eoblogは 2017年3月31日(金)15:00 をもってサービスを終了いたしました。 長年にわたりご愛顧いただき誠にありがとうございました。
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実はこのWebサイトは、アゴス・ジャパンとゆー予備校のOB/OGサイトからリンクが張られていて、海外の大学院受験を準備している人が読む可能性があります。が、アゴスの卒業生はみんなエリートばっかりで、こんなこと赤裸々にかけねーだろ、書いてみろこのやろー、と邪推したので書いてみます。 わりと簡単にうつになれるよ私のいる環境。学生間の競争は激しいし、みんな議論が大好き。教授はマッチョモヒカンしかいないし、当然要求は高いし、気分屋ばっかり。教授の意見なんて、常に斜め上どころか宇宙空間から大気圏突入してきて、地上に突き刺さるような意見(=広い視野に基づいた、多様性あふれ、説得力がある意見)が飛んでくる。それでも、彼らの肩を借りながら、dwarfたる我々学生は、ほとんどプロレスのよーに巨人に立ち向かって、一緒に問題にtackleしていくのです*1。 なので、たやすく常に「I am so stupid*
The TreeTagger can also be used as a chunker for English, German, French, and Spanish. The tagger is described in the following two papers: Helmut Schmid (1995): Improvements in Part-of-Speech Tagging with an Application to German. Proceedings of the ACL SIGDAT-Workshop. Dublin, Ireland. Helmut Schmid (1994): Probabilistic Part-of-Speech Tagging Using Decision Trees. Proceedings of International C
1:スペースNo.な-74:2011/07/30(土) 18:38:52.82 ここは同人誌作成に欠かせないフォントについて雑談する スレッドです。皆様のオススメフリーフォントサイトや このフォントって何?等の質問など何でも書き込んでください。 表紙のみならず、同人誌印刷所スレで度々出る本文のフォントに ついても情報をお待ちしています。 *同人で使えるフォントについての情報交換の場です。 *有料フォントの無断無料配布はご遠慮ください。 ただし「○○のサイトで(お金を払えば)手に入る」等の 情報はどんどんお寄せください。 *MSフォントはvista以降同人での利用が可能になりました。 119:スペースNo.な-74:2011/08/24(水) 05:58:24.55 フリーで商業誌に一番近いのを再現するとしたら ひらがなと漢字は何と何の組み合わせがいいの? 120:スペースNo.な-74:2
追記:【割引コードGET!】ヤバイくらい簡単にプロフェッショナルなサイトが作れるStrikingly.comが割引コードくれた! | バンクーバーのうぇぶ屋 上記追記ですが、このStrikingly.comのデイビットさんと話をして、クーポンコード貰えたんでご紹介記事が上になりますー! 以下より本記事本文 いやー、今日まで散々”簡単にサイトが作れるん時代っすよねー”的な事を色々書いてきましたが、もしかしたらこれは今までご紹介したどんな簡単WEBサイト作成サービスよりも凄いかもしれません。 超シンプル、超簡単、超楽、超綺麗。 無料版でもそのクオリティの高さにはちょっとビックリですが、有料版にすればA/Bテストにカスタムドメインまで全然オッケーとか色々ヤバイ高機能。 例えば、こんなサイト1時間も掛からず作れちゃう。簡単だけどレスポンシブ可もされてるし。使い方も説明が必要か迷うレベルで簡単。 S
身内でdeep learningの勉強会をやったらできそうだったので実装した. 読んだのは大体ここらへん. NEURAL NETS FOR VISION(CVPR2012 tutorial) CS294A Lecture notes Sparse autoencoder ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autoencoder autoencoderはunsupervised feature learningの一種.Convolutional Neural Netとは違って,最後の判別器の予測誤差をback propagationさせる,という事はせずある種特徴抽出で完結させている. autoencoderを一言でまとめると,「次元削減を繰り返すNeural Netを多段に繋げて特徴抽出を行う手法
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