Separating Programming Sheep from Non-Programming Goats
14 Jul 2006 Separating Programming Sheep from Non-Programming Goats ⚠ Please note, this paper was ultimately retracted by its author (pdf) in 2014: In 2006 I wrote an intemperate description of the results of an experiment carried out by Saeed Dehnadi. Many of the extravagant claims I made were insupportable, and I retract them. I continue to believe, however, that Dehnadi had uncovered the first
身も蓋もないが本当に有効な「論文の書き方」 - 発声練習
CAREERzine：身も蓋もないが本当に有効な「企画書の書き方」のフォーマットパクリです。 前例を重視する 論文には内容と結果、主張の独自性は求められますが、形式については独自性を求められません。むしろ、独自性が高く前例にしたがっていない論文はダメな構成の論文であるとみなされる傾向にあります。 企画書を書くとき、とくに、異動したてであるとか、新しい仕事であるとか、そういう場合は必ず、その部門での企画書に目を通しておくべきです。どういう順番で書いてあるか、どこを手厚くしているか、などに着目していきましょう。あるいは、前例となる企画書をフォーマットだと思って文章を上書きしていくのも有効です。 （CAREERzine：身も蓋もないが本当に有効な「企画書の書き方」より） 研究テーマや投稿先の学術雑誌、国際会議によって論文が通りやすいフォーマットというのが決まっていることが多いです。必ず投稿先の学
IT技術者と研究者を橋渡しする論文ソーシャルブックマークシステム - 発声練習
IT系でも活用しなければ損。論文を読んで広がる知見 読者の皆さんの中には、「論文」と聞くと身構えてしまう方も多いのではないでしょうか？ 論文というと、書くのも読むのも大変で何だか小難しいことが書いてあるもののように思えるものです。それどころか、「論文とは縁がない」「プログラムがすべてだ」と思う方もいるかもしれません。しかし、ある特定分野の技術や研究を詳しく知るためには、論文は手軽で確実な情報源です。 とはいえ、忙しい技術者のみなさまが論文を読むのは結構手間のかかる話。 基本的に英語なので英語が苦手だときつい 字数制限があるので、情報が断片的（1つの論文で1つのトピックしか述べていない） すべての論文を手にいれられるわけではない まず何の論文を読むべきかわからない。データベースで調べたとしても大量の情報がでてしまう。 以上のことと先日のセルフアーカイビングの話と合わせて考えると、日本における
グーグルの最新のデータセンターは非常識なほど進化している
昨日はITpro主催のイベント「ユーザー企業のためのエンタープライズ・クラウドフォーラム」に参加してきました。 日経コンピュータ 中田敦記者のセッション「みえてきたクラウドのコスト」では、グーグル、アマゾン、マイクロソフトの最新データセンターの動向を紹介してくれたのですが、これが非常に興味深い内容でした。セッションの内容からトピックを2つほど紹介します。 大規模データセンターは7倍効率がよい 1つ目は、日経コンピュータ2009年7月8日号で同記者が記事としても書いていることなのですが、データセンターの規模の経済について。1000台クラスの中規模データセンターと、5万台クラスのデータセンターを比較すると、大規模データセンターのほうが7倍も効率がよいというデータが示されています。 つまり、ユーザーがある大きさのコンピュータリソースを調達しようとするとき、大規模データセンターは中規模データセンタ
PRML合宿まとめサイト
■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
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