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この記事は C++ Advent Calendar 2014 18日目の記事です。色々とネタに迷った結果、まだ日本語の解説記事が全然ないodeintを紹介することにします。(なぜこれほど日本語での解説が少ないのか。。) Boost.Odeintとは 皆さんご存知Boostライブラリの1つで、常微分方程式を解くために使います。簡単にいうと という形をした方程式に対して使います。$x$は$t$に依存する変数、つまり$x=x(t)$ですね。これを解くアルゴリズムにはRunge-Kutta法(RK)やその改良版などがあります。Boost.OdeintはこのRK法を実装しています。GPGPUやMPI, OpenMPを利用した並列計算にも対応していますが、今回はそこまで説明しません。 いちばん簡単な方法 数値計算法に馴染みがない人も読むかもしれないので、上記の方程式を解くいちばん簡単な考え方を紹介しま
言いにくいことを伝えるとき、活躍するのが「枕詞」です。これを使うと伝えにくい言葉を意外に楽に口に出すことができます。 まずは、相手の許可をとる枕詞。たとえば、 「ちょっと言いにくいことがあるんだけど、言ってもいいかな?」 という風に伝えれば、相手はまず99%イエスといいます。許可をとればそんなに言いにくくはないものです。 次に、相手のその行動がどんな場合でもマイナスなのではなく、あるひとつの視点からみる限りそうだということを伝える枕詞。たとえば、 「コーチングという視点から見ると...」 「これは私の考えなんだけど...」 「ひとつの可能性として...」 というように伝えれば、こちらの主張の及ぶ範囲が限定されるため、相手の抵抗感が薄れます。 それから最後に、自分の気もちをあらかじめ伝える枕詞。 「これを言おうと思うと、ちょっと緊張しちゃんだけどね」 という風に伝えれば、もう隠すものはありま
先日Go1.9beta1がリリースされました。 Go 1.9 Beta 1 is released! Announcement:https://t.co/lV5nvXwOoR Get it!https://t.co/2LhlOo2EtX#golang pic.twitter.com/zm09DwX93q — Go (@golang) 2017年6月14日 Go 1.9 Release Notes 型エイリアスのサポート、math/bitsパッケージ、 sync.Map型など、 今回のアップデートでも便利そうな機能が追加されます。 詳しくはtenntennさんのGopher Fest 2017参加レポートをどうぞ。 今回のリリースノートを見て、個人的に注目しているのはMonotonic Clocksのサポートです。 他の機能追加はTwitterとかで見かけるけど、 Monotonic Cl
はじめの前に Qiitaの記事を書く時に”はじめに”(導入というか記事を書いた動機や理由)から始めるのですが、今回のその前に書いている人の前提を書きます。 本記事は、タイトル通りKerasとTensorflowを用いてFXの予想をする記事です。ですが、書いている本人は以下の条件を残念ながら満たしております。 ・FXも株もやったことがない(これマジ) ・ディープラーニングの知識はそれほどあるわけではない(Tensorflow 0.10登場時期ぐらいからチャレンジしていたけど、有効なものを作り上げることができなかったので一時期放り投げていた。けど今回Kerasのおかげ復帰) ・あんまりPython書いたことがない(Numpyに戸惑うほど) こんな人が書いているものですが、気楽に読んでいただけると幸いです。 はじめに Tensorflowで株やFXの予想をしている記事がいくつかありますが、どうし
Jupyter NotebookからKerasを使用すると、Trainingの進行状況がよくわからなくて不便ですよね。 keras-tqdmというライブラリを使うと、Jupyter NotebookでKerasのfitメソッドの進行状態をprogress barで表示してくれます。 GitHub - bstriner/keras-tqdm: Keras integration with TQDM progress bars インストール方法 pipでインストールできます。 pip install keras-tqdm 使い方 modelのfitメソッドを呼び出す際に、callbackとして渡すだけです。 from keras_tqdm import TQDMNotebookCallback model.fit(X_train, Y_train, verbose=0, callbacks=[
ウォルマートは取引先のテック企業にAWSから、他社サービスに乗り換えるよう要請している。 Facebook/Walmart ウォルマートは取引先のテック企業に、アマゾンのクラウドサービスの使用中止を求めている。 アマゾンは、AWS(アマゾンウェブサービス)によって、クラウドストレージとクラウドコンピューティングの分野でいち早くトップに立った。 これに対し、昨今EC分野に積極的な投資を行うウォルマートは、取引先のテック企業にAWSの使用を中止し、他社のサービスに乗り換えるよう要請したのだ。ウォール・ストリート・ジャーナルが報じた。 シナジーリサーチグループ(Synergy Research Group)によると、AWSはホスティングサービスの最大手で、マーケットシェアの44%を占める。 ウォルマートの広報担当者は、最大のライバル、アマゾンから自社の機密情報を守るため、取引先のテック企業に対し
大手エアバッグメーカーのタカタは、アメリカなどで相次いだエアバッグの事故の影響で経営に行き詰まり、26日に開いた臨時の取締役会で、東京地方裁判所に民事再生法の適用を申請することを決めました。取引先の自動車メーカーが肩代わりしているリコールの費用を含めた負債総額は1兆円を超えています。
Goodbye Dental Implants, Grow Your Own Teeth In Just 9 Weeks Everyone knows that there are dental implants that were invented to benefit our lives in many ways, they are extremely useful and a great solution to fill the gap. But, trust me, once you read this you will be amazed. A group of experts in the dental field has made some amazing discoveries and there has been a really incredible developme
ミスティーノは、仮想通貨でも遊べるオンラインカジノです。仮想通貨での入金には、Bitcoin、Ethereum、Litecoin、Bitcoin Cashなどが使用できます。また、出金も仮想通貨で行うことができます。 また、ミスティーノでは、スロットやテーブルゲーム、ライブカジノ、ポーカー、ビデオポーカー、バカラ、サイコロなど、様々なオンラインカジノゲームが楽しめます。さらに、スマートフォンやタブレットでのプレイも可能ですので、いつでもどこでもカジノゲームを楽しむことができます。 実際にミスティーノで遊んでみた感想 ミスティーノでは、新規登録や入金などに応じて、さまざまなボーナスが提供されています。 新規登録ボーナスとしては、入金不要で手に入る「フリースピン」があります。また、入金ボーナスとしては、入金額に応じた「マッチボーナス」が提供されることがあります。さらに、プレイヤーのレベルが上が
TensorFlowの有名な例である、im2txt(Show and Tell)の実装系をGoogleの識別ネットワークのGoogLeNetではなく、VGG16というモデルを用い、 VGG16はもとの1000クラス識別問題に最適化されたプリトレインドモデルを用いるなどをして、計算負荷を下げたモデルを構築しました 日本語を出力するネットワークはまだわたしも知らないので、あまり見たことがないネットワークかもしれません Tensorflowとの違い 学習できる GoogLeNetではなくVGG16を利用 日本語(カタカナのみ)に対応 画像識別層をフリーズしているので高速の可能性がある 画像識別層が直接decoderのRNNに入力されるわでなく、encoderのRNNに一度入力される ネットワーク 直接VGG16からの入力を用いるのではなく、一度、seq2seqのモデルを参考に、エンコードしていま
こんにちは、小澤です。 今回はKerasというDeepLearningのライブラリについて書かせていただきます。 Kerasとは 公式のドキュメントによると以下のようになっています。 Kerasは,Pythonで書かれた,TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです. Kerasは,迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました. 可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは,良い研究をする上で重要です. Keras Documentationより Kerasを利用するとDeepLearningの背後にある数学的な部分をスクラッチで実装しなくても、各層で利用するアルゴリズムとパラメータを指定するのみなど、比較的短いコードで目的のネットワークを表現することができます。 そのため、研究領域において非常に流れが早く企業などでも素
やりたいこと Electronでスリープやロックを検知して色々やりたい 環境 OS X El Capitan Electron 1.4 本題 どちらもメインプロセス内で検知します。 なので、検知処理は package.json の mainとして定義したjsファイル内で呼ぶ必要があります。 const electron = require('electron') const app = electron.app app.on('ready', () => { electron.powerMonitor.on('suspend', () => { console.log('suspend') // スリープ時 }) electron.powerMonitor.on('resume', () => { console.log('resume') // スリープからの復帰 }) }) const
身と蓋がナッシング まず身も蓋もないことをいうと、結局はCPUの命令セットとして動く言語ですからして、大差はないんですよね。 でもこういうことを言うのは、「どうせ宇宙なんて原子の集合だろ!」という小学生なみです。 なので言わない。でもその認識を捨ててもならない。魔法はないです。地続きではあるのです。 「命令型」か「関数型*1」か さてその上で、問うべき問いが、「命令型」か「関数型」であるならば、関数型に明確な優位性があらわれます。イミュータブルデータ。いい響きですね。map,filter,...いいですね。for禁止、シビれます。いいか、おまえら! forは禁止だ! 了解しました軍曹殿! この利点はあきらかで、かつ入手することが比較的容易です。scalaでもJava8でもreactでも、それなりに努力すればそれなりのものが手に入りそうです。 このレベルではOOPとの対立項はないんじゃないか
先日「ジェネリクス勉強会」なるものが開催されていたようで地方エンジニア勢の自分にとってには羨ましい限りだったのですが、ニコニコ動画で一部の発表をみたりTwitterのハッシュタグを眺めていると「存在型」が紹介されていたみたいで、自分のTwitterの観測範囲のSwiftエンジニアの間でもちょっと盛り上がっているように見えました。 この記事では、型システム入門 −プログラミング言語と型の理論− (以下、TaPL)を片手に存在型の理論をSwiftでのコードに結びつけて説明してみようと思います! TaPLではSystem Fに存在型を加えたものが説明されていますが、この記事ではSwiftでの雰囲気を掴んでもらえるようにするため、一部Swiftっぽい型の表記を使って説明します。 また自分自身も「TaPLを頑張って読んでみようとしている」くらいのレベル感なので、もし間違いや適切でない記述があったらコ
自民党の元官房長官の河村建夫・衆議院議員が、豊田真由子氏の暴言・暴行報道に対し「あれはたまたま彼女が女性だから、あんな男の代議士なんかいっぱいいる。あんなもんじゃすまない」[i]と述べたことが批判されている。もちろんこの発言は、ご自身のFacebook上で即日撤回されている[ii]。 テレビでは、官邸から帰るところで記者に答えている場面が放送されている。河村氏は党の党紀委員会の副委員長でもあるので、今回の問題への対処に関し説明してきたのかと思ったが、Facebookのコメントを読むとそうではないようだ。しかし、テレビ画面では豊田氏への同情のニュアンスが伝わってくる。思わずホンネが口をついて出たのだろう。 僕には、河村氏のおっしゃる意味がよくわかる。党選対委員長は、自民党候補全ての選定を取りまとめる責任者で、新人候補から見れば雲の上の人だ。個々人とは深い付き合いがあるわけではない。それでも選
SETI@home開始当初は世界で1000番以内にランキングされいたのですが、ISPのメールアドレス変更時にすっかり手続きを忘れてしまい、アカウントが使えなくなってしまい、しばらくやめていたのですが、 SETI@home BOINCなる分散環境コンピューティング用のフレームワーク?をつかったものに移行を開始したらしいので、これを機にまた家中のマシンにいれて参加してみます。 参考資料 SETI@home - Wikipedia 関連記事 4年に一度の2月29日 1年後の記事 シティバンクへの入金 12年後の記事 Node v6系で動かないOSX向けモジュールを動かせるようにした際に見つけたrobotjs
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