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![A Beginner’s Guide to Wireframing](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/19648b6da1a3573afda5d87d8206e8f4425beffc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcms-assets.tutsplus.com%2Fuploads%2Fusers%2F2796%2Fposts%2F9203%2Fpreview_image%2FWireframe.png)
key binding さて、お次はキーバインドです. 次のようなことを念頭において変えています. 自分では素直だと思うんですが. 良く使うのは 1ストローク. カーソルキーは使わない(遠い). すべて Ctrl キーを介したものとし, Esc キーは使わない(遠い). プレフィックスキーはホームポジション. 全体的に, emacs のデフォルトのキーバインドはどう考えても人間工学を無視し ているとしか思えないので, カスタマイズしない手はありません. 全て Ctrl を介したものというのは、 C-d j ではなく C-d C-j で、ということです。なぜならば、C-d j は一度キーボードを完全にニュートラルにする 必要があるため、連続して打鍵できる C-d C-j よりも確実に遅くなるからです。 自分のバインドには C-d C-f C-m みたいな 3 打鍵のコマンドがありま
はじめに OLL によるオンライン学習を試してみた - 凹みTips にて oll (Online-Learning Library) を触ってみた記事を書きましたが、これを元に oll を node.js のアドオン化をしてみました。 ダウンロード hecomi/node-oll · GitHub 使ってみる github の README にも書きましたが以下のように使えます。 2012/06/20 0:25 - add の引数を修正 var oll = require('./build/Release/oll'); var PA1 = new oll.PA1(); // 学習とテスト PA1.add(true, '0:1.0 1:2.0 2:-1.0'); PA1.add(false, '0:-0.5 1:1.0 2:-0.5'); console.log(PA1.test('0:1
はじめに 音声家電制御に用いている音声認識エンジン Julius の認識結果の精度を高めるために、機械学習を取り入れようと思います。機械学習を Julius に取り込んだ例としては、ルールベースjuliusの誤認識対策にSVMを利用してみよう - お前の血は何色だ!! 4 にて、rtiさんが liblinear を用いたものを紹介してされています。しかしながら liblinear ではオンライン学習できないことを課題として挙げられていました。そこでうまくやってくれそうな C++ ライブラリを探したところ、oll - oll: Online-Learning Library - Google Project Hosting を見つけました。以下、Wiki(OllMainJa - oll - oll: Online-Learning Library - Google Project Hosti
plugins: - module: SubscriptionURI config: urls: - http://reblog.id774.net/ - module: ExtractLink - module: FilterImageLink - module: StoreLink config: db: link.db - module: StoreTarget config: path: /home/your_name/tmp interval: 2 automatic-config scaffold コマンドを実行するとホームディレクトリに ~/.automatic というディレクトリが生成される。この下はユーザー用のディレクトリであり自由に使うことができる。 -c オプションでファイル名のみをした場合 ~/.automatic/config に同名のファイルがあればそれが読み込
2012/6/21のPFI全体セミナー, 「文字列データ圧縮ことはじめ」の内容です。データ圧縮の話とそれに纏わる歴史と最近の話を紹介しています。
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(2010/06/18 追記) OAuthのみへの移行がワールドカップによる負荷を理由に8月16日からに変更されました。 moving the OAuth switch over date to august 16, 2010 - Twitter Development Talk | Google グループ http://groups.google.com/group/twitter-development-talk/browse_thread/thread/dfb89d9f29f339a2?pli=1 段階的に移行が行われ、8月31日からはBASIC認証が完全に使えなくなる様です。 Twitterブログ: Twitter APIデベロッパー・コミュニティへのお知らせ (oAuthへの移行に関しての期限延長) http://blog.twitter.jp/2010/06/twitter-a
iPhoneアプリからTwitter投稿を行いたいと思い、調べた結果を残しておきます。iPhoneアプリからのTwitter連携は、他にも使いそうな機能なので。 連携の方法はいくつかありますが、今回はOAuth認証を利用します。ライブラリとして、Twitter-OAuth-iPhoneを使わせていただくことにしました。 また、作業の際には以下のページも参考にさせていただきました。ありがとうございます。 ・ TwitterのOAuth認証を使う – 強火で進め ・ Twitter-OAuth-iPhoneを使ってcocos2dプロジェクトからゲーム情報をpostする – ~けものみちを目指して~. OAuthライブラリのXcodeプロジェクトへの組み込みはじめに、Twitter-OAuth-iPhoneを自分のiPhoneアプリでライブラリとして利用できるようにするために、githubから、
としました。Baasdayでは動的にコレクションやオブジェクトが作成できるので、SQLのように事前にテーブルを作成してカラムを決めておく必要がなくて、ちょっとオブジェクトにキーを追加したいと思ったときでも柔軟に対応できました。 ここから実際にBaasdayを使用していきます。 Baas dayを使うにあたって最初にしなければいけないのアプリケーション認証です。 [Bastardy setApplicationId:applicationId apiKey:apiKey]; applicationIdとapiKeyには管理画面にあるアプリケーションのキー情報を使用します。 ユーザーの作成 ユーザーに関してBaasdayではすでに専用のコレクションが存在しています。 BDAuthenticatedUser *user = [BDAuthenticatedUser createWithValue
Itsy Forth is a 1kB subset of the Forth programming language. Itsy was developed top-down, implementing only the functions required to get the compiler up and running. So far we've looked at the following: The Outer (text) Interpreter The Inner (address) Interpreter and Dictionary The Primitives Next we'll define the words to complete the compiler. Colon Definitions : - ( -- ) define a new Forth w
【大予想】来年2017年の外国人観光客数は2,880万人? 日本政府観光局(JNTO)によれば、2016年の訪日外国人観光客数は、2016年10月の時点で2,000万人を突破しました。外国人観光客数は2013年まで1,000万人にも満たない数でしたが、2013年に初めて1,000万人を突破し、わずか3年で倍増するまでに至りました。続きを読む 小学校教員の英語力の実態、想像以上に英語ができない? 今は小学生でも英語教育が行われています。2008年度から開始され、2011年度には小学5年生以上は英語が必修に、2020年度からは教科としての英語の授業が開始と、段階的に小学校の英語授業導入が推進されています。入試科目に英語を取り入れている私立中学校も出てきました。続きを読む
SVMツールで有名なLIBSVMの作者らがまとめた "A Practical Guide to Support Vector Classification" という良資料[1]の日本語解説資料をまとめてみたので公開. SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) View more presentations from sleepy_yoshi 元資料はこちら 本資料作成のきっかけは,まわりの人に「SVMとかいう手法使ったんだけど,機械学習よくわからなくてさ」という感じで相談を受けて「カーネルは何使ってるの?」「素性のスケーリングはした?」「Cパラメータは調整した?」というようなことを聞くのだけれど,「???」というやりとりにうんざりしたから. その都度,Cパラメータというものがありまして〜,カーネルというものが
関係各所の協力により実現した1日にとても感謝している@HIROCASTERでございませう。 スタッフとして協力してくれる仲間がいたり、突発LTやってくれたりなど、Agile渋谷のおなじみのの雰囲気がアウェイの銀座も垣間見れたのもよかったです。 1日暇になったからLTやりにきてくれる仲間がいたり、おもしろかった。 Book1st銀座コア店では、Web+DB PRESSを1冊ずつ持った人が7人以上並ぶという光景があったとか。 「The GitHub」イベント詳細発表!話題のあの人が登壇 #Agile渋谷こちらのイベントのまとめです。 感想個人的な感想としては、やはり感じていたとおり、GitHubを使いまくってる人とほとんど使っていない人にグッサリわかれてしまっているのかなと。 仕事じゃ使えないけど、プライベートだと使いまくってるなんて、ケースはあまり聞かない。 そして、GitHubを使っていな
iOS 6も発表されて、皆さんARCやBlocksをガンガン使用する感じのプログラミングスタイルに変化してきていると思うのですが、そこで問題になってくるのが後方互換性の話です。特にiOS 4。Blocksを使うとなるとどうしても以下の様に非同期で実行されたBlocksの中からViewを書き換えるようなコードを書きたくなるのですが、 __weak MyViewController *__weakSelf = self; [NSURLConnection sendAsynchronousRequest:request queue:[NSOperationQueue mainQueue] completionHandler:^(NSURLResponse* response, NSData* data, NSError* error){ __weakSelf.label.text = [[NSS
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
概要 オンラインでの分類学習の世界では,CWが非常に強力なアルゴリズムとして注目されています.特に,その圧倒的な分類精度及び収束速度は圧巻の一言であり,自然言語処理を中心に様々な分野で応用例や派生アルゴリズムが提案されています*1. 一方で,ノイズデータのが混入していた場合に精度がガタ落ちする性質がCWの重大な欠点として多くの人から指摘されていました.ノイズが予め取り除かれている実験設定ならば良いのですが,ノイズが含まれている可能性の高い実データにはCWは中々不便.この問題を解決するため,ノイズ耐性の強いCW系アルゴリズムの決定版(?)として,SCW (Soft Confidence-Weighted)アルゴリズムがICML2012という会議で提案されました.本エントリでは,SCWの紹介を行います. Exact Soft Confidence-Weighted Learning, Wang
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