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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学
時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利 - フリーランチ食べたい
時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、
時系列データのための大規模言語モデル
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
MeCab互換な形態素解析器Vibratoの高速化技法 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは、MeCab互換の形態素解析器Vibrato（ヴィブラ〰ト）を開発しています。プログラミング言語Rustで実装しており、高速に動作することが主な利点です。Vibratoはオープンソースソフトウェアとして以下のレポジトリで公開しています。 github.com 本記事では、Vibratoの技術仕様を解説します。以下のような方を読者として想定します。 自然言語処理の要素技術に興味のある方 データ構造・アルゴリズムに興味のある方 Rustでの自然言語処理に興味がある方 Vibratoについて 最小コスト法による形態素解析 単語ラティスの構築 最小コスト経路の計算 高速化の取り組み 辞書引きのキャッシュ効率化 実装での注意点 連接コスト参照のキャ
高速な文字列探索：Daachorseの技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは現在、高速なパターンマッチングマシン Daachorse（ダークホース）を開発・運用しています。文字列処理の基礎である複数パターン検索を提供するRust製ライブラリです。以下のレポジトリで公開されています。 github.com 本記事はDaachorseの技術仕様を解説します。具体的には、 複数パターン検索に関係する基礎技術（トライ木・Aho–Corasick法・ダブル配列） Daachorseの実装の工夫と性能 を解説します。 以下のような方を読者として想定します。 文字列処理アルゴリズムやデータ構造に興味のある方 自然言語処理の要素技術に興味のある方 Rustライブラリに興味がある方 Daachorseについて 複数パターン検索の基
『親の教育が行き届いている小2の娘の解答がこちらです。』→算数的には間違っていても大事な考えだよね！「5分前行動！しっかりしたお子さんで・・」
コバヤシチサ🌺プロダーツプレイヤー @chisa_secret03 @sage_darts これは算数の問題だったら不正解だけれど、道徳の問題だったら正解だ\( ˙꒳˙ \三/ ˙꒳˙)/ そしてちゃんと8:20も分かってる！ いや、もう、正解だ(笑) 2019-10-31 15:29:53
こんにちは！ 以前にDartsという時系列分析に特化したpythonライブラリを紹介しました。 前編はこちら 今回は実際にDartsを動かしていきましょう。 Darts内にもデータセットがありますが、公式でも触れられているのであえて、外部のデータを参照してみましょう。導入編でも触れたアイスクリームの生産量の変化を推測したいと思います。 アイスクリームのデータセットはこちら 上記リンクの上部右側Downloadからcsvをダウンロードしてください。 Dartsのインストールは以下の1コマンドです。Windowsではデフォルトのコマンドプロンプトでうまくインストールが終了しなかったので、WSL環境などを推奨します。 $ pip install darts ARIMAで学習してみる バックテストでモデルの選定を行う RNNで共変量を扱ってみる まとめ ARIMAで学習してみる まずは、導入編で最
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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
「先ほど強い地震がおき、津波が来るという警報が出ました」「水が急に引いていきます」… 2011年3月11日。そうした言葉とともに撮影が始まった動画は、たった数分で町全体を飲み込む津波の様子を記録していた。 高台に走って避難をしながらカメラを回し続けていた男性は、思わず言葉を失う。「家が壊れてしまいました。屋根の上まで来ています」。その後、波が引いてから現れたのは、変わり果てた町の姿だったーー。 「なんでこんなになっているんだと、目の前で起きていることを信じられなくて。破壊の限りを尽くして、全部を飲み込んでしまうなんて、自然の力はとんでもないなと……」 そうBuzzFeed Newsの取材に語るのは、宮城県気仙沼市の鶴ヶ浦漁港で動画を撮影した畠山亮さん（26）。いまは市内でダーツバー「American Darts Bar A.」を営んでいる。 震災当時、翌日に中学校の卒業式を控えていた畠山さ
【歌詞和訳】実写版「美女と野獣」の「Gaston」でディクテーションに挑戦！無料英語リスニング講座１３～効果抜群の英語学習法～ - 塾の先生が英語で子育て
ディズニーを使って楽しく英語学習ができれば最高ですね。 先日、ブログとTwitterで交流させていただいております。 ぱんだママさん（id:pandamama-ikuji）とその息子さん達から「Gaston」の曲をリクエストして頂きました。 ぱんだママさんとその長男さん、次男さんありがとうございます。 この記事では実写版「美女と野獣」（Beauty and the Beast）の「Gaston」を使って、英語のリスニング練習としてディクテーションができるように記事が構成されています。 ディクテーションとは聞いた英文を文字に起こすことです。 ディクテーションをすると単語を聞き取ろうと耳を傾けるので、リスニングの集中力が大きく伸び、前置詞や冠詞、時制といった細かい点にも敏感になります。 そして、正確なリスニング力がつきます。 ディクテーションについては、こちらの記事で詳しく説明しています。 w
技術書典7 の歩き方（技術同人誌即売会、テクノロジーカテゴリー、あと非公式アフターの案内） #技術書典 #テクノロジー #テクノロジー｜erukiti
技術書典7 の歩き方（技術同人誌即売会、テクノロジーカテゴリー、あと非公式アフターの案内） #技術書典 #テクノロジー #テクノロジー 技術同人誌を愛する皆様、ごきげんよう。この記事は技術同人誌イベントに関する記事なので、できればはてブではテクノロジータグが付いて欲しいところですが、noteで技術系記事を書くといつも「生活」とか謎のタグが付いて怖いので、タイトルにはテクノロジーを強調してみました。 先日、本のうち一冊は入稿して、もう一冊は印刷諦めつつ、電子版だけでもなんとか出したいと思ってるけど、そもそも原稿の断片しかない状態で、ほんとに出るのか？お試し版小冊子だけでもなんとか出したいぞ！という状況のえるきちです。 ・ Effective React Hooks 第二版（技術書典では新刊） ・ TypeScript でクリーンアーキテクチャ本（小冊子＆電子版目標） ・ 技術同人誌を書く為の
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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
本記事は，自然言語処理 Advent Calendar 2019 - Qiitaの１日目の記事です． はじめに 今回の記事では，去年末ごろからPythonとCythonだけでチマチマ作った形態素解析器Taiyakiをベースに，形態素解析器の解説をしようかなと思います．この形態素解析器の完成はまだ程遠いんですが，ひとまず簡単な形態素解析はできるようになったのでここでお披露目しておきます．本記事は実質，Double-Arrayの辞書引きと最小コスト法に基づく形態素解析器の解説記事となっています． なぜ今更に形態素解析器を作ったかと問われると困ってしまうのですが，NLPerなら１つぐらい自作しても良いのかなってことと．形態素解析がどう動いているかって意外と知らなかったのが動機です．解説内容間違えてる可能性はあるので，見つけた方はコメント欄でご指摘いただけると嬉しいです． 作っているものは下記リポ
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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
外気浴の時に「おにやんま君」をインフィニティチェアにつけておくと全然虫が寄って来ないのでオススメです！！→「すげぇビビった」「マジ？」
サウナ店長 @darts_renma 外気浴の時にこの「おにやんま君」をインフィニティチェアにつけておくと全然虫が寄って来ないのでオススメです！！ pic.twitter.com/2QnI6cMZX8 2022-07-26 21:54:09
Masato @Massa315 MotoGPとDartsがすき。そして時々緑の人。劇場版を観てからガルパンと大洗にどハマリしてます。 戦車道付随伴歩兵 Masato @Massa315 久々の備忘録。 元偵察兵だった人から教わった中で１番自分に影響を与えたのはトラッキングでした。 その人はちょくちょくメインインストラクターの目を盗んでいろんな事を教えてくれましたが、その時もメインのチームが出発した後に、 「よし、ちょっと待って」 と我々を引き留めました。 続く 2020-06-16 23:57:12 Masato @Massa315 15分以上経って不意に 「よし、ではレクチャー始めよう！」と言って始まったのがトラッキングでした。 出発地点から入っていった藪は見えていましたが、そこから先はどういうルートを通っているかは解りません。そこを追いかけながら実際に教えてくれるということでした。
『スパロボ』寺田貴信氏インタビュー後編。ターニングポイントはあの作品【スパロボ30周年記念連載：4】 文 まさん 公開日時 2022年02月19日(土) 19:30 最終更新 2022年02月28日(月) 10:49 今年で生誕30周年を迎え、今もなお新たな展開を続けているバンダイナムコエンターテインメントの人気タイトル『スーパーロボット大戦（スパロボ）』シリーズ。シリーズの生誕30周年を記念するインタビュー連載もいよいよ今回が最後！ シリーズを長年支え続けた寺田貴信さんのインタビュー後編をお届けします。 寺田さん：『魔装機神』シリーズの展開が途中で止まっていたので、オリジナルのコンテンツを作ろうという話になり、それなら『スパロボ』のオリジナルメカとキャラクターだけを集めた作品はどうでしょうという話を会社にしたんですよ。ところが、当時は「それだけで売れるのか」と言われ、とりあえずゲームボー
ふるさと納税をダーツで決めると迷わない
1992年三重生まれ、会社員。ゆるくまじめに過ごしています。ものすごく暇なときにへんな曲とへんなゲームを作ります。 前の記事：「デイリーポータルZの記事 本物？偽物？クイズ」をやると暇つぶしになる ＞ 個人サイト ほりげー 日本全国納税ダーツ 時は2020年12月。ふるさと納税に悩む筆者は、いっそダーツで寄付先を決めることにした。ほぼ所さんの番組だ。 そう思った矢先(ダーツだけに)、通りがかったビックカメラで日本地図カレンダーが配られていた。こんな偶然あるのか。神がダーツをしろと言っている。 アマゾンでちっちゃいダーツを買った。 日本地図の裏に段ボールを貼り合わせたもの。準備は整った。 いよいよ、おそらく全国初の「納税ダーツ」を開催する。勝負は一回きり。全然知らない村に刺さってもちゃんと寄付するつもりだ。 東北に刺さった。 栗駒山(くりこまやま)・鬼首峠(おにこうべとうげ)の近く。(動画で
Python open source libraries for scaling time series forecasting solutions
By Francesca Lazzeri. This article is an extract from the book Machine Learning for Time Series Forecasting with Python, also by Lazzeri, published by Wiley. In the first and second articles in this series, I showed how to perform feature engineering on time series data with Python and how to automate the Machine Learning lifecycle for time series forecasting. In this third and concluding article,
金星の大気現象「スーパーローテーション」維持の謎が解明される
金星の大気では自転速度に対して最大で60倍も速く流れる「スーパーローテーション」が生じていることが知られていますが、これほど速い流れが維持される原因は発見から半世紀以上に渡り謎のままでした。今回、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の金星探査機「あかつき」による観測データから、スーパーローテーションが維持される仕組みが明らかになったとする研究成果が発表されています。 ■金星は太陽による加熱を原因とする大気の「熱潮汐波」が加速していた今回の研究成果をもとにした金星の大気循環を示した模式図。熱潮汐波が低緯度の大気に角運動量を運び込む（赤色の矢印）ことで、西向きのスーパーローテーションが維持されているとみられる（Credit: Planet-C project team）金星の自転周期は地球と比べて遅く、1回自転するのに地球の約243日を要します（自転の方向が公転とは逆向きなので、金星の「1日」は地
金星の大気中に生命が存在か、ホスフィンを検出
日本の金星探査機「あかつき」の赤外線カメラで撮影した金星の雲。色の濃い高層雲が、明るい中間層雲の輝きを遮っている。この温暖な中間層雲にホスフィンガスが存在していることが明らかになり、生命の兆候ではないかと話題になっている。（FALSE COLOR PHOTO BY JAXA / ISAS / DARTS / DAMIA BOUIC） 金星を取り巻く雲の中に、ホスフィン（リン化水素）が含まれていることが明らかとなり、生命の存在を示す証拠ではとの議論が持ち上がっている。9月14日付の学術誌「Nature Astronomy」に、論文が掲載された。 ホスフィンは、生命にとって死に至る有毒ガスであるにも関わらず、地球のような岩石惑星においては人間や微生物など生命からしか生成されないと考えられている。第一次世界大戦中に化学兵器として使用されたことがあり、現在も農業や半導体産業で使われている。自然界で
宇宙航空研究開発機構(JAXA)は11月19日、金星探査機「あかつき」に関する記者説明会を開催し、最新の観測成果について紹介した。あかつきは金星の周回軌道に投入されてから、ほぼ4年が経過。観測データを順調に積み上げ、金星最大の謎であるスーパーローテーション現象の解明に向け、解析が進みつつある。 左から、JAXA宇宙科学研究所の佐藤毅彦教授、あかつきプロジェクトマネージャの中村正人教授、東京大学大学院の今村剛教授、ベルリン工科大学のリー・ヨンジュ研究員、産業技術総合研究所の神山徹主任研究員 あかつきの観測により、今回明らかになったのは2件。「アルベド(反射率)」の10年スケールの長期変動と、熱潮汐波の全球構造だ。シミュレーション結果と合わない観測結果も見つかっており、数値計算モデルの見直しが必要となるが、こうした作業を地道に繰り返し、ゴール(=スーパーローテーションの解明)への到達を目指して
ダーツチャンネルマガジン @10Fields_Darts ダーツマシンレンタルリース・販売、大会運営を行っておりますテンフィールズファクトリー/ダーツの公式アカウント。【お問合せ】➿0120-705-800 【取扱機種】ダーツライブ、dartslive、ダーツライブ2、ダーツライブ3、タッチライブ【運営大会・イベント】JAPAN、ダーツライブオープン、JAPANリーグ 01darts-japan.com 当社スポンサー選手のSNS上での発言に関する対応について 我々 10 Fields Factory 株式会社 は、2024年 2月28日をもって、 当社並びに社内ブランド Defii がスポンサーを務めるプロダーツプレイヤー・吉田好宏氏との スポンサー契約の打ち切りを決定したことをお知らせいたします。 この決断は、同氏がSNS上で繰り返し行った女性蔑視と捉えられかねない発言に起因します。
｢失敗博物館｣で見つけた無念のガジェット9選
｢失敗博物館｣で見つけた無念のガジェット9選2023.05.13 11:0058,136 Kevin Hurler - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） 愛すべきミステイクから、筋金入りのニセモノまで。 失敗博物館（Museum of Failure）という移動ミュージアムがありまして、過去数十年のテックや医療、食物、性関係といった分野におけるさまざまな失敗作を展示しています。 Video: Museum of Failure / YouTube例えば3D TVとかサイバーパンク2077、イーロン・マスクによるさまざまなプロジェクトなどなど。 立ち上げたのは心理学者のサミュエル・ウェスト氏で、彼は失敗の技術に魅せられつつ、世界中の企業に対しデザインコンサルティングを行っています。 失敗博物館に集まっているものはもちろん失敗だらけなんですが、それは少なくとも誰かが一時は革新的
A brief overview of our approach to porting Linux to the Apple Mac Mini M1 and a tutorial for installing our Ubuntu POC 1. Apple special sauce: The M1 Processor When Apple released their desktop products with the M1 processor in November 2020, quite a few people in the tech community were surprised by the excellent performance of these systems. But those who have been following the development of
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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
子供の発想力は、ときに大人の心を撃ち抜いてくれることがあります。SAGEさん(@sage_darts)がツイートした、小学2年生のお子さんがテストで書いた”神回答”。ツイッターで話題になっていました。 テストの内容は算数で、「家から駅まで30分かかります。8時50分に駅につくためには、何時何分に家を出ればよいでしょう? 理由も答えなさい」という問題。おそらく大人が素直に考えれば「8時20分」という答えになるでしょう。 しかしてその回答は? しかし、お子さんの回答は「8時15分」。理由として、「8時20分だとぎりぎりであせるとあぶないから」…。 そうなんです、算数的に正しい答えは分かった上で、5分前行動を考えて出発時間を回答していたんですね。算数という観点から見れば誤りかもしれませんが、間違っているとは言いきれない。まさに”神回答”と言えるのではないでしょうか。 親の教育が行き届いている 小
ミュージック フロム ゲームワールド：特別企画 ゲーム音楽コンポーザーが選ぶ2021年この1枚 ライター：風のイオナ 12345→ Illustration by しなぷう 2021年最後の「ミュージック フロム ゲームワールド」は，年末恒例の特別企画「ゲーム音楽コンポーザーが選ぶ2021年この1枚！」をお届けします。今年も昨年に続いて自宅で過ごすことが多く，相変わらず仕事にプライベートにとゲーム音楽を聴きまくっていた1年でした。 さて，今回は総勢55名のゲーム音楽コンポーザーの皆様にご参加いただき，今年とくに印象に残ったゲームミュージックアルバムを1枚（人によっては2枚）ピックアップしていただきました。彼らが選ぶ“ぜひ聴いておきたい注目のゲームミュージック”，さっそくチェックしてきましょう！ なお，企画の性質上，いただいたコメントには必要最低限の編集作業しか行っていない点をご了承ください
２０２１年６月1日から６月30日まで！！ また！ペイペイ20％還元が町田にやって来ます！！ いこいこ町田！PayPay使って“うふふ”な買い物 最大20％戻ってくるキャンペーン エピソードはペイペイの加盟店ですので！ 対象店になりま～す。^^/ ※コチラの画像は前回の物です。 ペイペイ町田 是非、お越しになりましたら、【ペイペイ】でお支払い下さいませ。 町田の対象店をまとめみたら！結構店がある～・・・ 作るの途中で断念しようかと思いました。(^^; ペイペイ加盟店って！こんなにあるんですね！！！！！ ※参考になるか分かりませんが一応作ってみました。書き忘れた店があるかと思いますのでご了承ください。 「あ！この店行ったことある～」と懐かしさを感じながら作りました。 小川 金森 金森東 つくし野 鶴間 クランベリーパーク 成瀬が丘 南つくし野 南町田 高ヶ坂 成瀬 成瀬台 西成瀬 南成瀬 原町
「金星にリン化水素のシグナル」は、二酸化硫黄の見間違い
金星の雲からリン化水素（ホスフィン）を検出したという昨年の発表は、より高い高度に存在する二酸化硫黄で生じた吸収を見間違えていた可能性が高いことが示された。 【2021年2月3日 ワシントン大学】 2020年9月に英・カーディフ大学のJane Greavesさんたちの研究チームは、金星の雲からリン化水素（ホスフィン、PH3）を検出したという成果を発表した（参照：「金星の大気にリン化水素を検出」）。 研究チームは2017年にハワイのジェームズ・クラーク・マクスウェル望遠鏡（JCMT）で金星の大気から放射される電波を観測し、周波数266.94GHzの位置に吸収線を発見した。この周波数の近くにはリン化水素だけでなく二酸化硫黄（SO2）の吸収スペクトルも存在するため、吸収線の正体を突き止める追加観測が2019年にアルマ望遠鏡で行われた。その結果、JCMTで見つかった吸収線よりやや周波数が高い267.
コンピュータビジョンの最新論文調査 Segmentation 編 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている唐澤です。 我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。今回は Segmentation 編として唐澤 拓己(@Takarasawa_)、葛岡 宏祐(facebook)、宮澤 一之(@kzykmyzw)が調査を行いました。 過去の他タスク編については以下をご参照ください。 Human Recognition 編 3D Vision 編 キーポイント検出の手法を用いた物体検出編 Object Tracking 編 論文調査のスコープ 2018年11月以降にarXivに投稿されたコンピュータビジョンに関する論文を範囲としており、その中から重要と思われるものをピックアップして複数名で調査を行っております。今回は主に Segmentation 技術に関する最新論文を
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はじめに 宇宙を志す人向けのソフトウェアの基礎について、在宅でも出来るように簡単に紹介してみます。対象は、ソフトウェアは授業で少しやりました、くらいの学生さんあたりを想定してます．(2020.4.9. とりあえずの初版, 2024.4.11追記). google Colab, tex, overleaf, beamer, 発表スライドの作り方、などは下記を参照ください。 宇宙の研究を始める人向けの google Colab を用いたオンライン学習 宇宙の研究を初める人向けの tex + overleaf + beamer の使い方 宇宙天文分野で発表資料を作成する時に気をつけて欲しい10個のルール 基礎知識編 ソフトウェアとは何か？なぜ大事なのか。 ソフトウェアとは端的にはコンピュターの世界の言語で、言語とは、「自分の考えを相手に伝える」「相手の考えを理解する」ために必要なツールともいえま
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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
GitHub - unit8co/darts: A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.
Darts is a Python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. It contains a variety of models, from classics such as ARIMA to deep neural networks. The forecasting models can all be used in the same way, using fit() and predict() functions, similar to scikit-learn. The library also makes it easy to backtest models, combine the predictions of several models, and take
どうも！LSSです！！ マスクが手放せない日々が続いていますね。 うっかり風邪も引けない昨今、ワクチン打ったら副反応で発熱やだるさに見舞われますが、ふと、昔聞いたこの曲を思い出しました。 クスリルンバ 効能（※個人の感想ですｗ） 今日ググってみて驚いたのですが その１ 驚いた事 その２ クスリルンバ www.youtube.com アリナミン エスカップ オロナイン パンビタン♪ で始まる、コーヒールンバの替え歌です。 自分は、２０代の時にCDショップで出会った、 珍盤・名盤コレクション 河内のオッサンの唄 アーティスト:オムニバス,牧伸二,平野レミ,小沢昭一,野坂昭如,港のヨーコを守る会一同,小林旭,守屋浩,アントニオ古賀,若羽ちどり,DARTS コロムビアミュージックエンタテインメント Amazon ↑このアルバムを購入して知りました。（歌はLSSが生まれるより前に発表されたもののよう
ホクソエムサポーターの白井です。 呪術廻戦をみて喜久福が食べたくなりました *1。 今回は形態素解析について深堀りしてみます。 日本語の自然言語処理において、形態素解析は必ずといっていいほど通る道です。 形態素解析を必要としないSentencePieceのような深層学習向けのtokenizerも出現していますが、品詞単位で分割する形態素解析が重要であることは変わりありません。 そんなこんなで、『実践・自然言語処理シリーズ2 形態素解析の理論と実装』 (以降「形態素解析本」と表記)を読んでいます。 リンク先の目次を見て分かるとおり、基礎の部分から実装まで説明されている本です。 今回は4章で紹介されている darts-clone を使って、精度は粗いが高速で分かち書きができる最長一致法で、どれぐらい分かち書きが可能かを検証します。 事前知識・辞書引き darts-cloneを使ってみる 単語辞
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