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大谷翔平
mayo.hatenablog.com
久しぶりにScalaを使うことになったので,練習がてらに Scala でパーセプトロンを書いてみた. 二次元データを対象とし,シンプルに実装してみた.(GitHubで公開) テスト 今回は Scalatest のFlatSpecを使ってみた. sbt 環境での使い方は,公式のUsing ScalaTest with sbtに書いてあったのですが,上手くいかず.... . 使っているScalaのバーションが 2.10 系だと思います. 結局,下記の用に記述したら上手く行きました. libraryDependencies ++= Seq( "org.scalatest" %% "scalatest" % "2.0.M6-SNAP9" % "test" ) 基本的には,flatstrapの公式ドキュメントを参照で問題なかったです. 一点だけ,privateメソッドのunittestの書き方が分か
ユーザエクスペリエンスデザイン(UXD)とは何か? いきなりですが、僕なりのUXDの理解を述べます. UXDは、”ユーザ体験(UX)の設計(Design)”と直訳することができるが、抽象度の高い概念なので、そのままでは非常に理解しがたい。そこで、同程度の抽象度である”意志伝達”を例に考える。 UXDと意思伝達は、次のような対応だと考えられる。 要するに、UXDとはユーザ体験を設計するための手段の総称であり、具体的な手段としては、UI設計やマーケティング、プログラミングなどがある。 参考記事: Func09.com さて、何故”UX/UXDとは何か?”という話になったのかという経緯を書いていきます。 RECRUIT UXD インターンに参加してきた RECRUIT HOLDINGS WINTER INTERNSHIP UXDスペシャリストコース に参加してきました。 就職活動の時期とかなりオ
序論|配列生成における生成速度 n 個の x からなるベクトル,あるいは,連続する整数 x | 0, 1 .... , n に対して、f(x) の値から配列を生成したいというケースが多々発生する. このとき,内包表記,map関数,などどういう手法をとればよいのかを検討してみる. 1. n 個の定数から成る配列 方法 例えば,n個の 1 から成る配列を生成することを考える. 下記の4つの手法で配列を生成する計算時間を比較する.ただし,Numpy の出力結果は1行10000000列の行列である. # 内包表記 a = [1 for _ in xrange(10000000)] # append b = [] for _ in xrange(10000000): b.append(1) # map関数 c = map(lambda _: 1, xrange(10000000)) # Numpy
古典のやっかいなところは、”誰もがよんでおけばよかったと思うが、誰も読みたいとは思わない”という点だ マーク・トウェインが言った通り、古典というものはには中々手が出しにくい。本書は、M.E. ポーターの古典的名著「競争の戦略」のエッセンスをまとめたものだ。研究者にではなく、企業の経営者や管理職のためにまとめられており、事例を交えて説明されているので、直感的に理解できた。 最近、数年前に読んだ本の内容が全く思い出せないことがある。あるときから、読んだ本の内容をメモしたり、ブログにしたりしていたが、横着したりそれ以前に読んだ本だと、読んだだけになってしまっている。小説ならともかく、実用書だと、読むだけでは意味がない。なるべく、学んだことが活かせるように、簡単にまとめてみる。 競争 競争とは ポーターは競争を2つに区別して考えいる。 最高を目指す競争 ー 1位になるための、市場シェアを重視した、
画像の出典 word2vecとは 単語のベクトル表現を獲得する一つの手法です。 word2vecの特徴としては、意味的な計算が可能な表現であるということです。 例えば次の式のように、kingのベクトルからmanのベクトルを差し引いたベクトルにwomanのベクトルを足し合わすことで、queenのベクトルと近似するベクトルが得られます。 king - man + woman = queen word2vec | google code 事前知識として A yet another brief introduction to neural networks Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~ word2vec install pip でインストールできます。 $ sudo pip install word2vec 英語のモデルファイルが、下記の使い方
TinyCanvas シンプルにリーンキャンバスを作成できる TinyCanvas を作った。 Running Lean を読んだのがきっかけ アッシュ・マウリャ著の Running Lean を読んだみた。 とても有益だったので、リーンキャンバスを作ってみようと思い立ったものの、無料で使えるツールが見当たらなかったので、作ってみた。 やや、車輪の再発明感がありますが、宜しければ使ってみて下さい。 本書の感想 エリックリース著のリーン・スタートアップは非常に面白かったのですが、中々実践に移すのが難しい...。 Running Lean はそういったニーズに答える本です。 自身のプロジェクトに上手く取り入れられていない人にはおすすめ! リーンキャンバスとは何ぞ?って人は、下記の記事を読んでみて下さい。 「開発者のためのリーン・スタートアップ」「リーン・キャンバス入門」の資料を公開します -
Mac OS X Mavericks 10.9 で,大語彙連続音声認識エンジン Julius を試してみる. PortAudio のインストール 文字通り,Audio系のライブラリです. PortAudio - an Open-Source Cross-Platform Audio APIから,pa_stable_v19_20111121.tgz をダウンロードする. $ tar -xzf pa_stable_v19_20111121.tgz $ cd portaudio $ env CFLAGS='-arch i386' LDFLAGS='-arch i386' ./configure --disable-mac-universal 次に以下の操作を行います。 Makefile の CFLAGS から -Werror を削除 include/pa_mac_core.h で次のような変更を
Redis 使うことになったので,基礎的事項を最速でマスターできるようにまとめてみる. Redis とは Redisは,Key-Value型のNoSQLです. また,In Memory であるため,データ容量に対する制限はあるものの非常に高速に動作します. どのくらい早いのかという benchmark は,ググると結構でてくると思いますので,参考を一つ. redis、それは危険なほどのスピード MongoDB, HBaseなどのNoSQLとの,比較記事があるので参考に. Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Couchbase vs Neo4j vs Hypertable vs ElasticSearch vs Accumulo vs VoltDB vs Scalaris comparison 細かい話など
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