はてなブログ | 無料ブログを作成しよう超絶品！死ぬまでに一度は食べてほしい煮込み10選 ああ。いかにもインターネット！みたいなタイトルをつけてしまった。 「超絶品！死ぬまでに一度は食べてほしい煮込み10選」て。読んでほしすぎて大仰な形容詞をつけて数字を入れて読み手の注意を引くタイトル、もうネット記事まるだしである。 でも、わかってほしい。…
enchant.js 怒涛の 100 tips | TM Life
※ phiary に引っ越しました. 毎日プログラミングやWebに関する情報を発信しています! RSS 登録してたまに覗いたり, tweet やハテブして拡散してもらえると幸いです. enchant.js 怒涛の 100 tips!! ローカル整理してたら昔勉強がてら作った enchant.js のサンプルが大量に出てきたので, 整理するついでに公開しようと思います. 最終的に 100超えちゃったけどw(全部で102個あります) 逆引きてきな感じでまとめてます. 参考になれば幸いです. 全て jsdo.it に移植したので Web上で実行できます!! fork なりダウンロードなりして遊んでくださいな♪♪ Tips Base(基本) 基礎です. enchant.js のテンプレートを用意しよう Entity(エンティティ) 表示物系の基底クラスです. 内部で DOM を持っているので表示は
ルールベースjuliusの誤認識対策にSVMを利用してみよう - お前の血は何色だ!! 4
前回やったことの続きです。 ルールベースの音声認識をjuliusでやったときに過剰にマッチしまくる問題への対策です。 前回、juliusのクセを観察し、独自のスコアリングをやりました。 多少は誤認識に強くなったのですが、それでも人と人が会話や議論するような短文のやり取りにさらされると、やっぱり誤認識してしまいます。 SVM もう、これは単純なパラメータの閾値では無理です。 ある閾値がそれを超えたら捨てるなどの単純な話ではないのです。 複数のパラメータが複雑に絡み合った世界です。 それをニンゲンの手で観察し、推論していては時間が膨大にかかってしまいます。 人間でやると大変なことは、機械にやらせましょう。 と、いうわけで、機械学習です。 今回は、機会学習の中からSVMを利用します。 SVMは精度もさることながら、学習速度はやや問題があるものの、判別は高速ですし、何よりライブラリが比較的揃ってお
たぶん30分でよくわかるLOUDS入門 - EchizenBlog-Zwei
IME本の効果でLOUDSの認知度が高まってきた気がする。が、一方で難しいという意見もチラホラある様子。 というわけでLOUDSをどこまでわかりやすく説明できるか？ということに挑戦したくなったので記事を書いてみるよ。 LOUDSというのは木を表すデータ構造。木というのは以下のようなものを想像すればよい。 この木を表すデータ構造を作りたい。単純に考えると各ノード毎に子ノードのIDを持たせておけばよい。つまり 0 => {1, 4, 5} 1 => {2, 3} 2 => {} 3 => {} 4 => {} 5 => {6} 6 => {7}というようなものを考える。ここで各IDと子ノード数を各1バイトで管理したとして 0 => {1, 4, 5} # 1 + 3 = 4バイト 1 => {2, 3} # 1 + 2 = 3バイト 2 => {} # 1 + 0 = 1バイト 3 => {}
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