.NET Core上で実数演算すると結果がズレる - Qiita
TL;DR .NET Core(2.2)上で倍精度浮動小数点を使った演算を行うと、同じ順序で計算させても環境によって計算結果がズレるから、比較するときとか注意すべきではないかと考える1。 実際やったこと 実行したテストの内容は以下の通り [-90°,+90°]の区間を1°につき128分割してその弧度を計算した。 予め計算されている上記に対応した弧度を元にして、sin,cos,tan及び、sin/cosを標準のSystem.Mathを使い計算した。 弧度の計算方法 弧度の計算は、以下の二種類を利用した。以下、対応するDegreesをdとする。 単純にd*(Math.Pi/180)を計算させた。 jglmを参考に倍精度浮動小数点の上位32bitを分割した上で、仮数域を拡張して、高精度計算を行った2。 実行環境一覧 今回も多数のご協力を得る事が出来た。 また、この検証を進めるに当たり、多くの方か
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）（1/2 ページ） 製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。 ⇒連載「もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips」バックナンバー 筆者はデータサイエンティストとして、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入サポートをさまざまな製造業のクライアントに提供してきました。本連載では、その経験に基づいてお話させていただきます。 機械学習が使われる製造業特有の分野は、物性予測、工程管理、予防保全、故障予測、要因分析など多岐にわたります。しかし筆者は、それらの多くで同様のミスが繰り返されていることに気が付きました。これらの間違うポイント
中国QR決済事情 - koba::blog
中国で生活し日々QR決済を利用しているのですが、日本での報道やSNSでの反応を見る限り、日本ではQR決済が正しく理解されていないと感じます。おかしいと思うたびに はてブやTwitterで訂正を試みていたのですが、きりがないので1つ文章を書いてみることにしました。 最初にお断りしておきますが、私はQR決済関連のシステム構築経験がある訳でも内部事情に通じている訳でもありません。中国在住の1利用者の立場で推測も交えて書いています。もし私の理解が誤っている部分がありましたらご指摘いただければ幸いです。 中国で普及しているQR決済方法はAlipay(支付宝)とWeChat Pay(微信支付)ですが、私が使ったことがあるのはWeChat Payだけですので、特に断らない限り以下はWeChat Payに限った話になります。 QR決済って何？ FeliCaの方がよいのでは？ どうやって送金するの？ 友人に
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