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電話や光回線工事の時に開錠が必要なMDF・IDF・EPSの違いと工事する為にどこを開錠すればいいのかを分かりやすく解説します
電話回線・光回線工事を申込んだ時にNTTの受付にMDF/IDF/EPS室を解錠して作業出来るように手配して下さいと言われたけどどんな作業をする場所か知りたいです？ 電話工事・フレッツ光回線の工事を申込んだ時にNTTの受付担当から工事当日は MDF/IDF/EPS室で作業できるように事前に管理会社や管理組合に連絡してくださいと言われますが電話・光回線工事の事はよく分からないし何で作業できるようにしないとダメなのか？ 一部の建物では事前に許可を取らなくてもNTT工事担当者が持っている 共通キーで鍵を開けてが作業ができる場合が有りますがほとんどの建物では事前にMDF/IDF/EPS室など通信設備の開錠が必要になり開錠できない場合は? 電話工事フレッツ光回線の工事ができず延期になる可能性が高くなるので工事日が決まったらMDF/IDF/EPS室の開錠依頼を管理会社や管理組合に早めに連絡する必要があり
IDF uses Gazan civilians as human shields to inspect potentially booby-trapped tunnels
Haaretz Investigation: Israeli Army Uses Palestinian Civilians to Inspect Potentially Booby-trapped Tunnels in Gaza'Our lives are more important than their lives': Gazans not suspected of terrorism are detained and sent as human shields to search tunnels and houses before IDF soldiers enter, with the full knowledge of senior Israeli officers, several sources say; IDF claims this practice is forbid
ESP-IDF v4.4でまたもやヒープ残量が4KBも減った問題の調査 - Nature Engineering Blog
ファームウェアエンジニアの中林 (id:tomo-wait-for-it-yuki) です。以前、ESP-IDF v4.3でヒープ残量が10KB減る問題の調査内容について書きました。 engineering.nature.global そして舌の根も乾かぬうちにESP-IDF v4.4で再びヒープ残量が4KBも減ることに気づき、その調査を行いました。 結論だけ最初に書いておくと、BluetoothがHigh Level Interruptを使うようになり、そのスタックとして静的に4KBを割り当てるようになっています。High Level Interruptを使うかどうかはコンフィグで切り替え可能なのですが、Bluetoothのバグフィックスやパフォーマンス向上をしているため、Bluetoothを使用する場合は甘んじて4KBのメモリをESP-IDFに捧げるのが良さそうです。 発端 先週 (2
NTTフレッツ光回線・電話回線工事の時に解錠が必要なMDF室・IDF・EPS室の違いについてと回線種別毎に解錠依頼する場所を解説
光回線・電話回線工事を申し込んだ時にNTTの受付担当者に工事当日はMDF室IDF・EPS室で作業できるように解錠依頼をしてくださいと言われたけどMDF室とは何ですか？ アパート・マンション・ビルの場合は光回線や電話回線工事を申し込む時にNTT東日本・NTT西日本ンの受付担当者から 工事当日はMDF室・IDF・EPS室を管理会社・管理組合に連絡をして作業ができるようにして下さいと言われます。 一部の建物では回線工事業者が持っている共通キーで解錠ができるので解錠依頼を忘れても1回の工事で開通できる可能性が有りますが ほとんどの建物ではMDF室・IDF・EPS室には建物の重要な通信設備が集まっている場所なので建物毎に専用キーで鍵が掛かっている事が多く解錠依頼をする時に MDF室は建物に対して一カ所なのでいいのですがIDF/EPS室は複数あるので解錠する場所を間違えてしまうと作業ができず工事ができ
GitHub - lovyan03/LovyanGFX: SPI LCD graphics library for ESP32 (ESP-IDF/ArduinoESP32) / ESP8266 (ArduinoESP8266) / SAMD51(Seeed ArduinoSAMD51)
プラットフォーム Platform ESP-IDF Arduino ESP32 Arduino ATSAMD51 (Seeed) Arduino RP2040 ディスプレイ Displays GC9107 (M5AtomS3) GC9A01 GDEW0154M09 (M5Stack CoreInk) HX8357 ILI9163 ILI9225 ILI9341 (WioTerminal, ESP-WROVER-KIT, ODROID-GO, LoLin D32 Pro, WiFiBoy Pro) ILI9342 (M5Stack, M5Stack Core2, ESP32-S3-BOX) ILI9481 ILI9486 ILI9488 (Makerfabs Touch with Camera) IT8951 (M5Paper) NT35510/OTM8009A R61529 RA8875
GitHub - MaartenGr/BERTopic: Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics.
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列の各単語がその文書内にいくつ出現するか を表すのが BoW です。 後述の TF-IDF 計算で必要となってきます。 各ブログの BoW を計算する CountVectorizer を作成します。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import random vectorizer = CountVectorizer() vectorizer.fit_transform を使って全ブログの BoW を計算します。 結果(各ブログの BoW ベクトル) を BLOG[i]["bow"] に格納します。 X = vectorizer.fit_transform([BLOG[i]["wakati"] for i in BLOG.keys()]) for i, bow in enumerate(X.toarray
こんにちは！ 株式会社MatrixFlowのMatrixFlowチームです。 今回はMatrixFlow バージョン0.3.8で自然言語処理のアルゴリズムを大きく増やしたので、使ってみたいと思います。 まず、今回増やしたアルゴリズムですが、BERTとWord2VecとBM25+を使えるようにしました。 それぞれの解説を軽くしたいと思います。 BERTとはTransformerという手法を使ったDeep Learningのモデルです。 2018の10月にGoogleの研究チームが発表し、2020年７月の現在では5000近くの論文で引用されています。文章読解のベンチマーク「SQuAD 1.1」で人間の精度を初めて超えたことで話題になりました。また特定のタスクだけでなく多種類のタスクで最高精度を出したのも業界を驚かせました。 MatrixFlowは内部では「HuggingFace」のモジュールを
自然言語処理を行うとき、具体的な狙いの一つとして「ある文章を特徴づけるような重要語を抽出したい」ということがあります。 単語を抽出するとき、まずはテキスト内で出現回数の多い単語を拾います。出現頻度順のリストの上位に挙がってくるのは、あらゆる文章に共通して頻繁に使われる語ばかりです。 品詞情報を使って名詞に限定しても、例えば「事」や「時」などのように特定の意味をなさない汎用的な単語が上位に多数出てくるので、それらをストップワードとして除外するなどの処理が必要です。 ⑴ TF-IDFという考え方 TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）、直訳すると「用語頻度 - 逆文書頻度」です。 出現回数は多いが、その語が出てくる文書の数が少ない、つまりどこにでも出てくるわけではない単語を特徴的で重要な語であると判定する考え方です。 多くは単語を
TF-IDFの理論的な意味付けについて
はじめに TF-IDFは文章の特徴語を抽出するときに使われる関数だが、今までほとんどヒューリスティックだと思われていた。今回は、TF-IDFが既存の概念でいうと何に相当するかを考察したい。 既存研究 TF-IDFの理論的な意味付けでは調べると2000年に論文が出ていて、確率と情報量の積として考察している。調べた範囲ではTF-IDFを一つの概念として考察している論文等は見当たらなかった。 定義 D を文章集合、W を文章集合で使われている単語集合とすると、w ∈ W, d ∈ D について、d 内の w の割合を P(d,w)、D 内で w を含む文章の割合を Q(w) とすると、 TFIDF(d,w) := P(d,w) \log(1/Q(w)) である 既存の概念との関係 tf-idfは定義式を見る限りKL情報量（相互エントロピー）の式と似ていると気づく。KL情報量（相互エントロピー）と
ESP-IDF v4.3でESP32のヒープ残量が10KB減る問題の調査 - Nature Engineering Blog
ファームウェアエンジニアの中林 (id:tomo-wait-for-it-yuki) です。ESP32愛好家の皆様、ESP-IDF v4.3で次の変更が入ったことにお気づきでしょうか？ Heap: Switched heap algorithm to one based on TLSF, improves performance especially when using a high number of allocations in PSRAM リリースノート1にさらっと1行だけ書かれていますが、「え？ヒープアロケータ変わったの？インパクト大きくない？」というのが最初の印象でした。本エントリではこのさらっと入った変更の、意外と大きな影響について解説して参りたいと思います。 本エントリの要点は次の通りです。 ESP-IDF v4.3からヒープアロケータがフリーリストアロケータからTLSFア
当サイト【スタビジ】の本記事では、形態素解析器であるMeCabとPythonを用いて形態素解析を行いその後Tf-idfとCos類似度を使い最終的に文章の類似度を算出していきます。また、文章の著者が誰なのかをMeCabとLight gbmを用いて予測していきます。
tf-idfとは？
用語「tf-idf」について説明。各文書中に含まれる各単語が「その文書内でどれくらい重要か」を表す尺度で、具体的には「（ある文書における、ある単語の出現頻度）×（ある単語の文書間でのレア度）」などの計算値のこと。主に文書検索やレコメンデーションに使われている。 連載目次 用語解説 自然言語処理／機械学習におけるtf-idfとは、各文書（document）中に含まれる各単語（term）が「その文書内でどれくらい重要か」を表す統計的尺度の一つで、具体的には「ある文書内」で「ある単語」が「どれくらい多い頻度で出現するか」を表すtf（term frequency：単語頻度）値と、「全文書中」で「ある単語を含む文書」が「（逆に）どれくらい少ない頻度で存在するか」を表すidf（inverse document frequency：逆文書頻度）値を掛け合わせた値のことである（図1）。 用途 1つのtf-
M5StackにbtstackでBluetooth3.0コントローラを接続する(ESP-IDFでのM5Stack開発環境整備) - Qiita
M5StackにbtstackでBluetooth3.0コントローラを接続する(ESP-IDFでのM5Stack開発環境整備)ESP32ESP-IDFM5stackbtstack この記事の目標はM5StackにBTコントローラ(Bluetooth3.0HID)を接続したうえでM5Stackのディスプレイなどを利用することです。 ※例ではJoyConを使っていますがBlueTooth3.0のコントローラーなら大体繋がるはずです #M5Stack のボタンを使ってHIDコントローラを選択して接続できるようになりました！ これでソースファイルを書き換える必要もなくなりました！#btstack #Arduino pic.twitter.com/v6iOLZSrry — もけ@ムギ㌠ (@coppercele) June 18, 2019 #ESP32 を内蔵したラジコン戦車を #btstack
Confident Learningは誤った教師から学習するか？ ~ tf-idfのデータセットでノイズ生成から評価まで ~ - 学習する天然ニューラルネット
概要 現実の判別問題において教師が完璧であることは珍しい。ラベリング作業において、知識不足や勘違いなどで引き起こされるヒューマンエラーはデータセットを汚染する。 このような間違った教師のことを、noisy label (corrupted label や polluted labelとも)という。誤った教師を用いると学習はうまく行かず判別性能は下がってしまう。近年ではこれに対処しようという研究が増えている。 ICML2020に Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels という論文が投稿された。しかも、よく整備された実装cleanlabまで提供されていた。 今回はRCV1-v2という文章をtf-idf(特徴量)にしたデータセットを用いて、Confident Learning (CL)が効果を発揮するのか実験を行っ
Pythonで、2つの文章の類似度計算をしてみます。 理論編は以下をご覧ください。 ２文章の類似度の計算〜Bag-of-wordsとcos類似度のしくみ〜 今回は例題として、以下の3つの文章について、それぞれの類似度を計算してみます。 文章A「私は犬が好きです。」 文章B「私は犬が嫌いです。」 文章C「私は犬のことがとても好きです。」 形態素解析 文章を単語ごとにバラバラにする「形態素解析」を行うパッケージはMeCab、Janome、など幾つかあります。 いずれも素晴らしいパッケージで、大きく違いは無いのですが、Windows環境ではJanomeが最もスムーズに使えるようです。 （Mac,Linuxではどれでも変わりないように思います。） ここでは、試しにJanomeを使ってみます。 以下、文字列を入力すると、単語ごとに分断されたものがリストになって返ってくる関数です。 janomeパッケ
Okapi BM25 はオープンソースの検索エンジンとして有名な Elasticsearch やそのエンジンである Apache Lucene で採用されている検索のランキングアルゴリズムです。 ランキング手法としては TF-IDF が有名ですが、BM25 は TF-IDF を改良した物と言えます。また一方で、BM25 は確率論をベースとしたモデルを採用した手法でもあります。多くの検索エンジンでデフォルトのランキングアルゴリズムとして採用されており、BM25 は「現代版 TF-IDF」と言えると思います。 BM25 は以下を主要なアイデアとして採用した手法になります。この記事では二回にわたってこれらを解説していきます。 条件付き確率を基礎としたスコアリング ロバートソン/スパルクジョーンズ重み付け関数 (IDF に相当) Binary Independence Model (BIM) El
Kaggleで書いたコードの備忘録その２～自然言語処理まとめ～（形態素解析、TF-IDF、スタッキング等） - Qiita
初心者ながらKaggleに挑戦した時のコードを備忘録として残しておきます。 今回は自然言語編です。 また、BERT編を別記事にする予定です。 ・Kaggle関係の記事 Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その１） Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その２） Kaggleで書いたコードの備忘録～データ分析で使った手法一通り～ Kaggleで書いたコードの備忘録その２(ここ) KaggleタイタニックでNameだけで予測精度80%超えた話(BERT) 作成したコード Kaggle notebook 1.データ Kaggleチュートリアルのタイタニックを使います。 # import import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns imp
The keyword extraction is one of the most required text mining tasks: given a document, the extraction algorithm should identify a set of terms that best describe its argument. In this tutorial, we are going to perform keyword extraction with five different approaches: TF-IDF, TextRank, TopicRank, YAKE!, and KeyBERT. Let’s see who performs better!
コラム第７６４号：「IDF20周年を迎えるにあたって：人材？人財？人在?! 神在!!」 | デジタル・フォレンジック研究会
HOME » 一覧 » コラム » コラム第７６４号：「IDF20周年を迎えるにあたって：人材？人財？人在?! 神在!!」 第７６４号コラム：上原 哲太郎 理事（ＩＤＦ会長、立命館大学 情報理工学部 教授） 題：「IDF20周年を迎えるにあたって：人材？人財？人在?! 神在!!」 ４月になりました。我々デジタル・フォレンジック研究会（ＩＤＦ）はこの４月から２０期目を迎えます。（新年のコラムで８月に２０期が始まると言ってしまったのですが、これは間違いで、ＩＤＦは２００４年８月設立ですが期は４月から数えるのでこのコラムから２０期目になります）、前回のコラムにも有りましたとおり、今期は２０周年という節目を迎えるための期でありますとともに、これまで２０年近く事務局を支えて下さった丸谷さんが事務局長を退任され（本当にありがとうございました）、新たに４月３日より後任事務局長候補の植草祐則様が着任されま
GitHub - pschatzmann/ESP32-A2DP: A Simple ESP32 Bluetooth A2DP Library (to implement a Music Receiver or Sender) that supports Arduino, PlatformIO and Espressif IDF
The ESP32 is a microcontroller that provides an API for Bluetooth A2DP which can be used to receive sound data e.g. from your Mobile Phone and makes it available via a callback method. The output is a PCM data stream, decoded from SBC format. The documentation can be found here. I2S is an electrical serial bus interface standard used for connecting digital audio devices together. It is used to com
これは、なにをしたくて書いたもの？ ちょっとTF-IDFをちゃんと見てみたくなりまして。 せっかくなので、1度自分で実装してみようかな、と。 TF-IDF TF-IDFは、文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法のひとつです。 tf-idf - Wikipedia tf-idfについてざっくりまとめ_理論編 ｜ Developers.IO TF（Term Frequency ＝ 単語の出現頻度)とIDF（Inverse Document Frequency ＝ 逆文書頻度）の積で求められ、TFとIDFはそれぞれ 以下の定義です。 TF … 文書dにおける単語tの出現回数を、文書dにおけるすべての単語の出現回数の和で割ったもの IDF … 総文書数を単語tを含む文書数で割り、その常用対数（log）をとったもの 「ある文書中によく登場する単語」は重要度が上がり（TF）、また単語が出現する文書
U.S. expected to sanction IDF unit for human rights violations in occupied West Bank
U.S. Secretary of State Antony Blinken is expected to within days announce sanctions against the Israel Defense Forces "Netzah Yehuda" battalion for human rights violations in the occupied West Bank, three U.S. sources with knowledge of the issue told Axios. Why it matters: It would be the first time the U.S. imposed sanctions on an Israeli military unit. The sanctions will ban the battalion and i
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【Python】TF-IDF を使って自分のブログの特徴を取得してみた | DevelopersIO
電話や光回線工事の時に開錠が必要なMDF・IDF・EPSとは何か工事当日はどこを開ければいいのかも分かりやすく解説します - みことの引きこもりblog引きこもり講座
電話や光回線工事の時に開錠が必要なMDF・IDF・EPSとは何か工事当日はどこを開ければいいのかも分かりやすく解説します - みことの引きこもりblog引きこもり講座
ノンプログラミングでBERT,Word2Vec,tf-idf,BM25を試す｜MatrixFlow
3. Pythonによる自然言語処理 3-1. 重要語抽出ツール TF-IDF分析［原定義］ - Qiita
電話や光回線工事の時に開錠が必要なMDF・IDF・EPSとは何か工事当日はどこを開ければいいのかも分かりやすく解説します - みことの引きこもりblog引きこもり講座
須賀川拓 TBS 🇯🇵 NEWS23専属記者 Hiroshi Sukagawa on X: "英Skyニュース 「西岸で石を投げるパレスチナの若者が実弾で撃たれている。この対応は釣り合っているのか」 IDF報道官 「愚劣なことに付き合っている余裕はもうない。石だって頭に直撃すれば人を殺せる」 IDFは実弾を防ぐことが可能なBallisticヘルメット着用しています。 https://t.co/e78S12HbNu"
Pythonで文書類似度算出！MeCabで形態素解析後にTf-idfとCos類似度を使ってみよう｜スタビジ
Xユーザーの直立演人さん: 「先日のエルサレムで起きたテロ現場でテロリストを射殺したイスラエル人がIDF兵士に射殺されていたことがイスラエル社会を震撼させている。殺されたケステルマンは自分がテロリストでないことを証明するために武器を投げ捨て、身分証を兵士に投げたにもかかわらず射殺された。 https://t.co/CIKBR6PRtz」 / X
Pythonで文章の類似度を計算する方法〜TF-IDFとcos類似度〜 | データサイエンス情報局
現代版 TF-IDF である Okapi BM25 の原理について(前半)
Keyword Extraction: from TF-IDF to BERT
奥下たけみつ 日本維新の会 衆議院大阪7区(吹田市、摂津市) on X: "国民を無視した本当に自分達の事しか考えていない政治、これをぶっ壊し新しい政治を築き上げるべく皆様のお力を結集して頂き共に闘って頂きますようお願いします🙇♂️今日も良い一日を🤗 #奥下たけみつ #日本維新の会 #大阪維新の会 #衆議院大阪府第7選挙区 #吹田市 #摂津市 #全ては次世代のために https://t.co/ol65idf1qJ"
電話や光回線工事の時に開錠が必要なMDF・IDF・EPSとは何か工事当日はどこを開ければいいのかも分かりやすく解説します - みことの引きこもりblog引きこもり講座
TF-IDFを実装してみる（Java） - CLOVER🍀
曽我太一 Taichi Soga@エルサレム on X: "10月7日時点でガザ方面に配備されていたのは2大隊。一方、西岸にはその16倍に当たる32大隊が配備。 なぜか。IDFに人員に限りがあるにも関わらず、入植者は西岸の各地に散らばっているので、その護衛に多くの人員が割かれるから。 入植者が増えれば増えるほど、この問題は大きくなる。"
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