寿司とビールについて話し合いをしてきました | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。 さいきんの kernel について調べてたら、俄に Chromebook への興味が湧いてきたので、遅まきながら C302CA ポチってみました。わたしにとって人生初 Core M ということもあって、早く届かないかなと心待ちにしている今日このごろです。 はじめに MySQL5.7以前でおそらく最も有名な問題の一つに、Sushi-Beer issue of MySQL with utf8mb4 というものがあります。 忙しい人のために三行でまとめますと MySQL は character-set に utf8mb4 を指定すると、寿司やビールなどの絵文字を扱える。 ただ、Collation（照合順序） が utf8mb4_general_ci や utf8mb4_unicode_ci だと、絵文字を区別できない（寿司とビールの絵文字を区別できない）。 utf8mb
口コミのdoc2vecを用いたリコメンデーションシステムの構築 - Qiita
Rettyのクラフトビール担当兼エンジニアのbokenekoです。 doc2vecを使って実験的なリコメンデーションシステムを作ってみたのでその手法を紹介します。 doc2vec doc2vecはword2vecの進化系です。word2vecはある単語はその周りにどんな単語が現れやすいかでその単語の意味を捉えようとしますが、doc2vecはそこにさらに文脈を加味するように学習します。 例えば、「私はxxxを飼っている」という文章のxxxには「犬」とか「猫」とかが入るので「犬」も「猫」も似た意味を持つのだろうというのがword2vecの考え方です。 ですが、もしこの文章が犬の話の小説のものであれば「猫」よりも「犬」が圧倒的に出やすくなりますし、SM小説の一節なら...まあ出やすい単語が変わるのは分かっていただけるかと思います。 つまり文章の文脈によって単語の出やすさが変わるので、どんな単語が
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