Jubatus Casual Talks#2 異常検知編 (2013/12/14 13:00〜)
タイムスケジュール最初の40分は、初心者向け 機械学習のチュートリアル を行います。 内容は以前のCasual Talks #1と同じです。 新しい内容から聞きたい方は、13:50を目安にお集まり下さい。 12:30開場13:00海野裕也 (@unnonouno, PFI): (5min) 開会海野裕也 (@unnonouno, PFI): (35min) 機械学習チュートリアル13:40休憩13:50小田哲 (@oda_satoshi, NTT SIC): (10min) 前回のカジュアルトークでいただいたご要望に対する進捗状況村下瑛 (@akirakiron, 東大): (20min) 0.5.0の新機能（クラスタリング）の紹介柏原秀蔵 (@suma90h, PFI）: (10min) Jubatus開発者入門比戸将平 (@sla, PFI): (30min) 異常検知入門15:00休
ギアとか滑車が満載のレゴセットが超いい
はい、みなさんこんにちは。「今月の物欲」のコーナーです。今回ご紹介するのはコレ、「Lego Crazy Action Contraptions」！ ギアや滑車などのメカニズム部品満載、動く機械が作れるレゴのセットです。 インターネットユーザー。電子工作でオリジナルの処刑器具を作ったり、辺境の国の変わった音楽を集めたりしています。「技術力の低い人限定ロボコン（通称：ヘボコン）」主催者。1980年岐阜県生まれ。 本『雑に作る ―電子工作で好きなものを作る近道集』（共著）がオライリーから出ました！ 前の記事：電動ドリルでスパゲッティを食べると便利 ＞ 個人サイト nomoonwalk 「レゴ？あの子供が遊ぶやつでしょ？」 という人も多いと思うけど、それと同じくらい 「レゴ？あの子供が遊んだり、マニアが大量の部品を使って巨大な世界遺産を作ったりするやつでしょ？」 という人も多いのではないだろうか。
JDKをwgetで直接ダウンロードしたいとき – OpenGroove
Sun JDKを、Oracleのサイトからローカルに落として、サーバに転送して、なんて面倒くさいからサーバから直接取得したいとき。ライセンスの同意か何かの問題で、そのままwgetできない。で、以前ネットで拾ったちょっとひねったコマンドでやったらできたのだが、今度は’www.oracle.com’とホスト名’edelivery.oracle.com’が一致しません、とかなんとか言われて、ほんの数ヶ月後と同じコマンドが通らなくなっていた。またこれだよ….。 でもメッセージに出ていた通りに–no-check-certificateオプションを足したら、あっさり通ってくれた。 こんな風。 $ wget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com" "http://
Execute Chef Soloと Knife Soloでの ニコニコサーバー構築 (4) ～コツ編～:dwango エンジニア ブロマガ:ドワンゴ研究開発チャンネル(ドワンゴグループのエンジニア) - ニコニコチャンネル:生活
こんにちは！ "ドワンゴ 弁当" で最近少し話題になったドワンゴエンジニア、の氏家です。 どんな人が中で働いてるのか想像しにくい方も多いかもしれませんが、普通の人・オタクな人・ギークな人・家庭持ち・リア充・イケメン、いろんな人が混じってる、楽しい会社だと思っています。 人と同じように 多種多様なサービス・システム・ミドルウェア・デバイス・プログラム言語を駆使してみんながニコニコできるものを産み出そうとがんばっていますので、こういったエンジニアリングに興味がある方は是非コチラからご応募ください！ニコニコ入社一時金制度もやっています。 そしていろいろと長くなってしまいましたが、今回でChef Solo話、完結したいと思います。今回はやってみて気づいた点・はまった点などを詳しく説明しますので、少しでもみなさんの参考になれば幸いです。 roleはjsonで書くべき？ それともruby？ recip
Twitterの投稿時間で類似度を計算してみた - 確率分布の類似度 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
以前集合やベクトルの類似度の記事を書いたんですが、確率分布の類似度には触れていなかったのでついでに書きました ツイート時間分布の類似度を求める 今回はツイート時間ごとの頻度を正規化して、確率分布とみなして類似度を計算してみます 私のアカウント(以下mainと表記)に対して、私のもう一つのアカウント(以下subと表記)+私がリプライを送ってる数が多い(以下friendと表記)上位5人と比較します subがfriendよりも似た結果になることを期待しています 以下にツイート時間の分布(main + sub + friend 5人)を載せました ある程度似ていますが、人によってそこそこ形が違っていて、特に午前中の投稿時間の差は特徴的に見えます またfriend1の一人だけは大きく違った傾向を示しています 以下ではこれらが定量的にどれぐらい異なるのか類似度を計算して比較していきます グラフを描くの
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