「GitHub CI/CD実践ガイド」を読んで、GitHub Actionsを始めよう - とことんDevOps | 日本仮想化技術のDevOps技術情報メディア
弊社ではGitHub Actionsの登場以前からCI/CDを行っていることもあり、CI環境としてはCircleCIが標準となっています。とはいえ開発の中心はやはりGitHubであり、GitHub上で自己完結できるという点において、GitHub Actionsの優位性は見逃せません。 今まで筆者は「CircleCIでやってたこの機能は、GitHub Actionsではどうやるんだろう?」といった視点で、都度検索することが多かったのですが、そういうやり方では知識が横方向に広がらないのですよね。もしかしたらもっと便利な機能があったり、やってはいけないアンチパターンがあるかもしれないのに、ピンポイントに検索していると、そういう気づきが得にくいのです。 なので場当たり的にググるのではなく、どのような技術であっても、一度は体系的に学んでおく必要があるというのが筆者の考え方です。そんな用途にぴったりな
【JS体操】第2問「画像の横長具合を比較しよう」〜正攻法＆ハック部門の解説〜 - KAYAC engineers' blog
こんにちは！ カヤック面白プロデュース事業部のおばらです。 普段は受託案件のデザイン・フロントエンド開発などを担当しています。 さて、『JS体操』第2問 いかがでしたか？ 今回初めての方々 第1問に引き続きの方々 複数のアプローチで何通りも回答してくださった方々 普段業務で JavaScript をバリバリ書いているであろう方々 JavaScript を学んでいる学生の方々 などたくさんの方々が挑戦してくださいました。 とても嬉しいです。ありがとうございます！ 『JS体操』とは？ 『JS体操』とはカヤックが主催する JavaScript のコードゴルフ大会です。 もともとは社内の勉強会として始めた施策です。 その詳細は以下のブログ記事を御覧ください！ techblog.kayac.com 第2問の詳細はこちら https://hubspot.kayac.com/js-taiso-002 も
Please note that the benchmark section of this article was updated after the publication due to a mistake in the evaluation script. BM42 does not outperform BM25 implementation of other vendors. Please consider BM42 as an experimental approach, which requires further research and development before it can be used in production.For the last 40 years, BM25 has served as the standard for search engin
［インタビュー］ゲーミングハンドヘルドの先駆け「AYANEO」のCEOが語る，今までとこれから――「過去の製品の作り直しじゃ，何も挑戦がないから」
［インタビュー］ゲーミングハンドヘルドの先駆け「AYANEO」のCEOが語る，今までとこれから――「過去の製品の作り直しじゃ，何も挑戦がないから」 編集長：Kazuhisa カメラマン：佐々木秀二 国内で正規販売されている製品だけで見ても，Steam DeckやROG Ally，ONEXPLAYER，MSI Claw，Legion Go，Razer Edgeなど，ゲーム用途に特化されたPC/Androidはいまやいくつも登場しているが，その端緒を開いたのがAYANEOというブランドであることは，おそらく異論のないところだろう。 2020年に設立された同社は，その1年後に最初のデバイスを発売してゲーミングモバイルPCの先駆けとなり，以後3年にわたってトップの座を走り続けている。 今回はAndroidゲーミングマシンの発表会を日本で開催するとのことで，そのときにCEOのArthur Zhang
Atkinson Dithering
Atkinson Dithering When the Macintosh was released in 1984, it featured a square-pixeled black-and-white display at a crisp 72 dots per inch. The 512x342 resolution might seem less than impressive today, but for the time it was a pleasantly high-resolution consumer-grade computer. Among other things, the monospaced Monaco 9pt bitmap font featured characters that were 6 pixels wide, allowing the Ma
06-15, 09:30–10:05 (Europe/Prague), E112 (capacity 156) We are working on a new scheme to replace the GRUB bootloader with a fast, secure, Linux-based, user-space solution: nmbl (for no more boot loader). Most people are familiar with GRUB, a powerful, flexible, fully-featured bootloader that is used on multiple architectures (x86_64, aarch64, ppc64le OpenFirmware). Although GRUB is quite versatil
まだ見ぬピークの先へ。人生も半ばを過ぎ、YMOの3人にいま思うこと ―この前、高橋幸宏さんのお話をしたとき（※）、Sketch Showの存在はYellow Magic Orchestraの3人がまた再結集するきっかけになったとおっしゃっていましたよね。当時、アンビエント的なもの、エレクトロニカ的なものに世代を超えて共演できる器というような側面があったんでしょうか？ 小山田：Sketch Showがきっかけで僕もあの3人の仲間に入れてもらえて。僕も含めていいのかわかんないけど、あのころ特定の人たちが共有できるような何かがあの音楽にはあったんだと思いますね。坂本さんもあの2人と合流するのも、そもそも細野さんと幸宏さんが一緒にバンドやるのも結構久しぶりで。 ※『高橋幸宏: 音楽粋人の全貌』（2024年、河出書房新社）のインタビューのこと Sketch Show『tronika』（2003年）に
【シングルセル】Single Cell RNA-seqデータを用いた疑似バルクRNA-seq解析を行う方法【pseudo bulk analysis】 - LabCode
擬似バルク RNA-seq 解析（pseudo bulk RNA-seq analysis）とは？ 疑似バルク解析（pseudo bulk analysis）とは、シングルセルRNA-seqデータを用いて、bulk RNA-seqの解析手法を適用できるようにすることです。以下でもう少し詳しく説明します。 バルクRNA-seqとは バルクRNA-seqは、多数の細胞から抽出されたRNAをまとめて解析します。比較的安価で、広く利用されています。scRNA-seqと違って全体のRNA発現プロファイルを提供しますが、個々の細胞の違いは反映されません。そのため大規模な発現変動の解析、遺伝子発現のパターンの特定、疾患関連遺伝子の発見などに適しています。 疑似バルク解析とは 疑似バルク解析（pseudo-bulk analysis）は、シングルセルRNA-seq（scRNA-seq）データを用いて、バル
HANTS法とは？ HANTS（Harmonic ANalysis of Time Series）は、リモートセンシングデータの時系列解析に使用される手法の一つで、時系列データを周期的な成分（調和成分）に分解し、ノイズや異常値を除去しながらデータを再構築する手法です。今回はNDVIでよく利用されるZhou et al., 2015の方法をもとに、この方法の基本的な考え方と動作原理を以下に解説します。 HANTSの基本概念 1. 理論的背景 HANTS法は、フーリエ級数展開の考え方を基礎としています。フーリエ級数展開では、任意の周期関数を正弦波と余弦波の和で表現できるという原理を用います。HANTS法は、この原理を時系列データに適用し、データに含まれる様々な周期成分を抽出します。 2. 基本モデル HANTS法では、時系列データ $y(t_j)$を以下のようにモデル化します： $$ \til
レポート 「Lunar Lake」Deep Diveレポート - 【Part 2】Memory、GPU、NPUについて 前回はP-CoreとE-Coreの話に終始してしまったので、今回はもう少し広範な話をしたい。 謎のMemory Side Cache Photo01は基調講演のスライドから切り出して、ついでに複数のスライドの情報を重ね合わせたものである。上側がCompute Tileであるが、向かって右端にP-Core×4+12MB L3 Cache、その下にIPU(Image Processing Unit:通常ならISPと呼ばれるが、要するにカメラ入力に対応した画像処理エンジン)、右にNoCが入り、そのNoCの上にMedia EngineとMemory Side Cache、NOCの下にE-Core×4+4MB L2 CacheとDisplay Engine、その左がNPUとなり、一
This post could’ve been titled “Nostr vs ATProto”, but that really isn’t what I wanted to do here. While I will be comparing and contrasting them a lot, and that’s kind of even the point of writing this, I didn’t want to really pit the two against each other at all, and especially not with the title. I also want to try avoiding commenting on the differences between the communities that have formed
At Character.AI, we're building toward AGI. In that future state, large language models (LLMs) will enhance daily life, providing business productivity and entertainment and helping people with everything from education to coaching, support, brainstorming, creative writing and more. To make that a reality globally, it's critical to achieve highly efficient “inference” – the process by which LLMs g
はじめに 前々から構想を練っていたのですが、やっぱり作って使ってみないとわからないということで、概念実証モデルとしてマウスポインタの操作がある程度できるキーボードを設計してみました。 使用状態名前は、概念実証である点から、Xプレーンっぽい名前にするかな、と思っていたところ、スイッチと呼べるものの数が両手で52個であり、ちょうどX-52が欠番であるのをいいことに、「KX-52A」としました。「A」はアクリル(Aclylic)のAです。 最初は、ジョイスティック(アナログスティック)を採用しようと思っていたのですが、面積の関係上、比較的コンパクトに収まるスティックスイッチと呼ばれる部品を採用してみました。 また、配列を調整しつつ、チルト*1しつつテント*2している点も特徴です。 以下、詳細について紹介します。 設計の経緯 概念実証モデルと言っているのは、配列のデザインと、筐体全体のデザインはこ
beaconDB
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Announcing wcurl: a curl wrapper to download files | Samuel Henrique (samueloph)
tl;dr Whenever you need to download files through the terminal and don't feel like using wget: wcurl example.com/filename.txt Manpage: https://manpages.debian.org/unstable/curl/wcurl.1.en.html Availability (comes installed with the curl package): Debian unstable - Since 2024-07-02 Debian testing - Coming up between the second and third week of July 2024. Debian 12/bookworm backports - As soon as t
Deep-ML
ML Code Challenges Title Category Difficulty Status Matrix times Vector linear algebra Easy Unsolved Calculate Covariance Matrix linear algebra Medium Unsolved Solve Linear Equations using Jacobi Method linear algebra Medium Unsolved Singular Value Decomposition (SVD) linear algebra Hard Unsolved Determinant of a 4x4 Matrix using Laplace's Expansion linear algebra Hard Unsolved Linear Regression U
Introduction As a programmer, you know that your work requires high focus, so it often takes up a lot of your time. Yes, this also happens to me, I spend a lot of time doing tasks but sometimes the results don't meet expectations. I realized several things that I had gained from my work experience and insights from my colleagues, and there was a book that was interesting and very helpful in improv
今年でソロ活動30周年を迎えるCorneliusこと小山田圭吾が、近年のアンビエント的楽曲を集めた作品集『Ethereal Essence』をリリースした。本作には、アナログ7インチシングル「火花」のカップリング曲“Quantum Ghost”や、テレビ東京のドラマ『サ道』主題歌のリアレンジ曲“サウナ好きすぎ、より深く”、谷川俊太郎展（2018）展示楽曲“ここ”、坂本龍一のトリビュートアルバム『A Tribute to Ryuichi Sakamoto』に提供した“Thatness And Thereness”のカバーなど、これが初CD化・初配信となるものも含めた13曲が収録されている。 2001年の4thアルバム『Point』以降、自身の作品にアンビエント的な要素を取り入れてきた小山田だが、あえてそこに焦点を当てた本作は、彼がアンビエントミュージックに対してどのように向き合い、どう距離を
画像生成AI「Stable Diffusion」を「Copilot+ PC」で動かしたらどうなる？（窓の杜） - Yahoo!ニュース
■ AIに強い「Copilot+PC」なら「Stable Diffusion」も快適？ 【画像】「Stability Matrix」。複数のUI環境を簡単に共存できる PCのAI機能を拡充する「Copilot+ PC」。弊誌でもAI機能を試す記事を掲載している。画像生成AIなどいくつかの機能が使えて、PCの未来を体感できる内容になっている。 とはいえAIは「Copilot+ PC」の専売特許ではない。今回は画像生成AIが広く知られるのに大きな役割を果たした「Stable Diffusion」を、6月に発売されたばかりの「Copilot+ PC」で動かしたらどうなるのかを試してみることにした。 使用するのはMicrosoftからお借りした「Surface Laptop 13.8インチ（第7世代）」だ。スペックは下記のとおり。 今回お借りした機材は、CPUがSnapdragon X Elite
ランダム化された安定性選択（Randomized Stability Selection）[R] - 井出草平の研究ノート
安定性選択の方法の一つ。 ides.hatenablog.com ランダム化された安定性選択は、変数選択プロセスにランダム性を導入する方法であり、変数選択の安定性を向上させることを目的としている。この方法では、データを繰り返しサブサンプリングし、Lasso回帰を適用する。特徴として、各予測子に適用されるペナルティをランダムに変動させることがある。 予測子間の相関とは、ある変数が他の変数とどれだけ関係しているかを示す。例えば、体重と身長は一般的に相関がある。予測モデルを作成する際、複数の変数が互いに相関している場合、それらの変数の影響を正確に測定するのが難しくなる。ランダム化しない安定性選択では、相関のある予測子が一緒に選ばれないことがある。これは、相関のある予測子同士が互いに競合し、一方が他方を押しのけて選ばれないためである。 一方、ランダム化された安定性選択では、変数選択にさらなるランダ
![ランダム化された安定性選択（Randomized Stability Selection）[R] - 井出草平の研究ノート](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ecc578e26037be6deca8fec25b56e5ff6054aff3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2FiDES%2F20240615%2F20240615012852.png)
Beating NumPy’s Matrix Multiplication in 150 Lines of C Code
TL;DR The code from the tutorial is available at matmul.c. This blog post is the result of my attempt to implement high-performance fp32 matrix multiplication (=SGEMM) on CPU while keeping the code simple and scalable. The implementation follows the BLIS design, works for arbitrary matrix sizes, and outperforms OpenBLAS achieving over 1 TFLOPS across a wide range of matrix sizes on AMD Ryzen 7700.
Welcome to the Go wiki, a collection of information about the Go Programming Language. Awesome Go is another great resource for Go programmers, curated by the Go community. If you can’t find what you need on this page, see the list of all pages. Questions about Go See Questions. Please do not ask questions by editing or creating a wiki page. Any such changes will be silently reverted. Contributing
Past Class Information | Econ 508: Math Camp | Washington University in St. Louis
Instructor: Saumya Deojain (2020) Syllabus (2020) Instructor: Juan Ignacio Vizcaino (2019) Syllabus (2019) Homework (2019) Class Notes (updated 2019) Matrix Algebra Multivariate Calculus Review Convex Sets Concavity and Quasiconcavity Envelope Theorem Finite Dimensional Optimization Informal Notes on Optimization Theory Normed Space Contraction Mapping Exercises on Complete Space Syllabus Homework
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
How fast is javascript? Simulating 20,000,000 particles The challenge, simulate 1,000,000 particles in plain javascript at 60 fps on a phone using only the cpu. Let’s go. Ok, this is not a particularly difficult challenge if you did all the work on a gpu but the rule of the challenge is to use the CPU only or as much as possible and to stay in js land so no wasm. I know what you are thinking. This
The third generation of Llama models provided fine-tunes (Instruct) versions that excel in understanding and following instructions. However, these models are heavily censored, designed to refuse requests seen as harmful with responses such as "As an AI assistant, I cannot help you." While this safety feature is crucial for preventing misuse, it limits the model's flexibility and responsiveness. I
This post demonstrates how to create your own reusable retrieval evaluation dataset for your data and use it to assess your retrieval system’s effectiveness. A reusable relevance dataset allows for systematic evaluations of retrieval approaches, moving beyond basic Looks-Good-To-Me@10. We demonstrate this process by building a large relevance dataset for our Vespa documentation RAG solution search
安定性選択(Stability Selection)について。 ides.hatenablog.com データは説明はこちら。 ides.hatenablog.com データの作成と前処理 library(dplyr) url <- "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/heart-disease/processed.cleveland.data" column_names <- c("age", "sex", "cp", "trestbps", "chol", "fbs", "restecg", "thalach", "exang", "oldpeak", "slope", "ca", "thal", "num") heart_data <- read.csv(url, header = FALSE, col
![ロジスティックLasso回帰の安定性選択(Stability Selection)[R] - 井出草平の研究ノート](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d1e95ae99eb615026b27912c21aba15743550f55/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2FiDES%2F20240622%2F20240622075240.png)
Vignettes on language evolution: discovering an old syntax feature history
One Ruby thing I never noticed before. While working on Ruby Evolution-themed articles (and looking for a shape for the future book), I am starting to look deeper and deeper into the history of the language—and into other languages, too, trying to understand when some solutions became common in the industry, or, vice versa, when something has fallen out of fashion. With Ruby, I spend a couple of h
AMD Radeon、AIバッチリ使えます：Adobe PhotoshopやPremiere Proで検証 AMD RDNA 3アーキテクチャーのGPU「Radeon RX 7000」シリーズは、GPUダイ（Graphics Compute Die）とキャッシュメモリーダイ（Memory Cache Die）を組み合わせた「チップレットアーキテクチャー」という革新的な仕組みを採用している点が大きな特徴だ。そして、中でもお買い得感に優れる「Radeon RX 7800 XT」（以下、RX 7800 XT）は、120基ものAI処理向けアクセラレーター「AI Accelerator」を搭載している点にも注目したい。しかし、このAI Acceleratorについて、どんな効果があるのか疑問に思っている人も多いことだろう。実はAI AcceleratorではAI処理の高速化が可能なのだが、実際にはど
はじめに 現場でterraformソースコードのGitlab → GitHub移行にあたって、Github Actionsワークフローを組む機会がありました。 そこで、運用しやすそうなCIを組めたので、共有させていただきます。 前提/方針 GoogleCloud（以下GCP）インフラをterraform管理している。 環境はstg・prodの2つで、別々のGCPプロジェクトに構築されている。 プルリク作成時・更新時にterraform planを実行したい。 plan結果はtfcmtというツールを利用し、プルリク上に自動でコメントしてもらう。 各環境用で別々のGithub Secretsを登録している。 また、ディレクトリ構成は以下のような感じ。 src/commonはstg・prodの共通リソースです。 src/ ├ common/ │ ├ moduleA/ │ ├ moduleB/
dahara1/gemma-2-27b-it-gguf-japanese-imatrix · Hugging Face
gemma-2-27b-itを日本語が多く含まれる重要度行列(iMatrix)を使って量子化したgguf版です。日本語対応能力が多めに保持されている事を期待していますが確かめる事はまだ出来ていません This is a quantized gguf version of gemma-2-27b-it using an importance matrix (iMatrix) that contains many Japanese words. I hope it retains more Japanese support, but I can't be sure yet. gemma-2-27b-it-Q4_K_M.ggufは最近のCPU(Ryzen 9 7940HS Processor)であれば3トークン/秒程度の速度で実行する事が確認できています。 It has been confirm
GitHub ActionsでPull Requestのコメントを更新する - tom-256.log
概要 一つのコメントを更新する 実装例 制限事項 複数のコメントを更新する 実装例 参考 概要 GitHub Actionsでコメントを更新する方法をまとめる サードパーティアクションはなるべく使わない 一つのコメントを更新する gh pr commentの--edit-lastを使う gh --version gh version 2.49.2 (2024-05-13) https://github.com/cli/cli/releases/tag/v2.49.2 https://cli.github.com/manual/gh_pr_comment --edit-last Edit the last comment of the same author 実装例 GitHub Actionsで下記のように書けば 初回はコメントを書く すでにコメントがあったらアップデートする という処理が
モンテカルロ交差検証(Monte Carlo cross-validation, MCCV)、もしくは反復ランダムサブサンプリング検証(Repeated random sub-sampling validation)と呼ばれる方法は、訓練データと検証データをランダムに分割し、ホールドアウト法と同じく訓練データに基づいて検証データモデル評価を行うという手順を複数回(例えば100回)行う。ランダム分割の数が無限大に近づくにつれて、p-個抜き交差検証の結果に近づくとされている。反復交差検証とよく似た手順で行われるが、反復交差検証はk-fold交差検証を繰り返すのに比べ、モンテカルロ交差検証はホールドアウト法を繰り返すところに違いがある。 モンテカルロ交差検証の実施 # 必要なライブラリの読み込み library(haven) library(tidyr) library(caret) libra
![モンテカルロ交差検証を用いたLasso[R] - 井出草平の研究ノート](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a87e2940268322b61abf50cd7a1f7434058f856/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F10328749687261244581%2F6801883189115164983%2F1718771507)
これは何？ ちょっとやってみたら離散フーリエ変換（以下DFT）を代数的に定義できたので嬉しくなって書いただけの記事です。Sageを触って１時間くらいで書いた記事なのでSage自体には詳しく無いです。 Sageの処理系 Sage Cell Serverを使いました。 T=16のDFT変換行列の定義です。 ソースコード NthRootOfOne(n) = (-1)^(2/n) T = 16 w = NthRootOfOne(T) dft_matrix = Matrix([[w^(f*t) for t in range(0, T)] for f in range(0, T)]) dft_matrix # 表示用の値の評価 NthRootOfOne $1$の$N$乗根を求める関数です。$1$の$N$乗根とは、ここでは複素数平面上の単位円を$N$分割し、$(1,0i)$を起点として左に進んでいった時
VSCode Chat Extensionやセキュリティ話など｜Productivity Weekly(2024-06-12)
こんにちは。サイボウズ株式会社 生産性向上チームの平木場です。 僕たち生産性向上チームは毎週水曜日に Productivity Weekly という「1 週間の間に発見された開発者の生産性向上に関するネタを共有する会」を社内で開催しています。 本記事はその時のネタをまとめたものです。 2023-01-25 号から、基本的に隔週で連載することとしました。たまに単独でも投稿するかもしれません。 今週は 2024-06-12 単独号です。 今回が第 156 回目です。過去の記事はこちら。 news 📺 Visual Studio Code May 2024 Visual Studio Code の 2024 年 5 月のアップデート情報が公開されています。今回のアップデートの目玉は Chat extensions でしょうか。 この機能では、独自の Chat participants を作成し
textarea のテキストを読み取って処理する話です。 textarea タグ テキストを行や2重配列に分割する テキストを行で分割して配列にするときには String.split() を使います。 テキストを行に分割する テキストを行に分割する TestJS_parse_line01.html textarea のテキストを読み行単位で分割する。 textarea タグ // text を行の配列 (Array) に分割する。 const array = text.split(/\r\n|\n|\r/); TestJS_textlist_filter01.html textarea のテキストから条件を満たす行を抽出する。 配列 Array.filter() のサンプル。 ツールサンプル (1) 集合の処理 テキストを2重配列に分割する テキストを2重配列に分割する TestJS_pa
ヤコビ法による行列対角化の可視化の時と同様に、ハウスホルダー法による三重対角化の様子を可視化する。 処理としては、ヤコビ法と似ていて、行列Aにハウスホルダー行列Pを繰り返し両側からかける。 PをAの両側からかけることで、元行列の特定の行・列ベクトルに鏡像変換をかけたことになる。 行列三重対角化以外に、QR分解のための手法としても用いられる。 cf. https://ja.wikipedia.org/wiki/ハウスホルダー変換 library("fields") library("stringr") HouseholderMatrix <- function(A, step){ x <- A[, step] y <- rep(0, length(x)) y[1:step] <- A[1:step, step] s <- sqrt(sum(A[setdiff(1:nrow(A), 1:ste
Reactive stat 内部のCronbachのα信頼性係数 の実装 です Cronbachのα信頼性係数は、質問項目やテスト項目群の内的一貫性の信頼性を評価する指標です。 この記事では、Cronbachのα信頼性係数 の概要と、JavaScriptでの実装方法を説明します。 はじめに 最近、弊社より ブラウザだけで使える無料統計ソフト Reactive stat をリリースしました。 信頼性の高い R で統計解析し、その結果を AI が解説します！ その背景には、統計に苦労している医療者の助けになりたい、という気持ちがあります。 最終的な統計解析は R で行うのですが、レスポンスとサーバー負荷の改善のため、一部の統計計算はブラウザ内で行っています。 そのうち、汎用性の高い部分を共有させていただきたいと思います。 できるだけ R の出力と整合性を持つように javascript をイン
P&Dアドベントカレンダー1日目！ついに始まりました！ 今回は、卒業研究のために勉強したXGBoostの実装の流れについてまとめたいと思います。 はじめに 私は研究室で主に、R言語を用いて機械学習やデータ分析等を行なっています。 機械学習には様々な手法がありますが、その中で今回私は勾配ブースティングを用いることとなりました。 そしてその勾配ブースティングをC++で実装して高速化したXGBoostを用いることにしました。 こちらに機械学習の代表的手法が載っていますのでぜひ参考にしてみてください。 私も記事を書く上でかなり参考にさせて頂いています。 Qiita 代表的な機械学習手法一覧 XGBoostとは 複数の弱学習器を逐次的に(1つずつ順番に)構築して予測モデルを生成する手法をブースティング(Boosting)と言います。 新しい弱学習器を構築する際には、それまでの弱学習器の結果を利用して
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BM42: New Baseline for Hybrid Search - Qdrant
No more boot loader: Please use the kernel instead DevConf.CZ
21世紀のコーネリアスとアンビエント。人生も半ばを過ぎて語る、YMOの3人に思うこと | NiEW（ニュー）
【Python】HANTSを用いた時系列補正【時系列データ】 - LabCode
「Lunar Lake」Deep Diveレポート - 【Part 2】Memory、GPU、NPUについて
Nostr and ATProto - Shreyan Jain
Optimizing AI Inference at Character.AI
マウスポインタ操作がある程度できるキーボードを設計してみた - ぴろりのくせになまいきだ。
7 Habits that Programmers Must Have!
Cornelius・ミーツ・アンビエント｜テクノロジー＆ヒーリング体験のドキュメントとしての最新作『Ethereal Essence』を語る | Qetic
Go Wiki: Home - The Go Programming Language
Manifest V2 の段階的廃止を開始
How fast is javascript? Simulating 20,000,000 particles
Uncensor any LLM with abliteration
Improving retrieval with LLM-as-a-judge
ロジスティックLasso回帰の安定性選択(Stability Selection)[R] - 井出草平の研究ノート
AMD Radeon、AIバッチリ使えます：Adobe PhotoshopやPremiere Proで検証 (1/4)
Github Actionsで複数環境のterraform planを自動化する
モンテカルロ交差検証を用いたLasso[R] - 井出草平の研究ノート
Sageで離散フーリエ変換を代数的に定義してみた - Qiita
JavaScript: テキストデータを読んで処理する
ハウスホルダー法による行列三重対角化の可視化 - Qiita
JavaScript での Cronbachのα信頼性係数の実装 - Qiita
XGBoostによる機械学習(Rを用いて実装) - Qiita