シンプルなKeynoteのテーマ作った - ぴよぴよ.py
研究発表等で使っているシンプルな自作テンプレートをGithubにアップしたので紹介しようと思います。 テーマ 「Mint Green」 ミントグリーンがベースのシンプルなテーマ。 タイトルにはスマートフォントUIというフォントを利用していますが、これを入れてなくても問題なく使えると思います。 テーマ 「Violet」 紫がベースのシンプルなテーマ。Mint Greenの色違い。 こちらも、タイトルにはスマートフォントUIというフォントを利用していますが、これを入れてなくても問題なく使えると思います。 テーマ 「Scarlet」 赤がベースのテーマ。 フォントはヒラギノ角ゴ + Avenir Next。 こちらからDLできます リポジトリ: GitHub - cocodrips/keynote-themes: Free Keynote templates. 良かったら自由にDLして使ってくだ
パーセプトロンからSVMでの画像認識まで、機械学習エントリのまとめ - きしだのHatena
なんかJJUGナイトセミナーで機械学習をやるっぽくて、定員100人が40人キャンセル待ちとかになってますね。 【東京】JJUG ナイト・セミナー「機械学習・自然言語処理特集！」12/17（水）開催 - 日本Javaユーザーグループ | Doorkeeper ということで、予習用だか復習(になるかわかんないけど)用に、2008年になんか機械学習をやってたときのエントリをまとめてみます。 今でこそ機械学習はなんかもりあがってるけど、2008年にぼくがやってたとき「ところで機械学習やってなんになるの？」ってよく言われてました。ぼくも「いや、なんかそこに機械学習ってものがあるから実装してる」みたいな答えをしてた気がします。特に目的はありませんでした。 たまたま サポートベクターマシン入門 という本を見かけて、なんか実装してみたくなっただけです。 変な力がありあまってたっぽい。 機械学習ことはじめ
開発効率化への道は一日にしてならず - tehepero note(・ω<)
2014-12-08 開発効率化への道は一日にしてならず CyberAgent 開発 CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014の8日目です。 7日目はoinumeさんによるGoLangでJavaのenumっぽいライブラリ作った話 - おいぬま日報 でした（弊社もGoがだいぶきてますねぇ）。 サイバーエージェントの技術本部に所属している@stormcat24です。特定のプロジェクトにはジョインしてなくて、技術的な支援とか特命的ミッションをしています（簡単に言うと雑用）。サービスに関わらせてもらう日は来るのでしょうか。 さて、この時期では自分のミッションの一つである開発効率化というテーマで書きたいとおもいます。思えばこの１年半くらい様々な取り組みをしてきたような気がします。 Vagrant Vagrantは仮想環境の構築を支援するツールで、ChefやAnsib
Dockerを使ってオンラインコンパイル環境を作る - Qiita
はじめに Goの開発版などを手軽に試すことができる環境が欲しいと思い、Dockerコンテナを利用したSangoboxというサイトを作ってみました。 少し調べてみたところ、Dockerを利用したオンラインコンパイラはすでにいくつか存在するようです。ソースが公開されているものもありますが、Sangoboxを作る上では特に参考にはしていません。 paiza.io codecube.io grounds.io ただし、インターフェースはWandboxの影響を受けています。 Sangobox 作ってみたサイトがこちらです。まだ実験段階なので対応している言語は少ないです。 http://35.h2so5.net/ https://github.com/h2so5/sango ソースコードのライセンスはAGPLです。 特徴 JSON形式のREST API(https://github.com/h2so5
（第1回）ベンダーが呆れる「発注責任」の放棄
ユーザー企業には「発注者責任」がある。ところが最近、この責任が希薄なばかりに、外注したシステム開発が頓挫したり、ITベンダーとのトラブルにつながったりするケースが増えている。今回、匿名を条件にITベンダーから「こんな発注は勘弁してほしい」との本音を聞いた。プロジェクトを成功させるために、ITベンダーの声に耳を傾けてほしい。 あらかじめ断っておくが、この特集は日経コンピュータの2008年6月15日号に掲載した記事をベースにしている。つまり、オリジナルは4年半前に書いたものだ。だが、そのオリジナルをいま読み返しても、全く古さは感じない。ITproのコラム「極言暴論！」で最近、大きな反響のあった記事とも深く関わる話なので、一部を加筆・修正して掲載することにした（関連記事：法外な開発料金の見積もり根拠、「客には絶対に言えません」）。 ITベンダーがパニックに陥った顧客の暴挙 「開発着手の1週間前に
1 ゼミナール（担当教員：安達貴教）についての説明 安達貴教 名古屋大学大学院経済学研究科社会経済システム専攻 平成 26 年 11 月 4 日 1. 内容 本ゼミナールは「産業組織論」をテーマと��
1 ゼミナール（担当教員：安達貴教）についての説明 安達貴教 名古屋大学大学院経済学研究科社会経済システム専攻 平成 26 年 11 月 4 日 1. 内容 本ゼミナールは「産業組織論」をテーマとし、まず Kenneth E. Train (2008) Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press （著者のページ http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html からダウンロード可能なので参照 のこと）を輪読することによって、研究に必要とされる計量経済学の知識を習得し、その 後、Handbook of Industrial Organization, Vol.3 http://www.sciencedirect.com/science/handbooks/157
BigQueryを使う処理のテストをどう書くか - Qiita
この記事はVOYAGE GROUP エンジニアブログ Advent Calendar 2014の6日目の記事です。 こんにちは、VOYAGE GROUPで片手間データサイエンティスト業に従事している@hagino3000です。 昨今のBigQueryムーブメントに乗って、分析用のデータをBigQueryに投入しはじめた方も多いと思います。しかし、BigQueryを使い出すと、集計バッチ等のテストコードがローカル環境で完結しなくなり、BigQueryそのものを参照したくなります。本記事ではいくつかのアプローチを紹介します。 サンプルコードはPython + nose + BigQuery-Pythonを使っています。 何が問題か 何故テストコードで悩むかというと、BigQueryは次の2つの特徴を持つから。 ローカル環境が作れない 少量のデータでもクエリに5秒程度かかる 特にクエリに時間がか
Rubyで実装して楽しむ古典データ構造再入門（平衡木編） - hama_duのブログ
Competitive Programming Advent Calendar 2014 7日目です。 今回は古典的なデータ構造をRubyで実装してみます。 まず通常の木、二分木からはじめ、その次に二分探索木、そして二分探索木に少し機能を加え高性能にした平衡二分探索木を扱います。 冒険の地図 木 二分木 二分探索木 平衡二分探索木 ランダム挿入二分探索木 Treap 基本 木(Tree) 以下の図は木の例です。一番上にある頂点（丸）を根と呼びます。各頂点に直接ぶら下がっている頂点たちをまとめて子と呼びます。子を持たない頂点を葉と呼びます。 頂点同士は辺（棒）で結ばれています。木には、辺によってループができないという特徴があります。 木の性質 木には素晴らしい性質があります。各頂点の子を根と考える（上の部分は無視する）と、それぞれの子も木になっているという点です。それらの木のことを部分木と呼
RBMから考えるDeep Learning ～黒魔術を添えて～ - Qiita
ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
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