こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

（2021年5月13日追記）七声ニーナをリリースしました。DeNAの音声変換をご体験ください。 DeNAのAIシステム部、音声チームの豆谷と申します。私は2020年10月に新卒入社しましたが、2021年の新卒組として記事を書きます。 私は今まで音声合成や距離学習の研究をしてきて、音声変換（voice conversion；VC）については入社後キャッチアップしています。本記事では、DeNAの音声チームが注目する最先端の音声変換技術を紹介し、ユーザの喜びと驚きを生み出したいDeNA視点を交えながら解説します。 想定する読者は、音声変換に興味を持つ方、音声技術を生かして新たなエンタメ作りに挑戦したい方です。特に、 音声変換に関心がある学生がサクッと論文レベルで最先端の音声変換を把握できるようなお得な記事で 読者の「音声変換による新しいエンタメ作りに向けた研究開発の一歩」になる ように努めます。

κeenです。こちらのスライドが話題になっているようです。 10秒で衝突するUUIDの作り方 - Speaker Deck 笑い話としても乱数の難しさの側面としても面白いのですが、これを見た人たちの反応がちょっと勘違いしてそうだったので補足します。 別に私は暗号とか乱数とかの専門家ではないです。 発表者の方のコードは読みましたか？ 少し速度が必要になるのでRustに移植します。 [package] name = "genuuidv4" version = "0.1.0" edition = "2018" # See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html [dependencies] rand = "0.7.2" sfmt = "0.6.0" use

ls の結果をカラー表示 Debian ls --color=auto ディレクトリが青色だと黒い画面で見づらい(Debian) 色設定を一旦、ファイルに吐き出してディレクトリ部分を変更する

曖昧な理解だったのを、自前で実装できるくらいに理解しようと図解しました。その際の資料を公開します。 内容は、ほぼ"Understanding the backward pass through Batch Normalization Layer"の焼き直しです。 全結合NN の Batch Normalization いつ行うの？ 全結合のニューラルネットワークの場合、Affinの後、活性化(例:ReLU)の前 入力は？ Affinの出力を 行 として、 （図は入力層→NN第一層での例） ミニバッチ数分のAffin出力を並べた行列が入力。 入力行列をどう演算するの？ 要素毎（列内）で正規化の演算します。 演算式は？ 上図の１列の演算を示す 入力: 上図の１列の値 { $x_1$ ... $x_N$ } ( $N$:ミニバッチ数) 学習値 $γ$ ,　$β$ 出力：

表題の通り、競技プログラミングに参加しているLisperとこれから参加するかもしれないLisperのために、必要な情報を一通りまとめています。 コンテストサイトの選択 AtCoderではCommon Lispが使えますし、CLで投稿できる大手コンテストサイトはyukicoderやCS Academyなど他にもいくつかあります。日本語の問題文があって運営の質が高くてコンテストが頻繁に開催されていて……というような点を考えていくと、競プロに興味を持った日本語圏のLisperにとってAtCoderは第一の選択肢といってよいでしょう。第二はyukicoderです。以下の解説は、特に断りがなければAtCoderを前提にしています。 Lispで競プロすることについて 本題ではありませんが、セクションを立てて言及しておくことにします。というのも、競技プログラミングに熱心なLisperはほぼ皆無に見えるか

id | content ----+--------- 1 | 渋谷 2 | 恵比寿 3 | 五反田 4 | 渋谷 5 | 中目黒

この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧

Gehirn RS2というか、Linux環境での登録作業 ※、前準備 Gehirn RS2で前準備としてコンパネで「SSH→キーペアを生成する」にアクセスする。 これで、.ssh関連が作成されます。 1.Bitbucket用のSSHキーを生成する $ cd ~/.ssh $ mkdir bitbucket $ cd bitbucket $ ssh-keygen -t rsa -C "bitbucketにユーザ登録しているメールアドレス" ここで以下のように質問が出るので設定をします。 Enter file in which to save the key (/Users/your_user_directory/.ssh/bitbucket/id_rsa): id_rsa.bitbucket.org ※、パスワードの設定について2回質問されますが、EnterでOKです id_rsa.bitb

The Qiita Advent Calendar 2018 is supported by the following companies, organizations, and services.

あるいは、画像コメントのすすめ。 TL;DR 画像コメントのほうが意図が伝わりやすい 画像URLからツールチップで画像表示してくれるVSCode拡張機能があるよ その場で画像を作るSVGエディタもあったよ 問題提起 みなさんは、少し複雑なアルゴリズムを書くことになったときどうしていますか。 たいていの場合、いきなりコーティングに取り掛かるのでなく、 雰囲気をつかむためメモやホワイトボードに落書きすると思います。 特に幾何計算では簡単なものでも図を描いた方がいいです。こんな感じ。 図を書いたら後はコードに落とすだけです。 ね、簡単でしょう？ // 指定した直線を対称軸としたときの指定した点の鏡映位置を返す function flipVectorByLine(p: Vector, line: Line): Vector { // TODO: よくわかるコメントを書く const ln = ne

ロドニー・ブルックス氏について 1954年、オーストラリア生まれ。スタンフォード大学で博士号を取得。1980年代半ばより、MITでコンピュータ・サイエンスの教授を勤めています。詳細な経歴はブルックス氏本人が説明している本文を読んでほしいのですが、包摂アーキテクチャ (サブサンプション・アーキテクチャ) の提案によりロボティクスと人工知能研究に革命をもたらした人物です。最近では、ロボット掃除機ルンバを作ったiRobot社の共同創業者としても有名です。 ブルックス氏は、2017年初めごろから自身のサイトhttps://rodneybrooks.com/ 上のブログで、近年のいわゆる「第三次AIブーム」に対するやや懐疑的な論調のエッセイを多数発表しています。この記事は、「ロボティクスとAIの未来」というタイトルを付けられた連載記事の一部であり、「超知能」あるいはその前段階として「汎用人工知能」の

経緯 もともとMouseoverDictionaryという素晴らしいFirefox用辞書があったのですが、Quantumの登場とXULの廃止とともに使えなくなってしまったため、自分用にChrome拡張をつくった次第です。 ソースコード 実装に関わる技術寄りの用語: React, esbuild, chrome.storage.local, chrome.storage.sync, Cross-extension messaging, Hogan, debounce, resizable/draggable, intl.v8BreakIterator, deinja, クロスブラウザ, など。 ※詳細は「Mouse Dictionaryの技術的な話」をご参照ください https://qiita.com/wtetsu/items/2a5568cb0b5a38c003fb 使い方 インストール

この記事は、David Vázquezさんの記事 How to write a modern Lisp library with ASDF3 and Package Inferred Systemの日本語訳です。Davidさんに許可をいただき、日本語訳を共有させていただけることになりました。 はじめに 最近よく見かけるパッケージの使い方は、package.lispかpackages.lispを加える手法です。多くの場合、このファイル(package.lispかpackages.lisp)は、最初に読み込まれるファイルで、他のファイルが使うパッケージを定義します。この手法は、多くのプロジェクトで用いられています。しかし、パッケージ群が大きくなるにつれて、複数のファイル間での依存関係を管理する規則が必要になります。 パッケージ群を定義するための代替策として、１ファイル１パッケージ（one pa

そもそもなんで ECMAScript 6（ES6）を使うの？（使う動機） 下記はあくまでも個人的な意見です。 React（と Redux）関連のコードサンプルが尽く ES6 を前提としたものが多く、普通の JavaScript（≒ECMAScript 5）で書くのはちょっと辛みがある import とか class とかデフォルトパラメータとか使いたい Mozilla とかも仕様策定に関わってるっぽいので将来性はあんま心配なさそう Node.js 環境を用意する ES6 によりブラウザで動くフロントエンドを実装していくためには、そのままではブラウザで動かないため変換する作業（ビルド）のために Node.js が必要になります。 以下のようにして、ローカル環境に Node.js をインストールします。 # 既に Homebrew で入れている場合はアンインストールする $ brew unin

最近、ソフトウェアエンジニアの給料が良くなってきたようです。特に、FinTechやAI関係のエンジニアの給料はうなぎのぼりだそうです。それに比べて、組み込みエンジニアは相変わらず日陰の存在です。 組み込みエンジニアなら誰でも(?)持ってる、ラズパイを使ってお金を稼ぐことが出来ないかと思いました。 BitZenyとは ビットコイン等の仮想通貨の採掘(マイニング)には主にGPUが使用されており、組み込みというよりかは、HPCの領域です。しかし、色々調べてみると、BitZenyという仮想通貨(オルトコイン)がありました。これは、GPUやASICでは不利なアルゴリズム(Yescrypt)を使用しています。これによって、CPUを使用して普通のPCでも採掘できるようになっています。こちらの記事だと、ラズパイでのマイニングは採算が取れない、という結果になってしまいましたが、BitZenyならいけるのでは

これはLisp Advent Calendar 2016の7日目の記事です。 どうも。 1日目の記事が好評だったようで嬉しいです。 今回はブログの方に書こうと思ったんですが、カレンダーの記事はQiitaに書くことにしました。 それと12日目はライブラリ紹介になりそうです。お楽しみに。 では本題に入って行きましょう。 OpenID Connectはご存知でしょうか？ ざっくり言えば、OAuthの上位互換の認証方式です。 最近の外部認証方式ではこれが一番安全らしいです(あまり詳しく無いので自信はない)。 これを使うと、いちいち会員登録しなくてもWebサービスなどにSNS(Twitterとか)のアカウントでログイン出来るようになります。 メールアドレス以外に個人情報を必要とするサービスの場合はさらに手続きがあったりしますが…。 今回はこれのクライアント側実装をCommon Lispでやってみまし

参考:Pixiv ...流石に自虐が過ぎました. とはいえ, 見た目のインパクトはAtomの圧勝です. ちょっと古いバージョンの画像を持ってきたのは不公平な気もしますが, たぶんどう見積もっても負けてます. そんな中, Emacs界に超新星が爆誕しました. イケメン『Spacemacs』顕る ざっくり言うとSpacemacsは「Emacs + Vim = 最強」という理念のもと生まれたプロジェクトです. こちらの記事が詳しいです: Vimも秘伝のタレも飲み込むEmacsの超強力ディストリビューションSpacemacsまとめ どれだけ便利かということはとりあえず置いておいて... Spacemacs from Github イケメンの息吹を放ち, 圧倒的な説得力を携えています. 「EmacsかVimはじめてみたい」という方には是非是非おすすめしたいです. Emacs + Vimが基調ではあり

はじめに 最近、hylangを早いところ流行らせてこれで仕事しても怒られない雰囲気を作りたいと思っています。 altjsならぬaltpythonくらいのノリでhylangが受け入れられてほしいものです。 さて、今回は言語仕様がどうだとかいう話ではなく、hylangのpythonに対する単純なアドバンテージの話をしたいと思います。 というのも、 hylangはpythonにくらべて編集しやすいです。 カッコがあるからマクロが書けるんだ！同図像性が！みたいな話をするより、わかりやすいと思います。ただ単に編集しやすいんです。 「またうるさいlisperが同図像性の話ししてる。。。」ってなった人は帰ってもらって結構です。 さて、編集しやすい理由は簡単です。コードに一定の規則でカッコ（構造）があるからエディタがコードをパースして入力をアシストできるからです。 どういうことか、実例で見ていきましょう。

先日、こんな記事が上がっていました。 グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表 中々刺激的なタイトルですね。 ニューラルネットワークといえば、近年の機械学習分野を支える最も大きな技術の一つであると言えます。そんなニューラルネットワークを超えたカプセルネットワークとは一体何なのでしょうか。また、本当にニューラルネットワークを超えたのでしょうか。 本記事では、カプセルネットワークの仕組みを理解することで、従来のニューラルネットワークとの違いを比較していきます。 CNN カプセルネットワークに触れるにあたり、まず畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)について理解しなければなりません。なぜなら、カプセルネットワークは、CNNをベースとして、CNNの欠点を克服するために生まれたモデルだからです