タグ

ブックマーク / postd.cc (152)

  • 色:ヘキサコードから眼球まで – Part 1. | POSTD

    注釈: 波長(um) 網膜錐体の励起 私たちの目が、 background-color: #9B51E0 を、この紫色だと知覚するのはなぜでしょうか。 長い間、私はその答えを知っていると思っていましたが、よく考え直してみると、かなり大きな思い違いをしていることに気付きました。 そこで、この思い違いを、電磁放射、光生物学、測色学、表示用ハードウェアについて探求しながら解消していこうと思います。文の構成は次のようになっています。飛ばし読みしたい方は好きな章から読んでください。 電磁放射 可視光線 人間が知覚する輝度 色の定量化 視覚の生物学的メカニズム 色空間 ライトとギルドの等色実験 色空間と色度の可視化 色域とスペクトル軌跡 CIE XYZ色空間 画面のサブピクセル sRGB sRGBヘキサコード ガンマ補正 ヘキサコードから眼球まで 輝度設定について 書き切れなかったこと 参考文献 で

    色:ヘキサコードから眼球まで – Part 1. | POSTD
  • 勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD

    (編注:2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次: さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき? SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット

    勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
  • PHPはもうダメだ、PHP万歳! | POSTD

    (編注:2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) GutenbergとWordPressに関する騒動は、PHPの終焉につながる最新記事です。深呼吸をしてください、みなさん。トロールは無視し、Mark TwainとFidel CastroとPHPとの共通点を見ていきましょう。そして、もっと重要なのは、スタートアップやスモールビジネスにとって、PHPが今でも合理的な選択である理由です。 PHPはいつから廃れ始めたのか “PHPはもうダメだ”といったブログの投稿が、登場し始めたのは2011年のようです(これより古いものを見つけたら、お知らせください)。Mediumや、mushroomsのように突然出現したcoding bootcampsを探し回れば、その唯一の共通点は、みんながPHPを嫌っているか、あるいは単に無視しているかです。どうやら、法外な値段のコー

    PHPはもうダメだ、PHP万歳! | POSTD
  • 機械が私たちの偏見を継承する仕組み | POSTD

    機械は言語の処理を学習する際、人が書いた文章のサンプルから性別や人種的な偏見を継承します。 トルコ語では、”彼(he)”、”彼女(she)”、”それ(it)”を表すための代名詞が、”o”の1つしかありません。”o”の代名詞が含まれるトルコ語の文章をGoogle翻訳で英語に翻訳する場合、翻訳アルゴリズムは英語のどの代名詞が”o”に相当するのかを推測することになります(性別が不明な場合、大抵は”彼”)。そして、アルゴリズムは ジェンダーバイアス(性差に基づく偏見) を反映しながら、”彼は医者です”、”彼女は看護師です”、”彼は勤勉です”、”彼女は怠け者です”のような形で文章を翻訳するのです。言語処理の学習に際して、多くのアルゴリズムは人が書いたニュース記事やWikipediaなどの文章を参考にしており、こうした言語モデルから単語間の関連付けを行っています。しかしそうすることで、例えば” 「彼」

    機械が私たちの偏見を継承する仕組み | POSTD
  • ツールは解決策ではない | POSTD

    最近、『The Atlantic』に掲載された非常に重苦しい 記事 「The Coming Software Apocalypse」(きたるソフトウェア大惨事)を読み終えました。同記事は最初のうちは、人に傷害を与えたり、人の命を奪ったりした恐ろしいソフトウェアバグについて述べており、いい内容です。しかし、途中から急に残念な展開になっているのです。 同記事の著者はソフトウェア業界の多くの思想的リーダーにインタビューをしましたが、 Light Table 、 モデル駆動工学 、 TLA+ といった新しい技術を生み出したリーダーだけを選んでいます。 私はこうしたツールに何ら反対しているわけではありません。Light Tableプロジェクトに資金提供さえしました。優れたソフトウェアツールは優れたソフトウェアを書きやすくすると思います。しかし、ツールは「大惨事」に対する解決策ではありません。 著者は

    ツールは解決策ではない | POSTD
  • ディープラーニングのための線形代数入門:一般的演算の初学者向けガイド | POSTD

    Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは? ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列(スプレッドシート)のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問

    ディープラーニングのための線形代数入門:一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
  • ソフトウェア開発における学習性無力感 – 作業環境の改善 | POSTD

    暗闇を呪うよりも、ろうそくに火を灯そう 過去24時間で、私の2つ記事、 Why Your Programmer Just Wants To Code(なぜ、あなたのプログラマはコーディングだけをしたがるのか) と A Wake-Up Call For Tech Managers(テックマネージャーへの警鐘) は、Mediumで96,000回以上読まれました。また、 Redditのコメント数も900を超えています 。 思っていたよりも、問題は深刻のようです。 そう、テック企業には悪いマネージャーもいます。そして、私はそうしたマネージャーに辛辣です。プログラマの無関心の責任は、直接的に彼らにあると思っています。 フラストレーションがたまり、何の権利もないと感じながら思考停止に陥っているプログラマを私は助けたい。 上記コメントの 圧倒的 大部分を投稿したのは、これを読んでいるプログラマの皆さんで

    ソフトウェア開発における学習性無力感 – 作業環境の改善 | POSTD
  • 製品ロードマップの使用をやめて、GISTプランニングを試すべき理由 | POSTD

    何年にも渡り、私は相応量の製品戦略、ロードマップ、プロジェクトガントチャートを作成しました。しかし、もうこれらの資料を作ることはありません。以下に説明する優れた代替策を見つけたからです。 まず、以前のやり方はこちらです。 注釈: 戦略 ロードマップ プロジェクトプラン 実行 アジャイル このプランニング方式だと膨大な仕事が必要です。株主全員の同意を得るだけでも大変だと言うのにROIはかなり低くなります。プランはあっという間に現実と一致しなくなり、期間が長いほど、乖離も大きくなります。私の作ったすてきなロードマップやプロジェクトガントチャートが公開する時点で既に古くなっていると気づいたのは、少し経ってからでした。このプランニングもウォーターフォールのひとつなので(有名な ウォーターフォール・モデル とは異なります)、即応性はほとんど期待できません。トップで変更があると、それが波及しボトムでの

    製品ロードマップの使用をやめて、GISTプランニングを試すべき理由 | POSTD
  • DockerでのNodeアプリ構築で学んだこと | POSTD

    以下に紹介するのは、 Docker を使って node.js 用のWebアプリケーションを開発、およびデプロイする際に、私が四苦八苦しながら学んだ秘訣やコツです。 このチュートリアル記事では、Dockerで socket.ioのチャットサンプル を白紙の状態から番状態へとセットアップしていきます。このプロセスを通じて、そうした秘訣などを簡単に習得していただければ幸いです。特に、以下のような内容について見ていきます。 実際にDockerでNodeアプリケーションを起動する。 すべてをrootとして実行させない(悪いやり方です)。 開発時のテスト-編集-リロードサイクルを短くするため、バインドを使用する。 再構築を高速にするため、 node_modules をコンテナで管理する(これには秘訣があります)。 npm shrinkwrap で、ビルドを反復可能にする。 開発環境と番環境で Do

    DockerでのNodeアプリ構築で学んだこと | POSTD
  • Dockerコンテナが遅くなるもう一つの原因 | POSTD

    前回の ブログ記事 では、Kubernetesの話と、 ThoughtSpot がKubernetesを開発インフラのニーズに合わせてどのように取り入れたかをご紹介しました。今回はその続報として、最近の興味深いデバッグ経験について少々駆け足になりますがお話ししていきます。記事も「コンテナ化と仮想化はノットイコールである」という事実に基づいており、たとえcgroupの上限がどれも高くない値に設定されホストマシンで十分な演算能力が利用できるとしても、コンテナ化されたプロセス同士がリソースの競合を起こす場合があることを示したいと思います。 ThoughtSpotでは内部のKubernetesクラスタで 多数のCI/CDや開発関連のワークフロー を稼働させており、ある1点を除いては全てが順調でした。唯一問題だったのは、ドッカー化された製品コピーを起動すると、パフォーマンスが期待を極端に下回るレベ

    Dockerコンテナが遅くなるもう一つの原因 | POSTD
  • ディープラーニングの限界 | POSTD

    (注:2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with PythonPythonを使ったディープラーニング)』 (Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています(例:著書の1章から8章を読んだ人)。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング: 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

    ディープラーニングの限界 | POSTD
  • PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD

    自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー(Connect4:四目並べ)の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能AI)への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGoAlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo(アルファ碁)が、囲碁の18回の世界王者、李世乭(イー・セドル)との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、

    PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
  • Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD

    12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理

    Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD
  • 紙と鉛筆でビットコインをマイニング:1日に0.67ハッシュ | POSTD

    紙と鉛筆でビットコインをマイニングするのは現実的なのか? それを試してみることにしました。マイニングに使用されるSHA-256アルゴリズムはかなりシンプルなので、実は手計算でもできることが分かりました。当然ながら、この処理はハードウェアマイニングに比べれば極端に遅くて、全く実用的ではありません。しかし、手作業でアルゴリズムを実行してみると、そのアルゴリズムがどのように働くのか正確に理解するための良い方法になります。 紙と鉛筆によるSHA-256の1ラウンド マイニングのプロセス ビットコインのマイニングは、ビットコインシステムのセキュリティの鍵となる部分です。その概念は、ビットコインのマイナーたちが、たくさんのビットコイントランザクションを1つのブロックにグループ化してから、ハッシングと呼ばれる暗号操作を、非常に稀少な特別なハッシュ値を誰かが見つけるまで、膨大な回数だけ繰り返すということで

    紙と鉛筆でビットコインをマイニング:1日に0.67ハッシュ | POSTD
  • 「フロントエンド開発者」の終焉 | POSTD

    元記事の著者より:この記事は主に北米文化で私が見たことを反映しています。 誰かに職業をきかれたら、私は「フロントエンド開発者です」と答えます(答えは相手によって変わることもあります)。10年か20年前は、自分の仕事に必然的に伴うものが何なのかは、かなり明瞭でした。インタラクション用にHTMLCSSを書き、JavaScriptも多少は書いていました。駆け出しの頃、PHPMySQLの作業に職務の大半を費やしていたとはいえ、フロントエンド開発者として見られる方が好きです(これに関しては、後に詳しく説明します)。この状況は、2010年の初頭に変わり始めました。JavaScriptが、重要で、非常に大きな存在になってきたのです。昨年の初め頃から、たくさんのフロントエンド開発者に会うようになり、あることに気付きました。フロントエンド開発者は、もはや、私が以前から知っているフロントエンド開発者ではな

    「フロントエンド開発者」の終焉 | POSTD
  • WebAssemblyはなぜ速いのか | POSTD

    記事はWebAssemblyに関するシリーズの第5回目で、今回のテーマはWebAssemblyが高速な理由です。前の記事をお読みでない方は、 初めから目を通される (訳注:原文リンク)ことをお勧めします。 前回の記事 (訳注:原文リンク)では、プログラミングに WebAssembly あるいはJavaScriptを使うかは二者択一の選択ではないことを説明しました。私たちは、WebAssemblyのみのコードベースを書く開発者が膨大な数になるとは思っていません。 ですので、アプリケーションにWebAssemblyJavaScriptのどちらを使うか選ぶ必要はありません。しかし私たちとしては、開発者がJavaScriptコードの一部をWebAssemblyに置き換えることを期待しています。 例えば、Reactで開発しているチームは、リコンサイラコード(言い換えれば仮想DOM)をWebAss

    WebAssemblyはなぜ速いのか | POSTD
  • ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションのガイド2017年版 | POSTD

    Qureでは、私たちは通常、セグメンテーションとオブジェクト検出の問題に取り組んでいます。そのため、最先端技術の動向について検討することに関心があります。 稿では、セマンティックセグメンテーションに関する論文を検討します。セマンティックセグメンテーションの研究の多くは、自然界・現実世界の画像データセットを使用します。その結果を医療用画像に直接適用できるわけではありませんが、現実世界の画像に関する研究は医療用画像のものよりもずっと成熟しているので、これらの論文を見直してみたいと思います。 稿は、以下のような構成です。最初に セマンティックセグメンテーションの問題を説明 し、 アプローチ方法に関する概略 を述べます。最後に いくつかの興味深い論文を要約します。 今後の記事で、医療用画像が現実世界の画像となぜ異なるのかを説明する予定です。更に、今回の再検討から得たアプローチが、医療用画像の代

    ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションのガイド2017年版 | POSTD
  • 40行以内で正規表現エンジンを構築 | POSTD

    最終目標は、最小限のコードで正規表現ユースケースの大部分をカバーできるくらい十分堅牢な構文を提供することです。 1文字と一致させる まずはじめに、1文字のパターンと1文字で構成される文字列を引数に取り、一致するかしないかを示すブール値を返す関数を作成してみます。1文字のパターンである . はワイルドカードとされ、任意の文字リテラルと一致します。 下記のようなかんじです matchOne('a', 'a') -> true matchOne('.', 'z') -> true matchOne('', 'h') -> true matchOne('a', 'b') -> false matchOne('p', '') -> false function matchOne(pattern, text) { if (!pattern) return true // 任意テキストが空パターンと一致

    40行以内で正規表現エンジンを構築 | POSTD
  • ブロックチェ-ンを構築しながら学ぶ | POSTD

    ブロックチェ-ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ-ンの仕組み、背後にある基的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ-ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ-ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください

    ブロックチェ-ンを構築しながら学ぶ | POSTD
  • 100万回のWebSocket接続とGo | POSTD

    こんにちは。私はSergey Kamardin(セルゲイ・カマルディン)です。Mail.Ru(ロシアの電子メールサービス会社)で開発者をしています。 この記事では、どのように私がGoを使って高負荷対応のWebSocketサーバを開発したかについて説明したいと思っています。 パフォーマンス最適化のアイデアやテクニックを通じて、WebSocketの知識はあるもののGoについてはほとんど知らないという方のお役に立てれば幸いです。 1. はじめに まずは開発に至った経緯について、どうして私たちがこのサーバを必要としたのかを説明しておきましょう。 Mail.Ruには多くのステートフルなシステムがあります。ユーザのeメール保存もその1つです。システム内、およびシステムイベントの状態変更を追跡する方法にはいくつかの種類がありますが、それらは主に状態変更に関するシステム通知、または周期的なシステムのポーリ

    100万回のWebSocket接続とGo | POSTD