プログラムを書けるようになる方法を見つけた！なんだこれは？ 眼鏡のフレーム端を耳の横に掛けたらなぜか書けるようになった。なんだこれは？ このやり方をやれば誰でもプログラムが書けるようになると思います。頭も良くなった！と思う プログラムを挫折した経験がある方一度お試しあれ！ このように耳の横にフレーム端を掛けてやる 自己責任で メガネのフレームを少し曲げる必要があります。破損しても自己責任で 個人差があると思います。人によってできない人もいると思います。 以上自己責任で試してみてください。 用意するもの 必須 メガネ　(耳の横にかけれるもの フレームの横幅が広いものがいいです) 紫外線防止コーティング　(眼鏡屋さんで３千円くらいでやってもらえます) お好み 片方は非球体の方がいい　(目が疲れない) 黒縁じゃないほうがいい。（縁が太いと視野が狭くなる） やり方 フレームの端を耳の横に掛ける 目

はじめに Deep Learningを使った距離学習（Metric Learning）は、人物同定（Person Re-Identification）をはじめ、顔認識、細かい画像の分類、および画像検索など多くのコンピュータビジョンタスクにおいて広く利用されています。その中でも損失関数にTriplet Lossを用いたMetiric Learningは比較的ポピュラーなやり方で、関連論文もこれまでたくさん発表されています。本稿では、まず画像分類（Classification）タスクとMetric Learningの違いを考察し、次にTriplet Lossがどのように改良されてきたのか、その変遷をまとめています。 画像分類タスクとしてのPerson Re-Identification Person Re-Identificationとは同一人物を認識するタスクです。これを一般的な画像分類タス

chakki-worksが発表した自然言語処理の前処理ツール「chariot」をさっそく動かしてみました。 公式サンプルは英語でのコードだったので、せっかくなので日本語のデータを使ってPyTorchの日本語分類モデルの学習を行ってみました。 chariotのgithubはこちら github.com 実験で使用したコードはGithubにもあげています。 github.com chariotとは chariotは自然言語処理の前処理のパイプラインを構築するためのツールです。 前処理を実行するPreprocessorに前処理をstackしていくことで、パイプラインを構築していきます。 公式の紹介記事では以下をポイントにあげています。 chariotでは、以下3点をできるようにしました。 - 前処理を宣言的に定義できる - 前処理が簡単に保存できる(パラメーターごと) - モデルの学習にたどり着

漫画ファンの推薦レビュー投稿サイト『アル』など、話題のWebサービスを数々手がける「けんすう」こと古川健介さんが愛用するゼンハイザーのフルワイヤレスイヤホン『MOMENTUM True Wireless』。もともと「ひとつのモノをあまり長く使ったことがない」ながらも、このイヤホンはめずらしく使い続けているそう。リアルな感想とともに、日々のガジェット選びやサービスづくりへのこだわりを伺い、けんすうさんの予測する次の時代に迫りました。 会議で長時間使用しても疲れない ――普段、イヤホンはどのような場面で使用することが多いですか？ けんすう　音楽を聴くのにも使用していますが、それは全体の半分くらい。残りはオーディオブックや動画視聴などですね。現在運営している『アル』では遠隔で参加するスタッフが多く、すべての会議をオンラインで行っているのですが、席上で会話をモニターするのに使用するとか、どちらかと

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バブリーダンスで注目を浴びた大阪府立登美丘高校のダンス部OGが、インターネットプロバイダー「ソネット」のWebCMで、1990年代に話題となった消費者金融「武富士」のCMをリバイバルしたダンスを披露しました。武富士ダンスを持ってくるとはなかなか攻めたチョイスだけど耳と目が懐かしがっている！ アクロバティックなダンスも再現 レオタードやタイトな衣装を着たダンサーがジョー・リノイエの「Synchronized Love」に合わせキレのあるダンスを見せ話題となった武富士のCM。時をへて、振り付けを担当したakaneさんは幼少期に武富士ダンスをマネして踊っていたそうで、“当時のインパクトを出しつつ、1990年代風に”することを意識して「ソネットダンス」を生み出したと話しています。 akaneさん ダンスについて、「肩を落としたり、足のつま先を伸ばしたり、結構強く今回は踊りました」とポイントを語った

彼氏いるんですマウント！！ 結婚してるマウント！！ 子供いるんですマウント！！ 子供たくさんいるマウント！！ 不倫経験マウント！！ 離婚したマウント！！ 再婚マウント！！ 介護マウント！！ 葬式マウント！！ 墓マウント！！ 非モテマウント！！ 未経験マウント！！ 彼氏いないマウント！！ 友達いないマウント！！ 独身マウント！！ 一人暮らしマウント！！ なんも話せないよ

「ドリル戦艦」を最近見かけない。 そろそろ本格的なドリル戦艦アニメを作ってくれてもいいのではないか？ ドリル戦艦は一見すると荒唐無稽なアイディアに見えるかもしれない。 だからこそ「本格的」と「ドリル戦艦」を組み合わせることで「インパクト」が生まれる。 デザイン、運用、戦略などの各分野で高度なSF考証がなされたドリル戦艦……。 「クールジャパン」を前面に押し出すなら「日本独自の要素」が求められるはずだ。 ドリル戦艦を広く世界に普及しなければならない。 本格的なドリル戦艦アニメが見たい！

対話システムは、QAチャットや音声アシスタントなど、様々なところで使用されており、 また、GoogleのDialogflowを始め多くの独自対話システムを構築できるプラットフォームが数年前から続々と登場してきています。 しかし、これらの公開されているシステムは、たくさんある対話システム構成の中でもタスク指向型（特にスロットフィリング型）の設計にのっとっているものが多いのが現状で、作りたいシステムをそのまま構成することが難しいケースが存在します。 この記事シリーズは、ニューラルネットワークを使用している対話システムについて、どのようなシステム設計がありうるのか、どのように機械学習でそのシステムを実現しようとしているのかを、「Neural Approaches to Conversational AI*1」を元に、元資料の引用だけでなく、中で説明されている論文についても、可能な限り概観できるよ

1984年大阪生まれ。2011～2019年までベトナムでダチョウに乗ったりドリアンを装備してました。今は沖永良部島という島にひきこもってます。（動画インタビュー） 前の記事：ペッパーとお笑いコンビを組んで3年半 ＞ 個人サイト AbebeTV おきのえらぶ島移住録 べとまる まずは「復活の呪文」について軽く説明 私のような30代、から40代、なんなら50代の男性でも、説明せずとも分かるだろうけど、最近は自分もおっさんという自覚が芽生えてきたので改めて説明しよう。 国民的ゲームのドラクエの説明は省くとして、そのシリーズ初期作、80年代後期に発売された１と２にはセーブ機能が存在せず、代わりに52文字のひらがなの羅列がパスワードになっていた。それが「復活の呪文」だ。 この日のために準備したドラクエ２（Amazonで91円） 取扱説明書には復活の呪文についての記述が。 「きのうの続きができるぞっ！

教育学とか社会学とか経済学とか精神医学とか看護学とかビジネススキルとかの問題を心理学部で学べると期待してる学生に遭遇しすぎるので「心理学に興味がある高校生に向けた心理学部に進まないための心理学教室」をやりたいんですが だれか一緒にやりませんかね — べとりん (@piyoketa) March 26, 2019 あなたが"心理学に興味があると言っている高校生"に出会ってアドバイスを求められたら、とりあえず「心理学部には行くな」と言っておくとよい。 現在、大学の心理学部で行われている「心理学」とは、概ね、統計を用いて、できるだけ自然科学的に妥当な手法で人の心を明らかにしようとする学問であり、基本的には認知心理学や行動心理学などである(※1)。 あと、心理学は統計学わからんやつは来るなというのもアピールしておきたい（笑） あと、臨床心理（カウンセリング）や性格心理学は、心理学の極々一部で、基本

太平洋戦争中の「徴用」をめぐる韓国の裁判で、原告側が三菱重工業のロゴマークの商標を差し押さえていたことが分かりました。 原告側が商標を売却する手続きに踏み切った場合、韓国内でロゴマークを使用できなくなるおそれもあります。 この裁判の原告側は、去年11月に三菱重工に賠償を命じる判決が確定して以降、賠償に関する協議を求めていましたが、三菱重工側が期限までに応じなかったとして、今月、韓国で保有する商標と特許合わせて８件を差し押さえたと発表していました。 対象となる商標と特許は８億400万ウォン（およそ7800万円）に相当するとしていましたが、商標と特許の詳しい内容については明らかにしていませんでした。

使う時以外は外して天日干ししておきたい

3月27日にNIKKEI STYLEが報じた記事「GAFAに人材流出防げ　NTTコムの新キャリアパス」が、波紋を呼んでいます。記事最後に書かれた「押しかけラグビー」の部分で、NTTコミュニケーションズでは「職場に突然、ラグビー部員がわーっと入っていって、社員にボールをパスしたり、体を動かしてもらったりする」という部分が「仕事中にラグビーボール投げてくるな」「地獄か」という批判的な声や「そんなことは行われていない」「デマである」という意見までさまざま。 話題になっているNIKKEI STYLEの記事 業務中にラグビーが始まる？ NTTコミュニケーションズでは本当に仕事中にラグビーボールが飛んでくるのか、そもそもデマなのか。話を聞いてみました。 人材流出対策にタッチダウン NIKKEI STYLEの記事は、近年日本のIT企業では若手の人材がGAFA（Google、Amazon.com、Face

柾木神威@呉鎮守府 @masaki_kamui 控えめに言って大奥はクソイベ。 ストーリーはともかく、システムが最悪。 私がプログラマーなら、行灯使用した時点で話を入れて戦闘まで一気に行く。 だって、行灯一回使ったら後戻り出来ないじゃん？ それなのに、クエストの選択出すとか全く持って無意味。 ＃FGO 2019-03-28 03:39:10 かじめ焼き @kajime_yaki FGO、 「床がぬくぬく暖かい」というワンテキストを挟むだけなのに 長い暗転とロードが挟まるってどうなのよ。 もっとスマートに実装できなかったの？ 2019-03-28 11:08:31

聞けば、南国の爽やかさをイメージしたとか そういう、ぼやんとしたイメージだけで国名とか地域名を名前に使った食べ物って他にある？

本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム

Ideinの先崎です。 最近Tensorflowが実装を公開するなど注目を集めている、機械学習+Differential Privacyという研究分野があります。これはDifferential Privacyと呼ばれる技術を使って、機械学習におけるトレーニングデータのプライバシを保護しようというものです。 本記事では、この研究分野でどのようなことが行われているのかについて書きたいと思います。 概念・定義まずはじめに、Differential Privacyの概念と定義について簡単に説明したいと思います。 より詳しい説明は、[1]や[2]などがわかりやすいです。 Differential Privacy(DP)はDworkによって考案された[3]概念で、あるデータセットに対する解析結果を公開する場合にそのデータのプライバシはどの程度保護されているのか、という問題を取り扱います。 Dworkは

でおすすめない？ ガンガンにアクションしたりオンラインでフレンドとやるようなものじゃなく、 一人でまったり、癒されながらやるようなのがいい 達成感があると更にいい ▽追記ここから これはすたーでゅーばれーやろなあ 農園系？癒されるならやりたい…でも横から「人間関係どろどろ」って言われてるから躊躇してる これはポータルです。 なんかぽんぽん飛んでくやつ？だよね？興味ある。買ってみる！ ▽再追記ここから 久々に見たらめっちゃいっぱい教えてもらってた！うれしい！ 片っ端から試してみたい。ありがとね！ Getting Over It これは知ってるぞ！つぼのおじさんのやつだ！！

愛知県のご当地ラーメンといえば、何といっても台湾ラーメンが有名。しかし、もう一つ台湾ラーメンと同様に、ニンニクと唐辛子のパンチがきいたラーメンがあるのをご存じだろうか？ その名も「ベトコンラーメン」。 ベトコン、と聞いてついベトナム戦争をイメージする方もいるかもしれない。 ベトコンラーメンとはいつ、誰が考えたのか。そして、なぜ、その名が付けられたのだろうか？ その真相に迫ってみた。 特徴はニンニクをたっぷり使うこと ベトコンラーメンを出す店は、愛知県を中心に岐阜県や大阪府、岡山県などにある。ひょっとしたら、今ではそれ以外の地域でも食べられるかもしれないが、発祥の店は、愛知県一宮市で1969（昭和44）年に創業した「ベトコンラーメン 新京本店」。 お店の入口にある「ベトコンラーメン」の文字がわかるだろうか。 まずは、二代目店主の稲垣賀彦さんにベトコンラーメンを作ってもらった。 このプロセスを

ニューラルネットワークの過学習防止としてDropout という機構が用いられているのはご案内のとおりです。 この Dropout 、見方を変えるとディープラーニングにおける重みのベイズ推定に相当しているのではないか、という内容が Uncertainty in Deep Learning にて述べられていて、この記事ではその内容について解説していきたいと思います。 また末尾では実際にベイズ推定を実装して、予測がちゃんと不確実性を盛り込んだものになっているかどうか、を確認します。 基本的に記事の内容は元の論文(YARIN GAL さんの博士論文です)と同著者の解説ページを元にしています。それぞれ以下からアクセスできますので、解説じゃなくて自分で読みたい!という方はそちらを参考にしてください。個人的には解説も論文もとても読みやい (なんと数式もとても丁寧に記述されています!!) ので、英語が苦手

はじめに 本稿ではファジングのシードスケジューリング問題に対する統計学的なアプローチについてまとめる。統計学、強化学習の基礎、特に二項分布と標本検定および多腕バンディット問題については既知とする。 ファジングとはソフトウェアのバグ(特に脆弱性)を発見するためのソフトウェアテストの一種で、テスト対象のプログラムに多種多様な入力を与えて実行し、何らかの不具合を生じさせた入力を記録していくテスト方式だ。勿論複数の入力が同一のバグ(root cause)を引き起こしている可能性もあるため、これらの記録された入力はファジング後のトリアージというプロセスでバグと1:1に対応する様にDeduplication(重複除去)され、データベースに記録される。この一連の流れをファジングキャンペーンという。 GoogleのOSS-Fuzzの例 ランダムテストとの最大の違いは、ファジングはプログラムを実行した際の状

Since fintech startup Brex’s inception in 2017, its two co-founders Henrique Dubugras and Pedro Franceschi have run the company as co-CEOs. But starting today, the pair told TechCrunch in an…

ドワンゴが運営する分散型マストドンインスタンス（サーバ）「friends.nico」がニコニコ超会議2019の最終日である4月28日、19時で終了する。ニコニコインフォでアナウンスされた。