度検索(与えられたデータセットからすべての類似するデータペアーを発見する問題)を高速に解くためのソフトウェアーで、以前に論文とソフトウェアーを公開しました。 論文: Yasuo Tabei, Takeaki Uno, Masashi Sugiyama, Koji Tsuda: Single Versus Multiple Sorting in All Pairs Similarity Search, The 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML), Tokyo, Japan, 2010. ソフトウェアー: https://code.google.com/archive/p/sketchsort ブロブ記事: http://d.hatena.ne.jp/tb_yasu/20100911/1284207

One of the problems about sleeping in the same room as your toddlers is that you can't use standard booklights for the fear of waking them up. This is also true (for me) when reading on the airplane. This is why I decided to create this booklight that is (near) invisible from everyone else but you. From the reader, it's looks as bright as any other booklight, but from an offset angle, it's hard to

3/31付けで4月から国立研究開発法人になった産業技術総合研究所を退職致しまして、4/1からTreasure Dataに入社しました。第一号のResearch Engineerとして東京オフィスで働きます。 CTOの太田さんから2013年頃に一度お誘いを受けておりましたが、2014年になってまた声を掛けて頂き、2年越しでの入社となりました。 なんでTreasure Data？ 現在のTreasure Dataでは、毎秒45万レコード、4,000億レコード/日ものデータが投入されていて、Hiveで処理されるデータ量も3+ペタバイト/日と急速な発展をとげております。研究でもこの規模のデータ量を扱うことはGoogleやFacebook等の一部の研究者を除いてはありませんから、非常に挑戦的な課題に取り組める環境であることにDB研究者として第一に魅力を感じました。優秀なエンジニアが集まっていて刺激的

Lang ist Die Zeit, es ereignet sich aber Das Wahre. □ Large Language Models as Markov Chains >> https://arxiv.org/abs/2410.02724 An equivalence between generic autoregressive language models with vocabulary of size T and context window of size K and Markov chains defined on a finite state space of size O(T^K). The stationary distribution is the long-term equilibrium of the Markov chain defined by