ドキュメント作成時のあるあるアンチパターン20 - Qiita
業務でドキュメントを作成するケースは多々ある 例：仕様書・設計書・提案書・メール・障害票．．． ここでは各ドキュメント共通してありがちなアンチパターンをまとめてみました。 1. 表記がバイト表示・マイクロ秒表示 プログラムが出した数値をありのままに表示するパターン ファイルサイズが100MB, 1GBあろうと、バイト表示にする 桁数が多い数値に、桁区切り（,）を入れない 時間を何でもマイクロ秒・ミリ秒にする（1/100万秒までの精度が必要？体感で分かる？） 桁数が多い＝精度が高い＝良い文書、ではなく、見る人が必要とする精度に切り上げることが重要（売上で１円単位まで出すことが無いのと同様） 悪い例 No ファイル名 ファイルサイズ(byte) 処理時間(秒)
A Survival Guide to a PhD
This guide is patterned after my “Doing well in your courses”, a post I wrote a long time ago on some of the tips/tricks I’ve developed during my undergrad. I’ve received nice comments about that guide, so in the same spirit, now that my PhD has come to an end I wanted to compile a similar retrospective document in hopes that it might be helpful to some. Unlike the undergraduate guide, this one wa
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
2016年9月26日に東京大学にて講演した内容です． cvpaper.challenge2016は産総研，東京電機大，筑波大学，東京大学，慶應義塾大学のメンバー約30名で構成されています． 2015年はCVPR2015の全602論文を読破し，PRMUにて論文調査からアイディア考案，論文化までをカバーする「DeepSurvey」を提案しました． 2016年は「1000本超の読破」と「コンピュータビジョンの上位会議への投稿」を目標に活動しております． Twitterで論文情報を随時アップしてます． Twitter： https://twitter.com/CVpaperChalleng 質問コメント等がありましたらメールまで． Mail ： cvpaper.challenge@gmail.com Read less
How powerful are Graph Convolutional Networks?
Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. Overview Many important real-world datasets come in the form of graphs or networks: social networks, knowledge graphs, protein-interaction networks, the World Wide Web, etc. (just to name a few). Yet, until recently, very little attention has been devoted to the generalization of neural network models to such structured datase
NHKスペシャルの「縮小ニッポン」の衝撃の内容に、絶望の声が相次ぐ
NHKは9月25日、「縮小ニッポンの衝撃」と題したNHKスペシャルを放映。100年近い歴史を持つ国勢調査によって、初めて人口が減少した日本の各地で今、実際に起こっている事態に迫った。 番組内では、人口の一極集中が進む東京が歩むであろう未来や、財政破綻に伴うインフラサービス縮小に悩む自治体の姿などを紹介。その陰惨たる現実を突きつけられた視聴者は放映後、インターネット上に絶望にも似たコメントなどを多数投稿していた。 豊島区が抱える問題 2016年2月に発表された2015年の国勢調査によると、1920年の同調査開始以来、日本の総人口が初めて減少に転じたことが明らかになった。2010年の調査時より減った数は94万7,000人で、全国の8割以上の自治体で減少が認められたという。 日本の人口は、1920年に約5,600万人だった。そこからベビーブームや、地方から都市部への集団就職、高度経済成長などを経
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