コーディングに対する考え方を変える6つのプログラミングパラダイム | POSTD
私は時折、コーディングに対する考え方を変えさせられるような、従来と非常に異なるプログラミング言語に出会います。本記事では、その中でも特に気に入っている発見をいくつかご紹介したいと思います。 これは、先賢による「関数型プログラミングは世界を変える！」的な投稿ではありません。本記事で挙げるのは、もっと「知る人ぞ知る」的なリストです。多くの読者の方にとって、以下の言語やパラダイムは聞いたことのないものが大半だと思いますので、私が経験したように、これらの新しい概念を学ぶ楽しさを感じていただければ幸いです。 注：私は以下の言語の多くに関して最低限の経験しかありません。その発想に引き込まれたのであって、専門的知識は持ち合わせていないため、訂正すべき点や誤りがあればどうぞご指摘ください。また、本記事で取り上げていない新しいパラダイムや概念に出会った方は、ぜひお知らせください。 最新情報：本記事が r/p
滝沢カレンの理解不能な文章を言語解析してみた。 - Qiita
滝沢カレンのインスタグラムの文章に中毒者が続出してるらしい。 滝沢カレンの理解不能なインスタｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 引用元: https://www.instagram.com/takizawakarenofficial/ どのような文章構造になっているのだろう 実際に滝沢カレンの文章を読んでみると、日本語としてはなんとなく読めるのだが、文章の意味がなかなか頭に入ってこない。はじめは、何となく、ディープラーニング（RNN系かなにか）でコーパスを学習して、文生成した結果なのかとも思った。 このように感じる要因は色々あると思うのだが、言語処理的に、どのくらい理解不能な文章なのかを調べるために、滝沢カレンの文章を構文解析して、結果を可視化した。 手法 CaboChaを使って構文解析を試みた。 滝沢カレンの文章には句点「。」がほとんど使用されず、句点のかわりに絵文字が使われている。そのため、絵文
マストドンの「日本人多すぎ問題」、最新版で解決か
分散型SNSのマストドン（Mastodon）は日本で異常なほどの人気で、一部の海外インスタンス（サイト）では日本語での投稿があふれている状態。その打開策が講じられたようだ。 マストドンは先行していた海外サイトに登録した日本人が多く、しかもアクティブなので、タイムライン上に理解できない言語でのトゥートが増えすぎて対策が必要との声が多数上がっている。日本語だけではなく、多言語が集うコミュニティーなので、特定言語の利用者を排除せずに共存できる対策が求められている。 マストドンの最新版では26の言語からタイムラインに表示させたい言語を選べる設定が追加された。「これらの言語はあなたの公開タイムラインでの表示を許可されます。選択されていない言語はフィルター処理により非表示となります」との説明がなされている。
【この人天才かよ！】各国言語の訛りを日本語で再現「ロシアで腹筋やられた」 | feely[フィーリー]
この人天才かよ。「Big Bong」さんがYouTube上にアップしている「各国の訛りを日本語で再現」した動画「世界の発音」がすごい！ 各言語のアクセントの特徴などをよく捉え、とてもユーモラスなセリフで笑いを誘っています。 出典：Ilyabolotov / iStock. by Getty Images ジローラモさん（イタリア人）やダバディさん（フランス人・元サッカー日本代表トルシエ監督の通訳）、韓流スター、パックンさん、ボビー・オロゴンさん、ゾマホンさんなど外国人タレントの訛りを思い起こします。 ロシアとかほんとにロシアだ。冷酷なイメージまで……。 「フランスはとても綺麗な国だけど、あ、日本より安全じゃない。そして、パリに住んでる人は、あ、ウフン、ロマンチックだけどそんなに優しくはない」（フランス人） 耳が良いんだろうなあ。アメリカ英語と英国英語とかちょっと面白い。ロシア語は英語はいっ
![【この人天才かよ！】各国言語の訛りを日本語で再現「ロシアで腹筋やられた」 | feely[フィーリー]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ddb86e5ba5bc852c4bb64b26db79d8a56f281aaa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffeely.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F04%2Ffrance.jpg)
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
不思議の国のSE用語 - Qiita
不思議の国 SEが住んでいるところ、そこは不思議な不思議なお国柄です。 新たな国民として移住してきた人、特産物のシステムを買いに来た人など色々な人がこの国には存在します。 しかしこの国で話される言葉は 独特 です。 ぱっと聞いただけでは意味がわからなかったり、よく似た表現であっても微妙にニュアンスが違っていたり。 似たような表現を使い分けるその裏に、その人の意図や省略された文脈が隠されていたりもします。 どこの国でもコミュニケーションを間違うと非常に厄介ですが、そんなことにならぬよう、 お国言葉らしきもの をまとめてみました。 SEを代表例として、このお国言葉を話す人も、話される人も、改めて言葉の意味合いを見つめなおしてみると新たな気付きが得られるかもしれません。 なお、そんなことから 「絶対にSEしか使わない用語」を集めたわけではない のでその点ご了承くださいませ。 他言語版 @micr
マサカリの起源について - Qiita
はじめに 技術的な指摘をすることを「マサカリを投げる」と呼ぶ。ネットスラングにありがちだが、この言葉の意味は常に変動しており、地域、人によっても定義が異なる。現在では、何か自分で詰めが甘いことを書く時に「修正、批判コメント歓迎」の意味で「マサカリをお願いします」と言ったり、誰かが適当なことを書いてコメントやブコメで炎上している時に「さっそくマサカリ投げられてて草」というような使われ方をしているようだ。 この「マサカリ」という言葉がいつ、どのような形で使われるようになったのか、できる範囲で調べてみた。 2006年以前 僕は1990年代の後半から2000年の前半にかけて、Niftyのフォーラムや、いくつかの技術系メーリングリストに登録していたが、当時この意味での「マサカリ」という言葉を目にした覚えがない。とりあえず当時所属していて、現在過去ログが見られるDelphiやBCB-MLの過去ログで検
「ユニコード」で予期せぬ目に遭った話 - moriyoshiの日記
自分の知らないCJK Ideographのバリエーションがまだあったことに戦慄している pic.twitter.com/kUlyRLDDTM— moriyoshit (@moriyoshit) March 9, 2017 などというツイートをしたところ、思ったより反響があったのでまとめておく。 上記ではあいまいに「バリエーション」などと書いたが、Unicodeとそれを扱う環境においては、バリエーションと一口に言っても次のような状況がある。 意味論的に等価な異なる字形の集合 同じ字形で異なるコードポイントの集合 aは結構なじみ深いと思う。 a-1. 異なるコードポイントにそれぞれ異なる字形が割り当てられているもの 例: 「東」(U+6771) ⇔「东」(U+4E1C) 「斉」(U+6589) ⇔「齊」(U+9F4A) 「高」(U+9AD8) ⇔「髙」(U+9AD9) a-2. 同じコードポイ
JavaScript における文字コードと「文字数」の数え方 | blog.jxck.io
Intro textarea などに入力された文字数を、 JS で数えたい場合がある。 ここで .length を数えるだけではダメな理由は、文字コードや JS の内部表現の話を理解する必要がある。 多言語や絵文字対応なども踏まえた上で、どう処理するべきなのか。 それ自体は枯れた話題ではあるが、近年 ECMAScript に追加された機能などを交えて解説する。 なお、文字コードの仕組みを詳解すること自体が目的では無いため、 BOM, UCS-2, Endian, 歴史的経緯など、この手の話題につき物な話の一部は省くこととする。 1 文字とは何か Unicode は全ての文字に ID を振ることを目的としている。 例えば 😭 (loudly crying face) なら 0x1F62D だ。 1 つの文字に 1 つの ID が割り当てられているのだから、文字の数を数える場合は、この ID
LLVMを始めよう！ 〜 LLVM IRの基礎はclangが教えてくれた・Brainf**kコンパイラを作ってみよう 〜 - プログラムモグモグ
コンパイラを作ってみたいと思っていても、アセンブリ言語はよくわからない。 パーサーみたいなコードは書いたことがあるけれど、コード生成の処理はさっぱりだ。 実行ファイルをバイナリエディターで見るとかなにそれ怖い。 そんな私なのですが、LLVMに興味を持ち始めています。 SwiftやRust、あるいはEmscriptenなど、近年注目されている言語やコンパイラ技術の中枢にはLLVMがあります。 アセンブリはよく分からなくてもLLVMを使いこなせるようになれば、マルチプラットフォームで実行ファイルを生成できる言語処理系を作るのではないか。 コンパイラ作ってみたいな、LLVMを使ってみようかなと思っている今日このごろです。 ところが、いざLLVMを勉強しようと思ってもどこから始めればいいかよく分かりませんでした。 マニュアルは巨大で読む気が起きないし、リファレンスを見てもさっぱりです。 雰囲気はわ
小林銅蟲先生のブログでマルコフ連鎖 - reizist's blog
こんにちは。 漫画「めしにしましょう」が好きすぎて、 著者である小林銅蟲先生のブログ negineesan.hatenablog.com を漁り読む日々を過ごしています。 「小林銅蟲先生っぽい」文章が面白くて文体を真似るファンが続出しているのを観測しており、人気の高さが伺えます。 まだ読んでいない人はめちゃくちゃおもしろいので今すぐ読みましょう。 [まとめ買い] めしにしましょう（イブニングコミックス） 作者: 小林銅蟲メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る さて、今日は朝7時に目覚めてしまったので、何を思ったかマルコフ連鎖で「小林銅蟲先生っぽい」文章を自動生成してみることにしました。 ※ブログ掲載にあたって小林銅蟲先生に許可を頂きました。 マルコフ連鎖とは wikipedia を見てもさっぱりでした。 概要だけ把握する場合、 マルコフ連鎖を説明してみる。 | 分析のおはなし
すごーい！ きみはプログラミング言語を実装できるフレンズなんだね - Qiita
ジャパリパークのみんなー！ フレンズのためのプログラミング言語ができたよー！ サンプルコード Socrates すごーい！ かばんちゃん は ヒトの フレンズ なんだね！ すごーい！ あなた が ヒトの フレンズ なら あなた は しっぽのない フレンズ なんだね！ だれ が しっぽのない フレンズ なんだっけ？ すごーい！ 0 は 自然数の フレンズ なんだね！ すごーい！ きみ が 自然数の フレンズ なら きみ の 次 も 自然数の フレンズ なんだね！ すごーい！ 0 は 3の倍数の フレンズ なんだね！ すごーい！ きみ が 3の倍数の フレンズ なら きみ の 次 の 次 の 次 も 3の倍数の フレンズ なんだね！ すごーい！ 0 は 5の倍数の フレンズ なんだね！ すごーい！ きみ が 5の倍数の フレンズ なら きみ の 次 の 次 の 次 の 次 の 次 も 5の倍数
筑波大学よ、その「漢詩」は恥ずかしい｜Colorless Green Ideas
筑波大学モニュメントに含まれる銘鈑に記された「漢詩」は、とうてい漢詩と呼ぶことができないしろものである。 筑波大学モニュメントとは 筑波大学筑波キャンパス [1] 茨城県にある国立大学の筑波大学には、筑波大学モニュメントというものがある。筑波大学側としては、「本学のアカデミックシンボルの一つとして、見る者全てに、学問に宿る崇高なる精神性と高揚感を与えるものになると期待」されるモニュメントなのだそうだ [2] 。 これは、2014年に幡谷祐一茨城県信用組合会長から寄贈されたもので、幡谷会長の作った「漢詩」が記された銘板が含まれている [3] 。これから詳しく説明することになるが、この「漢詩」は、とうてい漢詩と呼ぶことができないしろものである。一応は日本文学や中国文学の教授陣もいる大学 [4] で、このような漢詩と呼ぶことができないしろものを「漢詩」と称した上で、「アカデミックシンボルの一つ」
文字認識はCNNで終わるのか？
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
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