ドットインストール代表のライフハックブログ
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この2年でノートPC2台購入。自他のPCはクラッシュしてリカバリー。会社のPCは新しいのがあたり、再セットアップ。 そんなこんなで、会社はまぁともかくとして、とりあえず全PCが比較的3ヶ月に一度リカバリーしてもいいように、自分用にメモとして残しておきます。 色々試した結果残ったExtension そもそも。 「これだけは入れておきたいGoogleChromeExtension50」とか、「はずせないお勧めExtension75」とか、お前らは本当にそれだけ全部入れてやっているのかと問いただしたい。 とりあえず60近く入れると、ボタンが隠れて恐ろしく使いにくくなる上、起動してもすぐクラッシュするようになった。なにより、いちいち起動のたびにわけのわからないローディングが走ったり、カクカクする。 皆さんもひとまず入れすぎには注意しよう。 あと、例えば愛用しているdeliciousのExtensi
Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data John Lafferty†∗ LAFFERTY@CS.CMU.EDU Andrew McCallum∗† MCCALLUM@WHIZBANG.COM Fernando Pereira∗‡ FPEREIRA@WHIZBANG.COM ∗ WhizBang! Labs–Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213 USA † School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 USA ‡ Department of Computer and Informati
This page contains material on, or relating to, conditional random fields. I shall continue to update this page as research on conditional random fields advances, so do check back periodically. If you feel there is something that should be on here but isn't, then please email me (hmw26 -at- srcf.ucam.org) and let me know. introduction Conditional random fields (CRFs) are a probabilistic framework
世の中には、既に分かっている過去のデータがあります。このデータを利用しない手はありません。過去のデータを利用すれば、もし分からない未来のデータが出現した場合、過去のパターンから有効な知識として活用させることができます。 今回、ご紹介するのはそんな過去を知れば未来が見えてくる手法です。概して『パターン認識』と呼ばれる手法とその類です。 「パターン認識」、難しい言葉に聞こえるかもしれませんが、我々は常にパターン認識をしております。 例えば、ある人の顔を見たときに瞬時に記憶の中から誰なのか識別してますし、初めて見る場合でも似たような人物を探しどんな人間なのか当てはめたりすることもできます。 楽しいときはどんな表情をするか、苦しいときはどんな表情をするかという「パターンクラス」を私たちは持っています。初めて会う人の表情でさえ、感情をよみとる能力を持ち合わせています。それがパターン認識です。
Baum-Welchアルゴリズム (Baum-Welch algorithm)† 与えられた観測系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) から,EMアルゴリズムで隠れMarkovモデルのパラメータ \(\lambda=(A,B,\pi)\) を推定するアルゴリズム. 入力 観測系列:観測されたシンボルの系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) 出力 隠れMarkovモデル:\(\lambda=(A,B,\pi)\) 遷移確率分布 \(A\):1次のモデルを想定し,状態 \(S_i\) から状態 \(S_j\) へ遷移する確率 \(a_{ij}=\Pr[q_{t+1}=S_j|q_t=S_i]\) 観測シンボル確率分布 \(B\):状態 \(S_j\) でシンボル \(v_k\) が出力される確率 \(b_j(k)=\Pr[v_k|q_t=S_j]\) 初期状態分
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周波数解析 複数の変動成分が混在しているデータの解析には,周波数解析が広く用いられている. 周波数解析として最も一般的なものはFFT (高速フーリエ変換 : Fast Fourier Transform) であるが, FFTは定常性と線形性を仮定しているため,生体信号のような 非定常で非線形なデータの解析にはその他の解析手法の方が適している場合もある. 通常,周波数解析といった場合にFFTと, 自己回帰型のMEM (最大エントロピー法: Maximum Entropy Method) , AR (自己回帰 : AutoRegressive) モデル, ARMA (自己回帰−移動平均 : AutoRegressive-Moving Average) モデルなどが用いられる. また,二つのデータから相関を抽出する場合にはクロススペクトルをとることも多い. FFTでは窓関数をかけ
+ がついた命令は latexsym パッケージが必要です. 区切り記号 命令 出力 命令 出力 命令 出力 命令 出力
Microsoft Wordなどのオフィスソフトではなかなかきれいな数式が書けません.数式がたくさん出てくる文書を書くにはTeXを使うのが一番ですが, WordやPowerPointしか使えない場合もありますし,ちょっとした文書を書くときには広く普及しているMicrosoft製品はやはり便利です. Microsoft製のオフィスソフトのメニューから, TeX(VTeX)の数式を利用できるEquation Magicというソフトがあります.機能制限版のEquation Magic Liteは無償で配布されているので試してみるといいと思います. http://www.micropress-inc.com/eqmlite.htm からダウンロードし,インストールします.インストール後に再起動が必要になります. Windowsに「mv」で始まる名前のTrueTypeフォントが9個インストールされ,
デコもじは2016年11月30日(水)をもちましてサービスを終了致しました。 デコもじをご利用中の会員様におかれましては、サービス終了日をもちましてフォントの配信が終了となり、有料プランをご利用の場合はサービス終了日をもちまして課金が停止されております。 ※フォント配信は終了となりますが、Webサイト上に設置した JavaScript コードは会員様ご自身で削除をお願いいたします。 これまで長らくデコもじをご愛顧いただき、誠にありがとうございました。今後もシーサー株式会社の各種サービスのご愛顧のほどよろしくお願いいたします。
A Codelab by Bruce Leban, Mugdha Bendre, and Parisa Tabriz Want to beat the hackers at their own game? Learn how hackers find security vulnerabilities! Learn how hackers exploit web applications! Learn how to stop them! This codelab shows how web application vulnerabilities can be exploited and how to defend against these attacks. The best way to learn things is by doing, so you'll get a chance to
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