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機械学習系の本には, SVMの例などで双対問題の導出の仕方は載っているが, なぜそのようにして良いのかについては触れられていない. うまく説明されている本は, Convex OptimizationのDualiyの節である. 日本語は見当たらなかったため, ここに記す. (LaTeXが重いので, 式が表示されるまでお待ち下さい) Keywords: Lagrange, Dual Problem, Duality, Slater condition, KKT conditon 実際に最適化を体験してみたい方は凸最適化ソルバーCVXPYの紹介を参照. ラグランジュ双対関数 理論のみを紹介する. 具体例などは, Convex OptimizationのDualiyを参照してください. ラグランジアン 次の最小化問題を考える. \begin{split} \min_{x\in\mathbb{R}^
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こちらのReddit投稿 (https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/eaphr8/a_dropbox_account_gave_me_stomach_ulcers/) の和訳記事です。本番環境でやらかしかった人シリーズが盛り上がっていたので波に乗って(?)Twitterにヤバすぎる恐ろしい話が流れてきたのをすかさず和訳してみました。やらかしちゃった人というよりはやらかされちゃった人目線ですがいずれにせよそこら辺の怪談話よりよっぽど怖いです。 Dropboxのアカウントのせいで胃潰瘍になった。
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
すべてのAWSのサービスを 3行以下でまとめました。 AWSが色々ありすぎてわからん! **3行以下で誰かまとめて!!**という思いで、AWSを3行で書いてるところがなかったので自分で作りました。 掲載した金額は最小使用時のもの。無料枠や大量購入割引(Volume discount)、あと転送量でかなり変わるので、参考程度に。 以下からのカッコよすぎな見出しは AWSクラウド製品のページ からのそのままの引用です。「 広範かつ奥深いコアクラウドインフラストラクチャサービス」って僕が言ってるわけじゃない! 広範かつ奥深いコアクラウドインフラストラクチャサービス なんのこっちゃ。 よーするに「基本サービスですよ」ってことらしい。基本サービス多すぎだろ・・・。 い。 コンピューティング AWS is 何 いくら?
これは、私が実際に体験した話なんですがね。 その時私は、ニューラルネットワークを使って、 特定の文章を機械が読める特殊な形式に変換する、 という実験をやってたんだ。 でも何しろニューラルネットワークなんて大学でちょびっと習ったっきりなもんで、 処理ソフトについてるチュートリアルをやってみたり、インターネットに転がってるサンプルコードを読んでみたり、 とにかくいろいろやってみるしかない、ってんでいろいろ勉強して、 やーっと、それらしいものが動くようになった。 あるところからもらってきたデータセット、これを仮にデータAさんとしましょうか、データAさんでニューラルネットワークを学習してあげたあとに、それらしい入力をニューラルネットに与えてみる。 そうすると、けっこう面白い結果が出てくるようになったんですね。 いろいろ悩んでやってみた結果ちゃんとした出力が出てきたわけですから、それはもううれしかっ
class FastScanner { private final InputStream in = System.in; private final byte[] buffer = new byte[1024]; private int ptr = 0; private int buflen = 0; private boolean hasNextByte() { if (ptr < buflen) { return true; }else{ ptr = 0; try { buflen = in.read(buffer); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } if (buflen <= 0) { return false; } } return true; } private int readByte() { if (hasN
Qiitaで起きたちょっとした騒ぎについて、事情を知らない人たちが混乱しているみたい。 自分が知っている範囲で、何があったのかを書いておくことにする。� 登場人物については、具体名を出すと迷惑かと思うのですべて伏せる。 知りたければ調べれば分かると思う。 ちょっと前の話何ヶ月くらい前だったか、Qiitaでちょっと�話題になった投稿があった。 Swiftについての話だったからWWDC2014よりは後の話。 この投稿をしたのが今回の騒ぎの中心人物。名前を言ってはいけないあの人。以下Kとする。 で、何が話題だったかって、ものすごい分量のテキストでそれっぽく書いてあるんだけど�内容は�(というかタイトルからして)デタラメ。 でもものすごい分量でそれっぽく書かれていると信じてしまう人もいるようだった。 コメント欄には正しい指摘をする人もいたんだけど、Kは否定的な指摘(客観的に見て正しい指摘なのだが)
DIST.4 「Life is Short」 のLT発表資料です。 紹介するツール一覧 (基本、Macです) デザイナー、ディレクター、エンジニア問わず、誰でも使えるやつ エンジニアむけ いちおう下記、分類してますが、紹介する順番はいい感じのやつ順です。 誰でも使えるやつ Alfred : ランチャー Kiritori : 画像付箋化 ClipMenu : クリップボード拡張 Skypeログ整形ツール Table→マークダウン MacでWindow切り替え(⌘+F1) Fluid (Mac) : Webサイトをアプリ化 Push Bullet : なんでもpush通知 エンジニアむけ CodeRunner (Mac) : なんでもコード走らせる Google Apps Script : GoogleスプレッドシートとかでJS Edge Inspect : スマホ画面同期 JenkinsをC
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