この記事はLisp Advent Calendar 2017の二日目の記事です。 はじめに この記事は、Common Lispという初めての人には初めましてな言語の入門記事です。 この世には、Common Lispというとってもカッコいい言語が存在します。その言語はANSIで規格が定められており、宇宙空間で動いたり深海で動いたりし、メタプログラミングが可能で、しかもC言語並に速いという、超クールな言語なのです。 歴史あり、逸話ありのLispであって、実用的と言われるLispです。そんな言語、いますぐに始めてみたいと思いますよね？ しかしググってみると、なんだか処理系っていうの (?) がたくさんあったりしてどれを選んでいいのかわからない。rbenv的なものはないの？　パッケージマネージャは？　アプリケーションのビルドとかどうしたらいいの？　ぱっと実用的なプログラムをどう書いたらいいかわから

私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して

ー米国学術界の状況は。 「米国は基礎的な研究は国の資金にサポートされているが、工学系の研究室はほとんど民間資金で運営している。国のサポートは小さく、民間から資金を集められなければ研究を続けられない。工学系の教授の５０％は自分の会社を持っていてほぼ１００％が企業向けにコンサルしている。教授はベンチャー経営者のようなものだ。企業へのコンサルで接点を作り、共同研究の資金を集める。これを原資に研究体制を整える。私はベンチャー２社を経営しているが、多い方ではない」 「我々は教授４人のチームで研究センターを運営しており、教授一人約１０人のドクターコースの学生を雇っている。私は年間で約１億円集めないと研究室が倒産する。このためチーム全体では年間４億円を集めている。窒化ガリウム系デバイスの研究では私たちが米国１、２位の規模になる」 ー２０００年に渡米した直後から営業回りができたのでしょうか。 「始めからで

(pixabay.comより) １．背景とか Random Forest[1]とは、ランダムさがもつ利点を活用し、大量に作った決定木を効率よく学習させるという機械学習手法の一種です。SVMなどの既存の手法に比べて、特徴量の重要度が学習とともに計算できること、学習が早いこと、過学習が起きにくいこと（追記注釈１）などの利点が挙げられます。Kinectの姿勢推定に使われているらしいです。 最近、Random Forestをカジュアルに使う例が多く（特にうちの研究室）、一部パラメータやら出力やらがわからない人も多いと思います。使い方はTJOさんの資料[2]を読んでもらえれば理解できると思うし、詳細は波部先生の資料[3]をよんでもらえればわかると思います。 それで、いろいろな日本語の資料をいくら読んでも、Random Forestがもつ特徴の１つである、特徴量の重要度の詳細に関してはほとんどノータッ

安全なウェブサイトを公開するため、無料で利用可能な Let's Encrypt の証明書を使う方法をご紹介します。Let's Encrypt の背景とSSL証明書の自動発行をはじめ、CentOS 7 上の Nginx ウェブサーバを SSL に対応する方法、そして、証明書を自動更新する方法を見ていきましょう（所要時間10～20分）。 なお、Let's Encrypt については既に中津川さんの記事「すべてのWebサイトの暗号化を目指すLet's Encryptを試す」で取り上げられていますが、今回は新しいクライアント certbot-auto を使う方法や、証明書の自動更新の仕方をとりあげます。 こんにちは！こんにちは！ みなさん、はじめまして。さくらインターネットの前佛雅人（ぜんぶつまさひと）です。さくらのナレッジに何か書け（業務命令）ということで、皆さんがサーバをより活用できるよう、ナ

たまにはノウハウ的なことを書いておいたほうが良いと思ったので書きます。 Leiningen のテンプレートが何かを知っていて、バージョンを指定出来るという話を知っている場合 テンプレートを使う意義について に進んでください。 Leiningen テンプレートとは Leiningen というツールについて改めて説明する必要はないと思いますが、もし分らなければ以下を参照してください。 Leiningenの導入(1): 概要とインストール / clojournal さて、この Leiningen というツールには テンプレート という機能が備っています。 どういう機能かというと 公開されているプロジェクトの雛形を展開できる または 良く使うプロジェクトの雛形を公開できる というものです。 これらは次のように利用することが出来ます。 $TEMPLATE_NAME は省略可能でその場合は defau

「年をとって、頭のキレと集中力が続かなくなってきた」と言う人は、集中力の投資戦略を間違えていることが多い。 一番まずいのは、なけなしの集中力を、仕事や勉強に使い果たしてしまうことだ。 仕事や勉強で集中力を使い果たしてしまうから、「集中力を上げること」に投資すべき集中力が残っていない。 これでは、集中力は、経年劣化で低下していくばかりだ。 これを避けるためには、手持ちの集中力を「集中力を上げること」に最優先に投資するようにする。 もちろん、ただ漫然と、運動、瞑想、睡眠、野菜をやっても、集中力は上がらない。 重要なのは、「具体的には、どうすれば集中力が上がるか？」だ。 おっさんは眠りの質が悪い もちろん、頭のキレと集中力を上げるのに、一番投資効果が高いのは、「睡眠の質と量を上げる」ことだとは分かっているが、 話はそんなに簡単ではない。 なぜなら、おっさんになってくると、「深く長く眠る能力」がど

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GNU Emacs は、フリーソフトの世界で最も長く、継続的に開発されてきたアプリケーションの1つです。考え方によっては、30年以上を経て、これを複数世代のプロジェクトと見なすことができます。しかし、これだけ長寿であると課題もあります。Emacsコミュニティの多くの人たちは、そろそろエディタ内部のLispインタプリタを、より高速で最新のものにリプレースする時だと結論付けてきましたが、Emacsの大半が動作している基礎となる仮想マシンを入れ替えると、Lispによる Emacs特有の性質 に与える影響を含め、大規模な影響が出ます。 この話題は以前にも上がりましたが、最近では9月11日にChris WebberがEmacs開発リストに、Robin Templetonの Guile-Emacs への作業状況に関して質問を しています 。その名前から分かるように、Guile-Emacsは内部のEma

時は遡ること1年前… 以前、こんな記事を書きました。 会社が休みになるボタンを作ってみた [Amazon Dash Button] しかし、この Amazon Dash Button をハックした方式では以下の問題点がありました。 同ネットワーク内にサーバを立てておく必要がある ハック的な使い方をしているため、動作不安定 目を開ける必要がある ボタンを押す動作すら面倒くさい ノールックでボタンを押そうとするとボタン(半休/全休)を間違える そのくらい我慢しろや！という項目もありますが、 やはり運用していく上で一番面倒だったのは、自サーバをローカルに立てておく必要がある点でした。 ネットワークに流れる ARP パケットをイベントのトリガーにする仕組みなので、 サーバをクラウドへ持っていくことができなかったのです。 (あくまで、一般向けの Amazon Dash Button をハックして利用

κeenです。雰囲気でシェルを使ってる人が多いとのことだったので少しばかり込み入った知識を。 あと一応POSIX準拠かどうかも気にしながらやっていきます。 基礎知識編 シェルの種類 まず、POSIXにシェルが定義されています。 これに最低限の機能で準拠しているものをPOSIXシェルと呼ぶことにします。いわゆる/bin/shです。具体的な実装はbsh、ash、dashあたりでしょうか。 最低限の機能以上に色々拡張されているシェルを拡張POSIXシェルと呼ぶことにします。具体的な実装はbash、zsh、kshなどでしょうか。 ここでは触れませんがPOSIX準拠でないシェルも存在してcshやtcshなどのシェルがあります。あと確か最近話題のfishも違ったような。 さて、1つ問題になるのは普段使いのコマンドラインはおおむね拡張POSIXシェルでしょうが、サーバで使うシェルやデプロイスクリプトで呼

はじめまして．デンソーアイティーラボラトリの坂倉義明(@a2ki)と申します．よろしくお願いします． さて，今日は，Extreme Learning Machine(ELM)についてご紹介します．ELMは，Single Layer FeedForward Neural Networkの高速な学習スキームです．今流行のDeep Networkとは真逆ですね． 高速化のポイントは，入力層から隠れ層への重みの学習を諦めることです．具体的な手順として，回帰の場合以下になります． 入力層から隠れ層への重みをランダムに生成 隠れ層の出力（活性化関数を通した）を計算 2と教示データの回帰係数を求め（疑似逆行列）隠れ層から出力層への重みとする そりゃはやいっすよね… ここで疑問になるのが，これで良いのかという点．これに関し提案者は，「有界・区分連続・な活性化関数，十分な数の隠れ層を用いれば，ELMは任意の