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サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
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機械学習と自然言語処理とビッグデータ - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。
構造化『並列』プログラミング - どらの日記
構造化プログラミング。 といえば、順次、分岐、ループのパターンからなる、シリアルプログラミングにおける基本スタイルですね。（これらだけしか使わなくてもシリアルプログラムは書けますっていうね） C++にはあらかじめこれらのパターンを簡単に使えるようにシンタックスが用意されています。 分岐はifやswitch、ループはwhile、for、doといったかんじで。 もちろんこれらのパターンは並列プログラミングでも使えます。 しかし並列プログラミングにおいては、これらのパターンだけで実装を行うことはほぼ不可能です。 そこで、並列プログラミングにおけるパターンとなる構造が考えられてきました。 これらを使うことで、よりパワフルかつ簡潔に並列プログラムのコードを書けるようになります。 １．マップ もっとも基本的な並列パターンです。 まず、コードを見てください。 template <class T> voi
一眼レフ初心者が読んでおきたい、入門用記事のまとめ | びーおーぷんどっとねっと
ネット上には有益な情報がたくさんあるのですが、やっぱり探すのが億劫だろうということで「良記事」をまとめてみることにしました。 Nikon F5 with Hasselblad Carl Zeiss T* 80mm f2.8 . by DeusXFlorida, on Flickr 年末年始で時間的に余裕がある人はジックリ読んでみるといいと思います。 僕（@beopner12）はNIKON D3000 を使用しています。かなり性能低めのエントリーモデルですけど・・・。 なので勉強中。少なくともこのカメラで満足できない程度に腕を上げないと、買い換えても使いこなせないでしょうしね。 デジタルカメラ購入編 すでに持っているのならいいのですが、これから購入する人は何を基準に選んだらいいのだろうか？ってことになると思います。 最近だとミラーレス一眼なんて選択肢も出てきていますが、何が違うのかを理解し
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窓の杜 - 2012年 窓の杜大賞 結果発表