はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。9月4日（月）〜9月10日（日）〔2023年9月第2週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z 2位 元給食営業マンが「ホーユー」の学校・警察での給食提供停止騒動の原因をざっくり解説してみた。 - Everything you've ever Dreamed 3位 横向きA4サイズの現代アート。霞が関の「ポンチ絵」はどうして生まれたか？ その知られざる使命とは｜narumi 4位 ダイヤモンドにかかった魔法が解ける日。天然ダイヤの終焉？｜nayadia 5位 小児性愛者だけど生きるのが辛い 6位 ジャニーズ事務所、ブランド名を温存について（9/8追記） - はてブの出来事 7位 (
ラグランジュの未定乗数法のイメージ - 小人さんの妄想
ある一定の制約条件の下で、関数の最大値（あるいは最小値）を求めたいとき、 「ラグランジュの未定乗数法」という便利な計算方法があります。 たとえば、決まった燃費の下で一番速い車を作れとか、 決まった資本を割り当てて利潤が最大になる方法を探せとか、 実際問題としてもかなり役立つ計算方法です。 さて、ある関数の最大値（あるいは最小値）を求めるには、微分して０になる点を探すという方法が定番です。 微分して０になる点というのは、「山のてっぺんか、谷の底」に相当するからです。 しかし、そこに何らかの制約条件が加わったら、どうでしょうか。 例えば Wikipediaを見ると >> wikipedia:ラグランジュの未定乗数法 関数: f(P1,P2,P3･･･,Pn) = - Σ Pk log2 Pk が最大となる点を、 制約条件: g(P1,P2,P3･･･,Pn) = Σ Pk - 1 が 0 とな
ランキングから録画予約、東芝がiOS版「RZスケジューラ」をリリース
東芝デジタルプロダクツ＆サービス社は1月5日、「レグザAppsコネクト」の新アプリとして、iOS用の「RZスケジューラ for iOS」を無料公開した。iPhoneやiPod touch、iPadで「予約ランキング」を確認し、そのままテレビやレコーダーに録画予約も行える。 予約ラインキングは、同社製テレビやレコーダーでおなじみの「おすすめサービス」を活用する。おすすめサービスは、東芝製品ユーザーの録画予約情報を集計したもので、放送波や時間帯、あるいは映画やドラマといったジャンル別に人気の番組をランキング形式で参照できるというもの。iOS用のアプリになったことで、外出先でもランキングをチェックできるようになった。 ランキングを見て気になる番組を見つけたら、そのまま予約録画が可能。外出先からはメール予約、宅内（ホームネットワーク内）なら直接予約が可能だ。機種によって対応する機能に違いはあるが、
大人になってからの再学習
代数学： 「集合」と「集合の要素間に成り立つ演算」が成す構造についての学問 記号： 集合から集合への写像 集合の元から集合の元への写像 集合の族：集合の集合のこと。「集合の集合」と書くと、パラドクスが生じるようなので、こういう表現をする。 ベキ集合：部分集合全体の成す集合。 Xのベキ集合をと表記する 直積集合： 「2つの集合それぞれから1ずつ選んだ要素のペア」をすべて集めた集合 {a, b}×{X, Y} = {(a,X), (a,Y), (b,X), (b,Y)} 単射・全射・全単射：クラスの女子が、好きな男子にチョコレートをプレゼントする（ただし、女の子は1個ずつのチョコレートしかもっていない）という状況でたとえる。 単射：2つ以上のチョコをもらう男子はいない（1個ももらえない男子がいてもよい（女子の方が人数が少ない場合））。 全射：全員の男子がチョコをもらう（複数のチョコをもらう男子
書き直したって、いいんだよ
http://www.yamdas.org/column/technique/hatenablog.html なお、タイトルに PART I とあるが、このネーミングはメル・ブルックスの『珍説世界史 PART I』にちなんだもので、PART II 以降は存在しない。つまり、あなた（ソフトウェア企業）が絶対すべきでないことは、Joel Spolsky にとってこの文章に書かれることだけなのだ。それは何か？ プログラムをスクラッチから書き直すことに決めることだ。 まぁ、そんなわけないんだけどね。 「最近のはてなの体たらくへの失望感に名前を付けたい」というだけの文章にマジレスするのも我ながらどうかと思うし、気持ちは分からなくもないんだが、最近は「はてブ」以外全く使ってない俺でも、長年お世話になってきたはてなに対してそれなりに愛着というものがあるわけで、ディスられるばかりの流れに少しばかり反抗を試
ヒストグラム作成の裏側： R 関数探訪 hist() 編 - ほくそ笑む
先日、簡単にヒストグラムを作成できるサイトを作ったわけですが、内部は R の hist() 関数を参考にさせてもらいました。 ヒストグラムの作成なんて簡単そう、と思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、結構複雑です。 今日は、この複雑な hist() 関数を、コアの部分だけ取り出して、簡単に説明しようと思います。 階級数を決める まず、ヒストグラムを作成するときの問題点として、階級数をどうするかというのが問題になります。 つまり、データをいくつの領域に分割するか、ということです。 ヒストグラムの形状は、階級の分け方によって様々に変わります。 サンプルの数が少ないのに階級を多く分けてしまうと、縦がつぶれたヒストグラムができます。 逆に、階級数が少なすぎると横がつぶれてしまいます。 hist() 関数では、自動的に階級数を決める方法として、 スタージェスの方法 フリードマン-ディアコニスの方
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