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タイミングの悪さに定評があるberoberoです。以前の記事のTrue Skillモデルを若干拡張して、勝敗データから将棋のプロ棋士の強さ(skill)を推定しました。 まず勝敗データとレーティングの値ですが、こちらのサイトを参考にさせていただきました。このようなデータを日々更新していくのには多大な努力と忍耐がないとできません。素晴らしいサイトです。 モデルのBUGSコードは以下のようになりました。 今回は以前よりはデータが豊富にあるため、skillをこの10年の時系列に沿ったARモデルにしています。1年ごとに対局データを分けて、1年ごとにskillを推定しています。また個人ごとの勝負におけるムラも推定しています。こちらはARモデルにすると収束が著しく悪くなったため、時刻で不変としました。ほんとは禁酒しただとか彼女と別れただとかで勝負ムラも変わってくると思うんですけどデータ不足で推定は厳し
We want to share patterns that help us build good CLIs. These patterns emerged from concepts we discovered the hard way. For years we have been building tools to assist our project. Some of the tools are used by people to simplify development. Some of the tools are used by tools to delegate responsibility. While building the tools, we found CLI qualities that we think are useful. So we have hand p
『CopyTrans Contacts』はiPhoneの連絡先、カレンダー、メモ、メッセージ、ブックマークのバックアップ管理ができるWindowsツールです。iTunesやクラウドサービス経由ではなく、PCとiPhoneを直接有線(ケーブル)でつなぐので、情報セキュリティの観点からも、より安全なものとなっています。 同ツールは以前紹介したiPhoneの音楽管理ソフト『CopyTrans Manager』の連絡先版となっています。 正直真新しい機能が搭載されているわけではありませんが、動作が軽く、わかりやすいユーザーインターフェースなので、一度使うと手放せなくなってしまうでしょう。まず、こちらのリンクからソフトウェアをダウンロード、インストールしましょう。兄弟ソフト一覧がパッケージ化されている『CopyTrans Control Center』を立ち上げ、CopyTrans Contacts
第31回Tokyo.Rを開催しました。 ※ 資料がまだのものは、公開され次第追記します! 前半(初心者セッション) 初心者セッション1 (所沢義男) TokyoR#31 初心者セッション from TokorosawaYoshio Rによるやさしい統計学 第7章 分散分析(後半の後半) (@aad34210) Tokyo r30 anova_part2 from Takashi Minoda 中の人が語る seekR.jp の裏技 (@hiratake55) 中の人が語る seekR.jp の裏側 from hiratake55 後半 始めよう多変量解析〜主成分分析編〜 (@sanoche16) Tokyor31 from Hiroki Sano R言語で学ぶマーケティング分析 – 競争ポジショニング戦略 – (@yokkuns) R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略 f
数日前に初めてのVagrantの書籍であるVagrant: Up and Runningが発売されました!著者はVagrantの作者であるMitchell Hashimoto氏(今年日本に来るそうです!)です。Kindle版なら1215円でかなりお手頃価格です。 感想としては、始めの一歩からプラグインの解説まで、ひと通り網羅している感じで、これから体系だててVagrantを使っていきたい方の学習には便利だと思いますし、既に使っている人でもリファレンス代わりになるのではないかと思います。ページ数も約150ページですので、さくっと読めます(ちなみに内容は英語で書かれていますが、分かりやすいです) Vagrantは過去に何度か大きな仕様変更が入っています。例えば0.7系と1.0系でプラグインの互換性がなく、1.0系と1.1系以降でも互換性がない、1.1系以降ではgemでの配布からインストーラーで
https://twitter.com/matsuu/statuses/340655491917152257 http://linuxnote.net/jianingy/en/linux/a-fast-way-to-remove-huge-number-of-files.html ちょっと気になったので試したけどそんな差がでなかった。もうちょい調べたいとこだが時間切れで途中までのメモ。 (追記: つづきを http://d.hatena.ne.jp/ichii386/20130602/1370112280 に書きました。) 環境 solaris11.1 zfs rm: coreutils-8.21, ふつうに gcc-4.5 で ./configure && make しただけ rsync: rsync-3.0.9, coreutils 同様 空の zfs で ``mkdir aho &&
こんなの頑張る意味あんの? って気もしなくもないけど、必要なことの小さいサンプルになったのでグラフまで書いてみた。 rsync --delete よりも rm -rf のほうが、 getdents (readdir) の累計時間が 30 秒多いから real も 30 秒多い、というのが前提のように書いてますが、実際に正しいのかは未確認。重要なのは methodology ってことで。 調査用 dtrace スクリプト aggregation の key に wall からの経過時刻 (秒単位) を入れることで秒ごとに出した。 quantize したいけど @ を数えんのめんどいし、あんまり printf しまくると drop されちゃうし。 avg いるの? というのは excel の pivot table の都合。 #!/usr/sbin/dtrace -s int start_wa
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