イーサリアムを効率良くマイニングできるClaymore’s Dual Minerの使い方・設定 | トレードステーションと株・FX自動売買で暮らす
今回はClaymore’s Dual Ethereum Minerの使い方と設定の解説です。イーサリアムをマイニングするなら、このツールは良いですよ。 （2017年9月更新）イーサリアムのマイニングでも引き続き収益をあげられますが、最近イーサリアムの価格は調子が悪く、かつDifficulty（マイニング難度）が急上昇したため、Moneroをマイニングしたほうが儲かるという状況になってしまいました。 詳しくはAMD RADEONとsgminerでのモネロ（XMR）GPUマイニング！設定と使い方という記事をご覧ください！ Claymore’s Dual Minerって何？クレイモアズ デュアル イーサリアム マイナーと発音すると思われます。 自分のパソコンで、イーサリアムに加えてDecred/Siacoin/Lbry/Pascalのいずれかの仮想通貨を同時にマイニングできるツールになります。
日経電子版xクックパッド データハッカソンの開催報告 - クックパッド開発者ブログ
検索・編成部の兼山です。 3/7に日経電子版xクックパッド データハッカソンが開催されました。 今回はデータハッカソンの報告をさせていただこうと思います。 開催概要: 日経電子版×クックパッド データハッカソン for students 公開されたデータ 日経電子版 記事テキストデータ 紙面画像データ 株式数値データ 他にも多くのデータにアクセスできました クックパッド レシピデータ 献立データ 検索ログデータ(1ヶ月分) 参加してくれた学生 18人 人気だったツール: R, Python, word2vec 成果 7チームに分かれて取り組んで頂きました。 3つの賞を設けた都合、3つプロジェクトを紹介させていただきます。 ハッカソン実施後に両社の主催者で話しましたが、どのチームも我々の期待値を超えていて大変面白かったです。 最優秀賞 食材のつながりについての分析： このチームは食材のつなが
Kenji Yamanishi's HomePage
山西 健司 （Kenji Yamanishi） HomePage Last Updated: July 2009 English version ■所属 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 教授 住所： 113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 TEL: 03-8541-6895 FAX: 03-5841-8599 e-mail: yamanishi att mist.i.u-tokyo.ac.jp ■職歴 Jan. 2009-- 現職 Sept.1995--Dec. 2008 NEC中央研究所 C&Cシステム研究所→NEC情報通信メディア研究本部→NECインターネットシステム研究所を経て 2002年より NEC中央研究所 主席研究員、兼 データマイニング技術センター長 Aug.1992--Aug.1995.
第13回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 13th)−Mahout・大規模解析・ビジネス展開 祭り− に参加してきた - yokkunsの日記
第13回 データマイニング+WEB ＠東京で、異常検知について発表してきました。 第13回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 13th)－Mahout・大規模解析・ビジネス展開 祭り－ Tickets, Sun, Jun 26, 2011 at 12:00 AM | Eventbrite 発表資料は以下です。 時系列分析による異常検知入門 View more presentations from yokkuns 今回、時間がなくて実装まで出来なかったので、次回か次次回のTokyo.Rでは実装してみたいと思います。 関連 2011-06-26
データマイニングを取り巻くツールに自動化の流れ
連載2回目は、ネット時代の要請を受けて、データマイニングを取り巻くツール環境がどのように変化（進化）をしているかを、ご紹介させていただきます。 現在、企業内のDWH（データウェアハウス≒巨大なDB）に蓄積された膨大なデータは、例えればダムに貯められた水です。ただ水門を開け閉めするだけでは、膨大な水量（データ量）が流出してしまい、現実的に意思決定の材料としては機能しません。まさに消防ホースから水を飲むようなもので、受け手の処理能力を軽く超えてしまうのです。そこで、処理が可能な適切な量・質に情報を絞り込んで取り出す「蛇口」が必要となり、その機能がデータマイニングに求められています。 しかし、現実問題として、そのマイニング自体が非常に高度で職人的な作業であるため、属人的な制約をうけることになります。つまり、分析者の能力と人数に限界があるため、結果として処理できる件数とデータ量にもすぐに限界が来て
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