Stack Overflow: 100万人の開発者を手助けするVim終了方法 | POSTD
今朝のことですが、 Stack Overflowで人気のある質問 が1つの値を越えました。 注釈： 見出し: Vimエディタの終了方法を教えてください 質問者: jclancy 赤丸囲みの中: ビュー：1,000,082回 jclancyさん、あなただけではありません。この質問が投稿されてから5年、あなた以外に100万人以上の開発者がVimで身動きできなくなって、何らかの助けなしには抜け出せませんでした。実際、Vimエディタを終了させるのは難しく、開発者の間では共通のジョークになっています。 注釈： 誰も簡単にVimから抜け出せない ベテランのVimユーザからこういう評判は不当だと言われたことがあります。（私もやっとここ数年でこの問題についてのコツをつかんだのですが、）確かにベテランの言い分は正しいと思います。Vimの終了方法を忘れてしまうのには2つの理由があると思います。開発者は、Git
Google、自然言語理解（NLU）の基礎となる「SyntaxNet」をオープンソース化
米Googleは5月12日（現地時間）、機械学習システム「TensorFlow」に統合されたニューラルネットワークフレームワーク「SyntaxNet」をオープンソースで公開したと発表した。GitHubで公開されている。 自然言語理解（NLU）システムの基礎を提供するものという。SyntaxNetには、新たなモデルに学習させるのに必要なすべてのコードと、英語の文章の構文解析のためにGoogleが開発した英文解析ツールの「Parsey McParseface」が含まれる。 Parsey McParsefaceは、言語構造解析方法を学習する強力な機械学習アルゴリズム上に構築されており、文章内の各ワードの機能的役割（動詞、形容詞など）を解析できるという。Parsey McParsefaceは世界で最も正確な構文解析ツールだとGoogleは説明する。 コンピュータにとって、人間の話す自然言語はあまり
データサイエンティストを育成する試み ～PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1 イベントレポート
PyData.Tokyo第1回チュートリアルイベント開催！ PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタです。 PyData.Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに行ってきた勉強会は、質の高い登壇者と参加者が「濃い」議論をできる場として、広く知られるようになりました。イベントを管理しているconnpass上では500人を超えるメンバー登録があり、CodeZineでの連載もたくさんの方に読んでいただいております。 PyData.Tokyoで当初目標としていたのは、レベルの高いデータサイエンティストの集まる会を作ることに加え、これからデータサイエンティストになることを目指している方々の育成です。データサイエンティストの不足はあらゆるところで聞かれ、一方で幸いにも多くの方が今後データサイエ
Githubにある15万のプロジェクトを分析してわかった、成功しているチームが持つ5つの法則 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image by Tim Lucas <ピックアップ記事>Part 1: What makes teams successful? ソフトウェア開発プロジェクトを共有できるサービスGithub。ここには日々、数多くのプロジェクトがアップされ、共有されています。 今回のピックアップ記事では、バーモント大学のMichael Klung氏とJames Bagrow氏が発表した論文が紹介されています。この論文では、Github上にある任意の約15万のプロジェクトを選択。 これらプロジェクトに関わるレビューやコメント等のチーム運営に関わる要素を分析し、チームが成功する要因を導き出したとのこと。また、ここでは成功しているチームを「ハイインパクトチーム」と呼び、このチームの特徴を5つ挙げています。 記事では以下の5点の分析結果を述べています。 1. ハイインパクトチームの多くが比較的大人数のものである。
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
6. 画像特徴量の変遷 第一世代 第二世代 第三世代 対象物全体 局所情報 局所情報のつな 輝度分布 SIFT がり wavelet SURF Haar-like Joint Haar-like HOG Joint HOG Shapelet 1990年代 2000 - 2005 2006 - 現在 7. 局所特徴量 SIFT 1999 •Google の論文で言及http://www.esprockets. com/papers/www2008-jing-baluja.pdf。ただし、アルゴリズムが著作 権で守られている。C#ライブラリ libsift, OpenCV SURF 2006 SIFT の処理速度改良版。OpenCV haar-like特徴 2001 近接する2 つの矩形領域の明度差 Haar- 顔認識に用いられ(OpenCVの顔検出) like HOG(Histogram o
∞-gram を使った短文言語判定
1. ∞-gram による短文言語判定 2011/11/23 TokyoNLP #8 中谷 秀洋＠サイボウズ・ラボ @shuyo / id:n_shuyo 4. これ何語？ • Ik kan er nooit tegen als mensen me negeren. • Aha ich seh angeblich süß aus • Czy mógłbym zasnąć w przedmieściach Twoich myśli? • Ah. Tak. Så skal jeg bare finde ud af *hvordan*! • Det er ikke så digg nei å vi som har finale til helga....Skrekk og gru! Takk :) • tack kompis! Hade faktiskt tänkt maila dig på f
動画投稿サイトで付与された動画タグの階層化 : Kyushu University Institutional Repository (QIR)
国内で人気の高い動画投稿閲覧サービスにYouTube とニコニコ動画が有る. これらのサービスでは膨大な動画が蓄積されており，利用者が好みの動画を探すのは容易ではない. サービス運営側は検索語と並び替えによる動画検索を提示しているものの，細やかな動画検索は実現できていない. そこで，多数の視聴者が動画に付与するタグを用いた動画分類を考える. 本研究ではニコニコ動画を対象とし，動画分類や類似動画提示のために，タグの出現頻度および共起出現を用いた． / It is very difficult to find favorite movie from recent poplar movie uploading and streaming service such as YouTube and Nicovideo, because there are a lot of movies in thos
コサイン尺度（コサイン類似度）の計算 - Ceekz Logs (Move to y.ceek.jp)
文書間の類似度を求める方法の一つとして、コサイン尺度が挙げられます。コサイン尺度とは、2つのベクトルのなす角度であり、文書をベクトル化することにより、文書間の類似度を求めることが出来ます。 sub cosine_similarity { my ($vector_1, $vector_2) = @_; my $inner_product = 0.0; map { if ($vector_2->{$_}) { $inner_product += $vector_1->{$_} * $vector_2->{$_}; } } keys %{$vector_1}; my $norm_1 = 0.0; map { $norm_1 += $_ ** 2 } values %{$vector_1}; $norm_1 = sqrt($norm_1); my $norm_2 = 0.0; map { $nor
「Google Analytics API 」をPHPから便利に使えるクラスライブラリ:phpspot開発日誌
Google Analytics API class for PHP | Ask About PHP 「Google Analytics API 」をPHPから便利に使えるクラスライブラリ。 「Google Analytics APIをPHPから利用できるクラスライブラリ」で、先日、似たようなライブラリを紹介しましたが、単純にログインとXMLの取得だけ、というものでした。 今回は、次のように使える非常に便利そうなクラスライブラリをご紹介。 <?php // クラス読み込み include "googleanalytics.class.php"; // インスタンス生成 (引数1: メールアドレス, 引数2: パスワード) $ga = new GoogleAnalytics('{email}','{password}'); // 'ga:123456' みたいなフォーマットのProfileI
VSQのファイル仕様(推定) - cadencii_jp @ wiki
トラック名が必ず"Master Track"となります。 含まれるのは以下のメタイベントのみ。Sequence/Track Name(0xff 0x03 [length] [text]) End of Track(0xff 0x2f 0x00) Set Tempo(0xff 0x51 0x03 [tempo(3bytes)]) Time Signature(0xff 0x58 0x04 + 4bytes) 必ずSMFのヘッダの直後に表れ、vsqファイルに1個のみ。 テンポの変更は②のメタテキストには記入されず、このトラックのSet Tempoメタイベントを用いて記録される 拍子の変更も、同様にTIme Signatureメタイベントを用いて記録される トラック名が、Editorのトラック名と一致します。 必ず上記のMaster Trackの直後に表れます Editorに必要な情報は全て(恐
怪盗紅薔薇の隠れ家 リンちゃん、ちょっと見せて 【ファイル解析編１ 大仰な前説】
いやあの、例のイベントの原稿が終わったら、なんとなくまた創作的なことには手が動かなくなっちゃって。 すこしぐだぐだと続けてみたい。 さて、いまさらVSQファイルの解析をする理由って、リンちゃんのvstの方がやっぱり気になるから。 DAWから使えた方が楽で便利、というところから中身を見始めたんだけど、どうもね、VOCALOID2エディタからでは扱えないパラメータがたくさんあるのですよ。その中で、劇的に効きそうなものも、あるの。 たとえば１ "本気で奇跡の海" 以来のみんななやむところ、発音の繋がり。 ボカロエディタからだと、64分音符３つ分までは繋がり、４つ分から離れるということがなんだかんだでわかっているけれど、変だと思わない？ だって、マニュアルとか見るとエンジンの方はmsecで管理されててテンポとか拍子とかは関知していない。、発音の繋がりはエディタの方でコントロールしていて、エンジンに
日本語形態素解析について - BLOGKID
たつおさんに指摘されたので訂正します。（ご指摘ありがとうございました。） SUFARYは日本語形態素解析とは関係ないよ SUFARY マニュアル 今まであまり気にしていませんでしたが、昨日書いた記事から何故か突然「日本語形態素解析」が気になったので手軽に扱えるツールをGoogleで検索しました。 ChaSen 日本語形態素解析システム CaboCha Support Vector Machines に基づく日本語係り受け解析器 JSplitter 日本語の単語抽出ツール MeCab ChaSenを基に開発された高速な形態素解析器 Sen Java 形態素解析エンジン すもも NTT 物性科学基礎研究所で開発された日本語形態素解析システム 大量の日本語データを高速に形態素解析することを目的 JUMAN 日本語の解析の研究を目指す多くの研究者に共通に使える形
関数の平均長と欠陥の量に相関なし、米コベリティ － ＠IT
2008/05/21 米コベリティは5月20日、5500万行に及ぶオープンソースのソフトウェアを解析した結果のレポート「Scan Report on Open Source Software 2008」を公表した。ApacheやLinuxなど著名なものを含む250プロジェクトが対象で、2年間の調査に基づく。調査には同社の静的ソースコード解析ツール「Coverity Prevent」を使った。 調査の結果、静的解析で明らかになった欠陥の密度は過去2年で16％（8500個）減少したという。最も多かった欠陥は「NULL Pointer dereference」。解析により実際には問題がない箇所を欠陥だと誤検知した率は14％以下だったという。 商用ソフトウェアとオープンソースソフトウェアでは、各種の統計指標間に類似が見られ、ソースコードのサイズや欠陥密度、関数の長さ、ソフトウェアの複雑度などに一定
プログラミングとアプリ開発の違い : 404 Blog Not Found
2008年05月19日11:45 カテゴリYAPC::AsiaLightweight Languages プログラミングとアプリ開発の違い ああ、YAPC::Asia::2008のトリ、Perl Is unDeadを見せてあげたかったなあ。 プログラミングのジャンルと難易度(および Web プログラミング批判) - 黎明日記 だってそうだろ？ 「 Web アプリケーション」なんてカッコイイ名前の割に、受け取ったデータを簡単に加工してデータベースに突っ込んで取り出して……それで終わりじゃないか。ビデオやスライドが上がるまでしばらくかかると思うので、とりあえずは以下をご覧あれ。 はてなブックマーク - タグ yapcasia2008 Simon Cozens - YAPC Asia and talking in Japan YAPC::Asia 2008 2日め - てきとうなメモ で、Sch
プログラマーに比べ、バイオ研究者に飛び抜けた才能が現れない理由のひとつ - ミームの死骸を待ちながら
最近情報系クラスタの人々と接触する機会が多かったのだが、彼らの多くは 楽しんでいろいろ試行錯誤して、意識しないままスキルが向上した のだろうな、という印象を持っている。きっかけはいろいろだろうが、通常人よりも時間を投入してきた人たちだと思う。 日本のインフラの力か、もしくはITという領域の特異性か、最新の技術で遊び、遊びから得た知識を応用して次の新しいものに手を付ける。たまに自分で新しいものを作ってみたりする。 それぞれが得意分野を持ってて、互いに一目置いている。その場のノリで僕から見たら神業としか思えないことをやってのける。 うらやましいことこの上ない。 彼らのやってることを僕の専攻でパラフレーズすると 「ところでこのシャーレをどう思う？」 「コロニーが生えてるな」 「こいつを手で暖めると…」 「ちょ…赤くなったwww なんぞこれwww」 「イソギンチャクのRFP (Red Fluore
Webstemmer（クローラーツール）
日本語サイトでは、具体的な性能は測定していませんが、 以下のようなサイトで正しく動くことがわかっています: アサヒ・コム Nikkei NET Mainichi INTERACTIVE Yomiuri On-line IT media 東京新聞 日刊スポーツ 信濃毎日新聞 livedoor ニュース 使いかた Webstemmer をつかったテキスト抽出は以下のようなステップになります: まず、特定のニュースサイトから種となる HTML ページを多数取得する。 取得したページのレイアウトを学習する。 別の日に、同一のニュースサイトから新しい HTML ページを取得する。 2. で学習した結果をつかって、新しい HTML ページから本文を抽出する。 1. および 2. のステップが必要なのは最初の 1回だけです。 ひとたびサイトのレイアウトを学習してしまえば、 あとはレイアウトが大きく変更さ
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