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In [70]: %%timeit ...: a = 0 ...: for i in range(100): ...: a = max(a, random.random()) ...: 10000 loops, best of 3: 37.7 us per loop In [45]: os.path.exists? Type: function String Form:<function exists at 0x10890be60> File: /Users/*** Definition: os.path.exists(path) Docstring: Test whether a path exists. Returns False for broken symbolic links In [46]: os.path.exists?? Type: function String Form
Recurrent neural networks (RNNs) stand at the forefront of many recent developments in deep learning. Yet a major difficulty with these models is their tendency to overfit, with dropout shown to fail when applied to recurrent layers. Recent results at the intersection of Bayesian modelling and deep learning offer a Bayesian interpretation of common deep learning techniques such as dropout. This gr
10月1日より、新しいMacOS「El Capitan」がリリースされました。 12番目となるOS Xですが、さっそく私もサブマシンであるMacBook Pro Retina 13インチモデル(Mid 2014)にインストール。 サブマシンとはいえ、自宅の仕事場以外で仕事する際はこのマシンがメインとなり、PhotoshopやIllustrator、Codaにsketchと、デザイン系ソフトてんこ盛り、おまけにライティングの仕事の際は外で仕事をする機会が多いので、メインで使うことになるくらいです。 新しいOSを試す際は、人柱にはならず様々なレビューを見てからインストールするのですが、今回はIOS9との連携、全体的に安定度が増しているというレビューを見ていましたので、早々とインストールしました。 全体的な印象としては、Retinaの画面以外ではきついのではないかな、という印象です。 フォントの
皆さん、こんにちは。 エクストリームデザインの遠藤と申します。 最近注目していた DataRobot のハンズオンが 開催 されたので、参加してきました。 なかなか熱かったので、レポートしてみたいと思います。 DataRobotとは? 世界中のデータサイエンティストが腕を競う Kaggle の上位ランカーを何人も雇い、その知見を集結して予測モデル作成を自動化させたプロダクトです。 極論すると、データを与えると自動で機械学習のアルゴリズムをパラメータを変えながら何十種類も検証し、アンサンブルすることも合わせて結果を出力。予測モデルはAPIでそのまま利用可能。ここまで早ければ数時間。精度は過去のKaggleでトップクラスになる場合も、、といった感じとのことです。 なんだか夢の様な話ですが、以下でもう少し詳しくみていきたいと思います。 会場でのユーザーの声 DataRobot社は リクルートと事
Android Studio本はRe:VIEWを使って書いてました。Re:VIEWへのフィードバックと思い、使ってて思った不満点とか改善要望をまとめてみました。このエントリ自体はRe:VIEWに対するネガティブな内容になってますが、今のRe:VIEWでも十分便利です。逆の見方をすれば、これ以外の不満は無いです(実際、超絶便利だったし、PDF生成しやすいこと考えるとSphinxより良かった)。 アイコンが無いのが分かりづらい 本の性質上、@{...}を多用してたんだけど、このタグで指定したアイコンリソースのパスが間違っているのが気づきづらくて最初難儀しました。PDF作成すると、アイコン指定が間違っているページまでしかPDFが生成されないので、それで判別してたけど、@{...}も{//image[...]{...}みたく、指定したパスにファイルが無いことを警告してくれると良いなと思いました。
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