Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
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Chrome ウェブストア拡張機能、テーマ、アプリを使ってパソコンの Chrome を自分仕様にカスタマイズしよう。Chrome の機能をさらに強化Chrome に拡張機能をインストールして新しい機能を追加できます。パソコンから Chrome ウェブストアにアクセスすると多くの拡張機能が見つかります。一般用途向けのものから、デザイナー、写真家、料理人などプロ向けのもの、学生向け、ライフハッカーやブロガー向けのものまで、豊富な種類の拡張機能をご活用ください。 Chrome を自分好みのスタイルにテーマは Chrome ウェブストアにも豊富に揃っています。お好きなテーマを見つけて、まったく新しいデザインの Chrome にすることができます。 拡張機能やアプリをスマートフォンからパソコンに追加モバイルデバイスからパソコンに拡張機能やアプリを追加できます。方法は、Chrome ウィンドウでウェブ
my biased thoughts on the fields of natural language processing (NLP), computational linguistics (CL) and related topics (machine learning, math, funding, etc.) In terms of (importance divided-by glamour), hyperparameter (HP) search is probably pretty close to the top. We all hate finding hyperparameters. Default settings are usually good, but you're always left wondering: could I have done better
LZSS(LZ77) 圧縮アルゴリズムで文字列を圧縮/解凍します。 圧縮された結果は Base62 (0-9A-Za-z) からなるバイナリセーフな文字列になります。 サイズ制限のある localStorage や sessionStorage, cookie など、 例えば localStorage は 5MB 使えたとしても UTF-16 の場合、実質的に 2.5MB 分になってしまします。 圧縮結果は内容にもよりますが おおよそ 60~80% 程度のサイズになります。 例外として、繰り返しのない文字列は1~2割程度サイズが増えることがあります。 追記 2014-10-24 現在、高速化にすべく見なおして圧縮率も上がりました。 繰り返しのない文字列 (例えば U+0000 - U+FFFF 1文字ずつなど) も大幅なサイズ増加なく圧縮できます var data = 'hello hel
C++, Matlab and Python library for Hidden-state Conditional Random Fields. Implements 3 algorithms: LDCRF, HCRF and CRF. For Windows and Linux, 32- and 64-bits. Optimized for multi-threading. Works with sparse or dense input features. Features Matlab Binaries of the latest version (3.0a) are included in the matlab toolbox: MLToolbox (as seen here: https://sourceforge.net/projects/mltoolbox/)HCRF_f
The document discusses concepts related to the generative lexicon theory and statistical semantics. It provides definitions and examples of key terms, such as the generative lexicon, word sense disambiguation, and the principle of compositionality. Examples are given to illustrate how statistical semantics can be used to analyze word usage patterns and determine word meanings.Read less
Overview We present BudgetedSVM, a C++ toolbox containing highly optimized implementations of three recently proposed algorithms for scalable training of Support Vector Machine (SVM) approximators: Adaptive Multi-hyperplane Machines (AMM), Budgeted Stochastic Gradient Descent (BSGD), and Low-rank Linearization SVM (LLSVM). The toolbox also includes Pegasos, a state-of-the-art linear SVM solver, as
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