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2015年6月24日のブックマーク (5件)

  • Linuxの性能関連のまとめ - ITメモ

    性能測定コマンド sar :システム稼動状況 mpstat:CPU稼働状況 vmstat:仮想メモリ稼働状況 free :メモリ情報 iostat:ハードディスク,CPU使用状況 ps :プロセス情報 top :プロセス情報 目安 CPU CPU使用率:90%以上 CPU待ちプロセス数:2より大きい(1CPUあたり) メモリ メモリ使用量:ページングの発生回数 ディスク ディスク使用率:80%以上 ネットワーク ネットワーク使用率:80%以上 パケット衝突回数:送信パケットの10%以上 sarコマンド # sar [オプション] [-o ファイル名] 取得間隔 取得回数 -u:CPUCPU使用状況 -q:CPU:プロセスキュー、システム稼動負荷 -r:メモリ:メモリ,スワップ領域使用状況 -R:メモリ:メモリ動作状況 -B:メモリ:ページング統計値 -W:メモリ:スワッピング統計値 -b

    Linuxの性能関連のまとめ - ITメモ
  • C++によるSMOを用いたSVMの実装 - kivantium活動日記

    機械学習の手法にはいろいろありますが、その中でもサポートベクトルマシン(SVM; support vector machine)は高い精度で知られる有名な手法です。 以前C++で多層パーセプトロンを実装したので、今度はSVMをC++で実装してみました。kivantium.hateblo.jp SVMの解説 実装する前にSVMの原理を説明します。PRML下巻7章を参考にしました。 パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 作者: C.M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松裕治,村田昇出版社/メーカー: 丸善出版発売日: 2012/02/29メディア: 単行購入: 6人 クリック: 14回この商品を含むブログを見る SVMは2値分類に使われる手法で、入力に対してある関数を計算してその値の符号によってクラス分類をします。 入力(ベクトルですが、うまく表記出来ないの

    C++によるSMOを用いたSVMの実装 - kivantium活動日記
  • dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。

    このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。

    dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
  • コミット説明文の書き出しは動詞

    サイトはいわゆる帰国子女で30年弱英語を使っているエンジニアである筆者が英語関連の気になった項目や、質問された項目について解説を試みるサイトです。一応TOEIC 950点ですが、普段から使っているという以外に特に英語の専門的な知識はありませんので、鵜呑みにせず参考としてご使用ください。質問の仕方→ http://www.englishforengineers.jp/post/122219356460 コミット説明文は短めの物なら動詞で始めるのがわかりやすい: Fixed a bug where… Removed duplicate code for… Redo the logic around … ある程度長くなる場合はちゃんとした文章のほうがよいかもしれない。時と場合による。 追記 「コミットメッセージの最初の動詞は現在形で」というのをどっかで見て以来、そうしてるんですが、両者にどうい

    コミット説明文の書き出しは動詞
  • 【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita

    今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです! Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co

    【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita