BootCamp を実用的に使う。 そんなテーマを実践中の筆者だが、よく思うことがある。 ちょっとした違和感である。 マックユーザーがWindowsPCに初めて向かうと、いろいろな違いに驚くことが多いという事だが、 その最たるものは物理的インターフェースである、キーボード入力ではないだろうか。 もともとMacユーザーだった方ならお馴染だが、マックにはコマンドキーというキーがある。 リンゴのアイコンが刻印されたキーがそれ。。 このコマンドキーとスペースのキーシーケンスによって日本語から英語への入力切り替えをするという伝統的ローカルルールが存在する。。Macの世界ではこうなのだ。 一台のマックでMac/PCの世界を楽しむことのできるソフト、BootCamp。 先日、ついにWindowsVistaにも対応したこのソフト、極めて戦略的なソフトで、どちらかといえば、既存のマックユーザーではまくて、W
昨日は外出なし。大きな案件も終わり、新しい仕事に取りかかり始めました。文章仕事がたくさん。がんばってこなさねば! さて、この数日は珍しく Windowsを使う機会が多く、iMacにインストールしている Bootcampの Windows Vistaに切り替えていました。しかし、Bootcamp。WindowsからMacに切り替える時はステータスバーからワンタッチで切り替えられるのですが、Macから Windowsに切り替えたい時が大変。 まずは、普通に再起動をして、画面が真っ黒の間に「Option」キーを押しっぱなしにする。こうすると、まもなく Bootcamp起動画面が表示されます。しかし、キーを押すタイミングを間違えると、Macが起動してしまいます。。 続いては「システム環境設定」の「起動ディスク」から起動する方法。こちらですと、確実に切り替わります。しかし、そもそもシステム環境設定を
強化学習(Reinforcement Learning) ここでいう,Renforcement Learning(強化学習)とは,Machine Learning(機械学習)の中の一分野であるが,本来,動物心理学あるいは動物行動学の分野で用いられた用語である. ラットなどの動物に,ある行動を起こしたときだけえさなどの報酬を与えるという操作を繰り返すと,その行動パターンが徐々に“強化”され,ついには報酬が与えられなくても同様な行動を起こすようになる. 典型的にはこのように報酬を契機として行動パターンを学習する場合に用いられる用語であるが,広くは罰による行動の抑制も含めて,「条件付け」といわれる一連の適応現象を実現する学習を「強化学習」と呼ぶ. 機械学習における強化学習(以下:強化学習)では,数値化された報酬信号を最大にするために,何をすべきか(どのようにして状況に基づく動作選択を行うか)を
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