天井照明を改造してプロジェクタを付けた - ✘╹◡╹✘
いろいろ試行錯誤してプロジェクタを取付けた記録です。 つい先日引越した ところ、新居にいい壁があり、またいいところに照明用のレールがありました。賃貸物件で天井に穴を開けられないため、このレールを利用してプロジェクタを取付けられないかどうか調べてみることにしました。ネットで見てもほとんど事例が出てこないので暗中模索です。 前の住居で利用していた照明器具が運良く余っていたので、これを分解し、天井の引掛け金具とプロジェクタ用のアダプタとを繋ぐ部品として利用することにしました。 DI CLASSE(ディクラッセ) Ferrico flat3 フェリコ フラット3 シーリングライト LC5101ST 出版社/メーカー: ディクラッセメディア: ホーム&キッチンこの商品を含むブログを見る ちなみに部品を取り外した照明はこれで、そこそこの重さがある照明だったので、それなりに (5kg程度) までは耐えら
東大松尾研、データサイエンティスト育成講座の演習を無料公開
東京大学大学院工学研究科の松尾研究室は3月19日、データ解析からモデルのアウトプットまで学べる講座「GCIデータサイエンティスト育成講座」（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附口座）で利用している演習コンテンツをWebで無償公開した。個人で学習する目的に限り、誰でも無料で利用できる。「無償公開によって、実社会で価値を生むことができるデータサイエンティストの育成拡大を目指す」としている。 Jupyter Notebook形式で作成された全15章の演習コンテンツ。データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学べるという。データサイエンスの主要言語Pythonの基礎から学べるほか、統計的数値計算や機械学習に関する技術、SQLやMongoDB、分散処理フレームワークのSparkなど、ビッグデータ解析に関する技術も学習できる。 個人で学習する目的のみで無償で利用で
プログラミング初心者ですがVimとEmacsどちらがオススメですか？
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KaggleのCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン
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