(1) 甲子園球場外周の床面に敷設するレンガに10シーズンの間、お名前などご希望の文字を刻印します。 (2) メンバーの証としてお名前、シリアルナンバーを記載したメンバー証明書を発行します。
(1) 甲子園球場外周の床面に敷設するレンガに10シーズンの間、お名前などご希望の文字を刻印します。 (2) メンバーの証としてお名前、シリアルナンバーを記載したメンバー証明書を発行します。
一般的にどの生き物も大きく強く自分をアピールしたほうが子孫を残しやすいと考えられていますが、アメリカバイソンの群れの行動を研究した結果、鳴き声が大きいオスほど喧嘩に弱くメスにもモテないことが判明したそうです。 詳細は以下。 Shh! Quiet Bison Get More Sex | LiveScience 研究はカリフォルニア大学デービス校の大学院生、ミーガン・ワイマンさんによって行われました。ミーガンさんはまずアメリカバイソンの発情期である7月から8月にかけての2ヶ月間群れを追跡しオスの鳴き声を手持ちマイクで採集、そのオスが何匹のメスと交尾したか、何匹の子どもが生まれたか、メスの取り合いの勝敗はどうだったのかを記録し、鳴き声の大きさと交尾の回数の相関関係を調べました。 その結果、もっとも交尾の回数が多かったオスの鳴き声は最も少なかったオスに比べて3分の2の大きさしかなく、体重や年齢と
whizzytexとは whizzytexとは,emacsでTeXを編集する際に, リアルタイムでプリビューするためのものです. MS Word の操作性に我慢できないひと, latexのコマンドに慣れすぎている人, でも,毎回コンパイルして,変更点をxdviで 確認するlatex編集がダメだ,と思っている人. そういう人にはぴったりな環境です. 特に,コンパイルエラーが出ると 書いているはしから エラーが出たところがどんどんハイライトされていくので, よくわかります. Debian でのインストール apt-get 次のコマンドを root で入力してインストールしてください. apt-get install whizzytex advi ttf-kochi-gothic ttf-kochi-mincho .emacsに,(setq whizzy-load-factor 0.1) と書き
ひとつ、昔話でも。 やたらプログラマーを応援したがるエントリーを書いたり、 ときどきプログラミングの話題を書いたりする関係で、 「SEの人なんだ」と思われたりするんですけど、SEではないんですよ。 まぎらわしくてごめんなさい。 でも、昔はSEでした。 3年間、割と大きな会社でJavaプログラマーやってました。 まあ、この際、「SEとプログラマーは違う」なんて話題は目をつむってくださいな。 デキル人になりたくて、土日もよく勉強してました。 資格の勉強をしたり、自宅でプログラミングばかりしてました。 まあ、友達いなかったんでね、それぐらいしかやることなかったってのもあるんだけどさ。 当時、自分のいた会社では、 請け負う案件をCOBOLなどのレガシーシステムから、Javaを使ったオープンシステムに移行し始めてました。 社内でCOBOLを知っている人は多数いたけど(あとVB)、Javaを知っている
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2.1.1 注意? IllustratorやTgifなどで描いたベクタ画像についても圧縮できた. 32000個の三角形を描画するepsファイルで試すと,1500KBから90KBになった.しかし gzipで540KBにしかならないものが90KBまでなるとは考えにくいのと, gvなどのレンダリングがビットマップで行われていること を考えると, プレビュー画像を用意した上で圧縮した のではなく, 単に低解像度のレンダリングに差し替えられてしまった と考えるのが妥当か? 現バージョン(5.4.8.2)では,eps2,eps3は書き出しのみに対応しているらしい( see man imagemagick ).しかし実際には読み込みもできているようだ・・・ 2.2 Jpeg2000による自然画のロスレス圧縮 Jpeg2000を使うとロスレス圧縮が可能になる(ホントはJpegにもその規格はある). これを
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。(liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。) liblinearにはL1-SVM, L
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する(たぶん)最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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