Rocket.Chat にリマインダーを組み込む - Qiita
Mac上で Rocket.Chat 0.73 に Slack の /remind のようなリマインダーを組み込んでみます。 CentOSなどのLinuxでやる場合は、Node、Rocket.Chat、MongoDB、Redis のセットアップと Hubot サービス化の辺りの手順が異なると思います。 1. 準備 1.1 Rocket.Chat のインストールとセットアップと実行 細かいところは省略します。自分の場合は Docker ではなく開発用の Rocket.Chat を選んだので、 brew node meteor をインストールした上で GitHub からソースをクローンしています。 $ git clone https://github.com/RocketChat/Rocket.Chat.git $ cd Rocket.Chat $ meteor npm install $ me
「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita
TL;DR 書籍「効果検証入門 正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」のRソースコードを、Pythonで（ほぼ）再現しました https://github.com/nekoumei/cibook-python 本記事では、主にRではライブラリどーん！で済むけどPythonではそうはいかない部分の解説をします 書籍の紹介 https://www.amazon.co.jp/dp/B0834JN23Y 上記Amazonに目次が載っているのでそれを見るのが早い気がしますが。。 とても良い本です。正確な意思決定を行うためにどうやってバイアスを取り除くか？に焦点を当てて種々の因果推論の手法（傾向スコア/DiD/RDDなど）をRソースコードによる実装とともに紹介されています。 全体を通して、現実問題の効果検証に因果推論を活用するにはどうすればいいか？という観点で書かれており、非常に実用的だなーと
2019年、俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
皆の安心のために生贄とされた「子ども部屋おじさん」という不実｜荒川和久／独身研究家・コラムニスト
人間は、それがファクトに基づいているかどうかは関係なく、自分の信じたいものをファクトと認識します。 今回テーマとした「親元未婚が増えている」というニュースもそうで、これはそもそも大嘘です。増えてなどいません。 事実として親元未婚が増えているかどうかは問題ではないのです。 おじさんを叩きたいし、いい歳して親元に住み続ける未婚男性を馬鹿にしたいだけなのです。そういう人たちにファクトを提示しても、「見なかったことに」されてしまいます。 個人的な不快感や怒りの感情に支配されると事実すら透明化されてしまう危険性について書いています。 ぜひご一読ください。 以下は、ぜひ東洋経済の記事をご一読になった後にお読みください。 ------- 今回、この記事を書く動機となったのは、 10/7に日経ビジネスオンラインに掲載された "90万人割れ、出生率減少を加速させる「子ども部屋おじさん」"という記事です。 基
ソニーを退職しました。 - Happy Coder
(社内で出した退職メールを一部削り、よく聞かれた質問への答えを追加したものです) 本日2011/12/28を最終出社日として、ソニーを退職しました。 振り返ると本当に多くの人の支えで恵まれた生活を送ってきました。一方で、望む生き方のために必要と認識しながら未熟な能力を出来る限り短期間で補完するため、もう一度勉強に専念する時間が欲しいという思いも持ち続けていました。そんな中いくつかのタイミングが重なり、今回わがままを言って退職させていただきました。 ソニーでの生活 コクーンで興味を持ち、設立趣意書に惚れてソニーに入りました。入って最初の印象は「研究室みたいだな」という感じで、予想していた学生から社会人へのギャップをほとんど感じなかったのを覚えてます。とにかく最初から居心地が良かったです。 最初の年、自分はまだ戦力になっていませんでしたが、少数精鋭のチームが全力をあげて無茶な目標を達成する様子
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