オープンソースソフトウェアの育て方製作著作 © 2005-2013 Karl Fogel, 高木正弘, Yoshinari Takaoka(a.k.a mumumu), under a CreativeCommons Attribution-ShareAlike (表示・継承) license (3.0, 2.1-jp)
中村研究室
当研究室では、量子力学の原理に基づく新しい情報処理・通信・高精度計測などを目指す量子情報科学の発展に、物理と工学の側面から取り組んでいます。
ユーザーのコンピュータスキルの分布： ユーザーのスキルはあなたが思う以上に低い
先進33か国において、コンピュータ関連の高い能力を持つ人は人口の5％にすぎない。また、中程度の複雑度のタスクを完了することができる人は全体の3分の1しかいない。 The Distribution of Users’ Computer Skills: Worse Than You Think by Jakob Nielsen on November 13, 2016 日本語版2017年3月16日公開 身につけるのがもっとも困難なユーザビリティの教訓に、（訳注：デザインプロジェクトに携わっている）「あなた方はユーザーとは違う」というのがある。これこそがユーザーのニーズについての推測が大失敗に終わる理由だ。デザイナーは大半のターゲットオーディンエンスとあまりに異なっているため、いいと思っているものや利用しやすいと思っているものが見当違いになるだけでなく、そうした自分たちの個人的好みによって判断す
PLT by steshaw
Programming Language Theory Learning about Programming Language Theory can be a tough journey, particularly for programming practitioners who haven’t studied it formally. This resource is here to help. Please feel free to get in touch if you have ideas for improvement. 💡 Top Tips For a quick course in Type Theory, Philip Wadler recommends: Types and Programming Languages, Proofs and Types, follow
教えるという技術 | DevelopersIO
渡辺です。 自分は「教える」ことにやり甲斐を感じます。 大学時代を思い返すと、家庭教師やサポートセンターのバイトをやってました。 ボードゲームをする時は、ルール説明などを行っていました。 ゲームのインストの一環としてインストカードやサマリを作ることもあり、プレゼン資料作りも得意になりました。 IT業界に入ってからは、勉強会の講師や資料作成・ハンズオンのチューターなどを行うようになりました。 技術書の執筆やIT系専門学校講師も経験しています。 最近では趣味のスノーボードで、インストラクターの資格をとり、スノーボードスクールで教えています。 「教える」ことが好きなんでしょう。 これまで、様々な分野で技術を教えてきました。 畑はまったく違ったとしても、解りやすく「教える」ための技術は大きく変わりません。 今回はそんな「教える」技術をまとめてみました。 なお、本エントリーの対象は、その分野に初めて
The Rusty Web
About This project demonstrates a complete, albeit simple, example of integrating Rust code into a web application. This is accomplished by compiling Rust to asm.js or WebAssembly. The basic design pattern this project explores uses Rust to implement CPU bound portions of an app while using existing web technologies to handle user facing, I/O bound pieces. The guide explores this design pattern in
.NET Coreが動くまで
（なんかこのネタ、誰かがやってそうな気がしつつ） 一部ではバージョンがわかりづらいなどとも言われている .NET Core の起動の仕組みについて、適宜ソースコードを眺めつつ、整理したいと思います。私は中の人ではなく、コードを解析しながら書いているので、おかしな点がありましたら twitter 等で教えていただけると嬉しいです。 構造 ご存知のように、.NET Core は、コンパイル結果の実行可能アプリケーションまたは dotnet コマンドから実行します。 その時の動作の流れを図にすると、以下のようになっています。 この図において、長方形はファイル、角丸四角形はレイヤー、青の長方形は説明のためのグルーピングです。 この図の要素を簡単に説明すると、以下のようになります。 dotnet コマンド。別名 .NET CLI と言われているのはこれ（のはず）です。muxer と呼ばれることもあり
高精度人工知能は帰納と演繹をまとめて「サボる」 - SmartNews Engineering Blog
スマートニュースの高橋力矢です。去る3月5日(日)に、電気通信大学で開催されたゲーム理論ワークショップに出席しました。そこで機械学習とゲーム理論とのつながりについて経済学者や生物学者の方々と話してきましたので、当日議論したことをここでも紹介したいと思います。当日のプログラムはこちらで見られます。今回の講演に当たっては電気通信大学の岩崎敦先生に大変にお世話になりました。この場を借りまして改めて御礼申し上げます。以下にプレゼンテーション資料も添付しましたので、数式や参考文献等の技術的詳細に興味ある人はご覧ください。 要旨とスライド 複数のプレイヤーが利害を持つ環境における社会現象や最適戦略の分析にはゲーム理論が役立つ ゲーム理論的分析には利得表が必要であり、その具体的数値の取得にはデータ分析が有効である しかしデータ分析による利得表には誤差が伴い、誤差の水準によっては結論が変わりえる データ分
「確率変数」の正体は米田埋め込み - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
確率変数（random variable, stochastic variable）という言葉の意味が分からない！ と何度か書いています。 2015-05-26 「確率変数」と言うのはやめよう 2015-05-27 「分布、測度、密度」は同じか違うか 2015-06-17 まだ「確率変数」が分からない 結局分からないままでした。「慣れ」の問題かも？ と思ったこともあります。 2015-05-28 「慣れれば分かる」問題 慣れることも出来ませんでした。 最近、「これなら納得できるかな」という解釈に出会いました。 [追記 date="翌日"]最後に分かりやすいマトメを付けました。[/追記] 内容： 「確率変数」はなぜ分からないのか アレックス・シンプソンのアイディア 「確率変数」の2つの用法 確率空間と圏Prob 測度論的確率変数 曖昧な確率変数 前層と米田埋め込み 米田埋め込みとしての確率変
LLVMを始めよう！ 〜 LLVM IRの基礎はclangが教えてくれた・Brainf**kコンパイラを作ってみよう 〜 - プログラムモグモグ
コンパイラを作ってみたいと思っていても、アセンブリ言語はよくわからない。 パーサーみたいなコードは書いたことがあるけれど、コード生成の処理はさっぱりだ。 実行ファイルをバイナリエディターで見るとかなにそれ怖い。 そんな私なのですが、LLVMに興味を持ち始めています。 SwiftやRust、あるいはEmscriptenなど、近年注目されている言語やコンパイラ技術の中枢にはLLVMがあります。 アセンブリはよく分からなくてもLLVMを使いこなせるようになれば、マルチプラットフォームで実行ファイルを生成できる言語処理系を作るのではないか。 コンパイラ作ってみたいな、LLVMを使ってみようかなと思っている今日このごろです。 ところが、いざLLVMを勉強しようと思ってもどこから始めればいいかよく分かりませんでした。 マニュアルは巨大で読む気が起きないし、リファレンスを見てもさっぱりです。 雰囲気はわ
Operating Systems: Three Easy Pieces
Remzi H. Arpaci-Dusseau and Andrea C. Arpaci-Dusseau (University of Wisconsin-Madison) NEW: Security Chapters by Peter Reiher (UCLA) Welcome to Operating Systems: Three Easy Pieces (now version 1.10 -- see book news for details), a free online operating systems book! The book is centered around three conceptual pieces that are fundamental to operating systems: virtualization, concurrency, and pers
真空低温調理の知見 - 夏休み突入でぇ～す！
Anova Precision Cookerで（真空）低温調理をやるときのメモ。歴3ヶ月くらいです。 Anova Precision Cooker 突き刺した容器を恒温水槽にしてくれる棒。 容器 ふつう鍋を使うが、人数が増えるとアレなので収納ボックスを買うとよい。耐熱温度が100～140℃とされているポリプロピレン製のもの*1。 値段 セールを待ったほうがよい。筆者はブラックフライデーのセールで買って送料込み$123でした。 Bluetooth機能 ついてるけど技適警察が召喚される可能性がある。 真空低温調理 恒温水槽に真空パックした食材を入れて長時間放置する調理法。「煮る」の亜種。低温のゆえんはタンパク質の分水作用温度が68℃であることにある*2。病原体が死ぬ程度には高く、タンパク質が固くなりすぎない程度の低温。 ふつうの調理では食材の中心から外側にかけての温度にムラがあるが、低温調理で
combine: マクロのいらないRustのパーサーコンビネーター - 簡潔なQ
はじめに Rustには有名なnomというパーサーコンビネーターライブラリがあるが、せっかく高級な型システムと最適化があるのにマクロで何とかしようとするのは勿体無いと思うので、マクロに深く依存しないcombineを使ってみた。 combineの主な特徴 parsec リスペクトのパーサーコンビネーター コンビネーターはマクロではなく、 Parser traitを実装する値で表す バイトストリーム、文字(Unicodeコードポイント)ストリーム、トークンストリームの全てに対応 メモリ上の文字列だけではなく、入力ストリームからの直接のパースにも対応 まだ計測はしていないが、 Box を多用していたりはしないので、速度的に大きく遅れをとるようなことはないのではないかと思う。 以下、parsecについて知っていたほうが読みやすい構成になっているので、必要ならparsecの資料を探して読むといいかもし
エッセイ > 移民問題は、「選択の問題」か？－－上野さんの回答を読んで 岡野八代
上野さんの公開質問状に対する回答を読みました。新聞記事については、編集のこともあるし（こちらが、一生懸命話しても、記者はだいたい自分が書きたいことしか切り取らず、話者に記事をチェックさせない場合もあるので）、上野さんの真意もよく理解できなかったので、意見を表明したいとは思っていなかったのですが、上野さん自身の返答を受けて、自分との違いをはっきりと認識しました。 わたしは、シティズンシップ（国籍・市民権・市民であること・市民としての資格・市民らしいふるまい、などの意味）の研究もしてきましたーー上野さんが、歴史的背景が異なるとして言及しなかった北米ですがーー。研究上、やはり、富裕国に向かう労働移民の問題は、ずっと大きな問いでした。そのなかで、上野さんが主張されている、あたかも移民問題が、国策＝主権国家が受け入れる・受け入れないを一方的に判断できる「裁量圏内」にあるという考え方は、すでに80年代
深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
数学は神の存在を証明できるのか？
宗教情報などを扱う米オンラインメディア「パセオス」は最近の記事（英語）で、オーストリア・ハンガリー二重帝国（現チェコ）の論理学者クルト・ゲーデル（Kurt Gödel、１９０６〜７８）による神の存在に関する「数学的な証明」は完全に正しいものだったと主張している２人のコンピューター科学者について取り上げた。 パセオスが取り上げた２人のコンピューター科学者は、ベルリン自由大学のクリストフ・ベンツミュラー（Christoph Benzmüller）氏とウィーン工科大学のブルーノ・ボルツェンローゲル・パレオ（Bruno Woltzenlogel Paleo）氏。２人は２０１３年、最先端のソフトウェアを使い、神は存在するとするゲーデルの結論が、彼の立てた仮定や前提と論理的に整合することを立証した。これはつまり、ゲーデルの前提が正しければ、その結論（神は存在する）も正しいということが証明されたことであ
Deep Learning with FPGA – Amund Tveit's Blog
This chapter presents recent papers for using FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) for Deep Learning. FPGAs can roughly be seen as a Software-configurable Hardware, i.e you in some cases get close to dedicated hardware speed (although typically at lower clock frequency than chips, but typically with strong on-FPGA parallelism), this can be a potential good fit for e.g. Convolutional Neural Netwo
階層モデルの分散パラメータの事前分布について発表しました - ほくそ笑む
ひと月ほど前になりますが、基礎からのベイズ統計学入門 輪読会で発表させて頂きました。 タイトルは「階層モデルの分散パラメータの事前分布について」で、Andrew Gelman の論文 Prior distributions for variance parameters in hierarchical models (PDFリンク) の内容をまとめたものです。 ベイズ統計において、パラメータの事前分布に何を使うかというのは重要な問題です。 分散パラメータの事前分布には伝統的に逆ガンマ分布が使われますが、この論文によると半コーシー分布を使いましょうとのことです。 発表資料は SlideShare に上げています。 階層モデルの分散パラメータの事前分布について from hoxo_m ベイズ統計に興味のある方は、5/19 に 基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #5 最終回 が行われますので参
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
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