boostjp
本サイトは、Boost C++ Libraries日本語コミュニティのWebサイトです。 Boost C++ Librariesに関する最新情報、日本語ドキュメント、Boost.勉強会の情報などを提供していきます。 このWebサイトは、以下のGitHubリポジトリにて作成を行っています。 boostjp/site : WebサイトのMarkdownソース boostjp/image : Webサイトで使用する画像リソース HTMLデータのダウンロード boostjp.github.io-master.zip ローカルで閲覧できるHTMLを用意しています。 関連サイト C++リファレンスサイト cpprefjp 運営者 boostjpは、以下のコアメンバが運営を行っています： Akira Takahashi Usagi Ito melpon Kohsuke Yuasa Akiko Yaman
爆速でわかるjQuery.Deferred超入門
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog Yahoo!デベロッパーネットワークの中野(@Hiraku)です。これまで、JavaScriptで非同期処理を書く上での問題として、コールバック地獄やエラー処理に例外が使えないことなどを解説してきました。 これらの問題に対処するライブラリの1つであるjQuery.Deferredに関して、もう少し丁寧に解説いたします。なお、jQueryのバージョンは記事執筆時点の最新である、1.9.1を想定しています。 jQuery.Deferredとは jQuery.DeferredとはjQueryのバージョン1.5から導入された、非同期処理をうまく扱うための標準モジュールです。使いこなすことで、以下のような効果が見込めます。 非同期処理を連結
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
iOSアプリ開発に必要な知識を習得する
スマートフォンやタブレット端末の普及に伴い、社内の業務アプリケーションとiPhone／iPad上で動くiOSアプリを連動させて業務の効率化を図る事例が増えています。開発したiOSアプリを使えば、いつ、どこからでも社内システムにアクセスできるので、当日の売り上げを確認する、業務日誌を外部から記入する、顧客の要望に応じてプレゼンの資料をダウンロードして編集する、といった様々な作業が端末内で可能になるのです。 例えば、営業支援ツールとしてiPadを使ったシステムの構築事例は数多く存在します（表）。ダイキン工業では営業支援ツールとしてiPadを導入し、営業担当者が資料や情報を活用できる専用アプリを開発しています。アサヒビールでは、iPadでファイル共有のクラウドサービスにアクセスし、提案書やマニュアル、カタログなどの資料を閲覧できるシステムを導入しました。住友信託銀行は、iPhoneで顔認証させて
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
シェルスクリプトのデバッグは typeset または declare を使うと良いかも - よんちゅBlog
はじめに つい最近知った便利なデバッグ方法 (長年シェルスクリプトを書いているのに知らなかった。これが常識だったら恥ずかしい…) シェルスクリプトのデバッグでは echo で変数の中身を見るという原始的な方法をよく使うかと思います。 いわゆる プリントデバッグ というやつですね。 もう少し詳しいデバッグが必要な場合は、 set -x と set +x でデバッグしたい部分を囲むという方法もあります。 今回は プリントデバッグ で使う echo の代わりに typeset or declare を使うと良いというお話です。 プリントデバッグは typeset or declare を使おう typeset or declare は変数宣言などでよく使うコマンドですが、変数の中身を見るのにも使えます。 echo と比べて何が良いのかというと、変数の中身はもちろん変数名や変数の型も表示してくれ、
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
高速文字列解析の"別"世界 - 気ままなブログ
1月に「高速文字列解析の世界」を購入してから半年が経ちました。以下、文字列本と呼びます。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (4件) を見る 全文検索として、「CSA」や「FM-Index」が紹介されていますが、「全文検索システム」を作るには、これらだけでは不十分です。なぜなら、以下のような特徴があるからです。 文書IDの識別が遅い。 各文書IDに出現する頻度を求めるのが遅い。 ちなみに、転置インデックス(or N-gramインデックス)を使った場合、これらの処理は高速ですね。 インデックスを圧縮しているのだからしょうがないとも考えられますが、作りたいですよねぇ、「全文検索システム」。こ
Wavelet Treeをもう一度 - 気ままなブログ
文字列本のメインであるウェーブレット木をもう一度素直に見直すことにした。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (5件) を見る Wavelet Treeに関する著者のスライドは以下である。 http://www.slideshare.net/pfi/ss-15916040 ふらふらと論文を眺めていたら、Navarro神の「Wavelet Trees for All」というサーベイ論文が加筆されて更新されていた。内容自体はあまり変わっていないと思うが図が増えていた。以下がその論文である。 http://www.dcc.uchile.cl/~gnavarro/ps/jda13.pdf 大半の内
C++11のすすめ
この記事は Competitive Programming Advent Calendar Div2013 の 12 月 23 日の記事として書かれました． C++11 のすすめ C++03 は普段から使っているけども C++11 はまだ触ったことがない人向けの入門記事です．最近は多くのプログラミングコンテストで C++11 が使えるようになりつつあります．C++11 で大幅に C++ が書きやすくなっているので，ぜひこの記事を読んで C++11 を使い始めてください！この記事では C++11 に追加された多数の新機能のうちコンテストに役立ちそう（もしくは多くの人が使いそうな）機能を紹介します． 手元での実行の仕方 GCC もしくは clang を利用していれば -std=c++0x というオプションを追加すれば C++11 の機能が有効になります． $ g++ -std=c++0x -o
初心者でもほぼ無料で楽しくRubyを学べるコンテンツ10選 - paiza times
Photo by HeatSync Labs こんにちは。谷口です。 プログラミングをこれから学ぼうとしている方で、「人気のRubyを勉強してみたい！」という方は多いと思います。 Rubyは『オープンソースの動的なプログラミング言語で、 シンプルさと高い生産性を備えています。 エレガントな文法を持ち、自然に読み書きができます』とされています（オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby）が、やはり「プログラミング経験ゼロからいきなり勉強を始めるには敷居が高いな……」と思っている方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。また「できれば独学じゃなくてスクールに通いたいけど、コストは押さえたいんだよな……」という方もいらっしゃるかと思います。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずに楽しくRubyに触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
Swiftで作られたイケてるUIライブラリたち - Qiita
Spring ★431 手軽にアニメションが行えるライブラリです。SrotyBoardからアニメションの設定を行えるのがいいですね。 インストール Xcodeに手動でドロップします。 サンプルコード アニメションのコードはとってもシンプルです。 ２６種類のアニメションパターンを設定できます。 shake pop morph squeeze wobble swing flipX flipY fall squeezeLeft squeezeRight squeezeDown squeezeUp slideLeft slideRight slideDown slideUp fadeIn fadeOut fadeInLeft fadeInRight fadeInDown fadeInUp zoomIn zoomOut flash デモ デモアプリでアニメションの動きを確認できます。 design+
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮（NLP2014チュートリアル）
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．Read less
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
HTTP/2 入門
ストリームによる多重化 2つ目の特徴は「ストリーム」です。従来のHTTPでは、リクエストとレスポンスの組を1つずつしか同時に送受信できないことが、パフォーマンス上のボトルネックになっています。この問題を改善するべくHTTP/1.1では新たにパイプラインが導入されましたが、一部のレスポンスに時間がかかるような場面でレスポンスが詰まってしまう問題などがあり、広く使われてはいません。そこで、HTTP/2では1つの接続上にストリームと呼ばれる仮想的な双方向シーケンスを作ることでこの問題に取り組んでいます。 1つの接続上に作られた複数のストリーム上では、複数のフレームを同時並行で転送できます。例えば、あるストリーム上ではリクエストにあたるフレームが送信中でも、別のストリームではレスポンスにあたるフレームを受信するといったことが可能になります。これにより、全体的なパフォーマンスが向上します。 ヘッダー
「Androidオープンソースライブラリ徹底活用」で紹介されているライブラリ - Qiita
「Androidオープンソースライブラリ徹底活用」で紹介されているライブラリのご紹介です。 【書籍情報】 タイトル名：Androidオープンソースライブラリ徹底活用 著者名：八木俊広 出版社名：(株)秀和システム 書籍紹介ページはこちら サンプルコードはこちら UI関連ライブラリ android-support-v4 Fragmentなどの機能をAndroid 2.x系でも実現するための公式のサポートライブラリ ActionBarSherlock ActionBarをAndroid 2.x系でも利用するための定番ライブラリ Android-PullToRefresh 引き下げて画面を更新。Pull To Refreshを実現するライブラリ SlidingMenu 横から引き出すメニュー表示を実現するライブラリ SwipeListView ListViewの要素をスワイプしてめくることができ
リトライと冪等性のデザインパターン - Blog by Sadayuki Furuhashi
リトライを肴に一晩酒が飲める古橋です。 大規模なデータに触れることが日常茶飯事になっている今日この頃。この分野のおもしろいところは、いつまで経っても終わらないプログラムを簡単に作れてしまうことかもしれません。エラー処理、リトライそして冪等性*1の３つを抑えていないプログラムは、小規模なデータなら問題ないが、データ量が多くなると使い物にならなくなる可能性が大です。 大規模データをバッチ処理するケース以外でも、リトライは一般にプログラムの信頼性に関わる重要な問題です。 そんなわけで、リトライに関わるいくつかのデザインパターンを、連載でまとめておこうと思います*2。 では、第1回は背景から： なぜリトライが必要なのか プログラムは色々な理由で失敗する。例えば、 A) 通信先のプログラムが高負荷すぎて応答できなかった B) メモリを消費しすぎてメモリ確保に失敗した。またはOOM KIllerに殺さ
Apacheのチューニングメモ - Qiita
個人的Apacheチューニングのメモ。 間違いがあったら教えて下さい！ prefork 前提 Apacheでは、リクエストはApacheの子サーバプロセスが処理する。 子サーバプロセスは動的にforkで生成されたり、殺されたりする。 が、forkはとても重い処理なので、forkが発生しないように設定するのがよい。 チューニング方針 負荷が高かろうが低かろうが常に一定数のプロセスが動いている状態にする。 preforkの動作 MaxClientsは絶対値。 子プロセス数はこの値を超えない。 （以下正確ではないですが簡単に） Apacheは負荷が高くなってきたら 子プロセスを生成していく アイドル状態の子プロセスはMinSpareServers以上になるよう維持 MaxClients以上の子プロセスは生成しない MinSpareServersよりMaxClientsが強い 負荷が低くなってきた
RakutenMAによる形態素解析入門 - あんちべ！
概要 本稿はRakutenMAというJavaScriptだけで動く学習器付きの形態素解析器を利用する入門記事です。本記事を読了すると、形態素解析の実行と形態素解析のモデルを作成・更新出来るようになります。 また、本稿ははてな×PC工房との連動企画の補足をするべく書きました。 「あんちべさんと一緒に Rakuten MA で形態素解析」はてなニュース連動企画 第二弾！ : パソコン工房 パソコン工房のPCで遊ぼう第2弾！ あんちべさんと一緒に Rakuten MA で形態素解析 - はてなニュース RakutenMAを利用したエディタ判定器デモ エディタ判定器 :パソコン工房 【やじうまWatch】Emacs派とVim派の対立を煽る「エディタ判定器」が面白いと評判 -INTERNET Watch はじめに 近年、twitterやFacebookなどのSNSやAmazonのレビューなどから得ら
Pro Git 日本語版電子書籍公開サイト
| 書籍紹介 | サイトの目的 | ダウンロード | 更新情報 | 謝辞 | お問い合わせ | 書籍紹介 Git は、 Linux カーネル開発のために Linus Torvalds さんが2005年に公開した分散型バージョン管理システムです。スタートアップのような小規模組織からGoogle、 IBM のような巨大企業で、また数多くのオープンソースプロジェクトで利用されています。現在の Git 開発は、濱野純さんを中心としたコミュニティによって非常に活発に行われています。 本書 Pro Git は、2009年に Apress から初版が、2014年に第2版が出版された、Git の解説書です。著者の Scott Chacon さんは、GitHub 社の CIO、Git のエバンジェリストであり、Git 公式サイトの管理者でもあります。 本書の内容は、出版以降も有志により頻繁に更新されており、
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
「第1回 プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士
どうも、佐野です。 昨日「第1回 プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。 以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。 次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i
Backbone.JSからAngular2まで、全9大JavaScriptフレームワークを書き比べた! - paiza times
(English article is here.) こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 ウェブ開発に欠かせないJavaScriptフレームワークですが、日々発展しておりReact.js, Ractive.js, Aurelia.js, AngularJS2.0など次々と新しいフレームワークが出てきています。 一体どれを使えばいいのか？何が違うのか？何から調べていいのか迷うことがあります。 そこで、現時点で事実上全てとなる、９大主要フレームワークについて、実際に使ってみて比較を行います。 Backbone.js Ember.js Knockout.js AngularJS(1.x) React.js Ractive.js vue.js Aurelia.js AngularJS2.0(アルファ版) これらのフレームワークでは、以下のような機能が実現さ
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日本語形態素解析の初歩 - あらびき日記
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