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Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
What'sNewInPython3.0 - TSNETWiki on TextWorld 本文はGuido van Rossumの"What's New In Python 3.0"( http://docs.python.org/3.0/whatsnew/3.0.html )の全訳です。 すばらしい(拍手) 気になったところはここに書きためていって、ある程度まとまってからフィードバックしようっと。 (訳注:原文では『キーワード(keyword)』と書かれているが、『予約語(reserved word)』の誤りと思われる。Pythonでは、キーワードは、引数などを指定する名前(キーワード引数)などに使われ、他の言語のように予約語の意味として使われることはほとんどない) 「誤り」ってのは言い過ぎかと。単語の定義はReference Manualを参照するのが筋。 http://docs.p
はじめに Google から、非常に面白そうなソフトウェアがリリースされました! その名も Native Client なんとブラウザ上で X86 のバイナリを動かしてしまうそうです。 これはすごい! さっそく試してみたいと思います。その過程を逐次更新していきます。 自分が試したときの環境 自分が試す環境は、以下の通りです。 Mac OS X Xcode の gcc (version 4.0.1 (Apple Inc. build 5465)) python 2.5.1 準備 では、さっそく準備をしましょう。 http://nativeclient.googlecode.com/svn/trunk/nacl/googleclient/native_client/documentation/getting_started.html を参考にやってみます。 環境一式をダウンロード まずは、以下
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神経系を模した教師なし学習の枠組みとして、Slow Feature Analysis (SFA) というのがあるらしい。これかなり良い感じなんじゃないだろうか。 感覚神経系の役割は、生存に合目的な行動を行えるように外界の状況を推定することにある。感覚器から得られる生の感覚入力自体はノイズや(視覚系なら)眼球運動などの影響で高速に(〜数十ミリ秒)変化するけど、外界の状況(特定の場所にいる、目の前に熊がいる、等。)はより低速に(〜数秒)変化する。このことから、神経系は自然感覚入力のうちの低速に変化する特徴(slow feature)を抽出するように自己組織化すると仮定し、モデル神経系に自然感覚入力を与えて学習させてみましたと。 そうすると、視覚野で見られる受容野構造や、海馬で見られる場所細胞に相当する情報表現を獲得させることができたと。さらに面白い点は、この学習則をミクロに考えるとそれは ST
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー いやー,multiprocessingモジュールイイよ。パねえよ。要はプロセス間通信を行うときに便利なパッケージで,threadingと似たようなAPIなのでGILが回避できてマルチプロセッサとかマルチコアの性能を有効に使えてウハウハとか,リモートマシンにあるプロセスと通信したりオブジェクトをやりとりしたりできてウハウハとか,まあそういうモノです。これでおっきしない奴は技術者として大切な資質を失っていると思うよ。べつにおっきしなくてもいいんだけど,そういう奴とは一緒に仕事したくないよ。 ドキュメントのイントロダクションを超訳してみたです。 はじめに multiprocessingはth
2008/04/08 米グーグルは3月7日、「Google App Engine」を発表し、ついにクラウド向けサービスに参入した。この市場では米アマゾンが先行。フルスタックのWebアプリケーション環境を提供することを武器に、グーグルは新たな開発者の取り込みを狙う。Google App Engineの速報記事はこちら。 公開したGoogle App Engineのプレビュー版は1万人の限定サービス。大量のドキュメントとWindows、Mac、Linux向けのSDKがすでに用意されている。 Google App Engineのメリットはグーグルの各サービスを運用する高信頼なインフラを使って、Pythonで書いたアプリケーションを実行できることだろう。インフラとは具体的には分散ファイルシステムの「GFS」や、データストレージシステムの「BigTable」だ。Google App Engineのブ
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