scikit-learn-contrib の Metric Learning を試す - u++の備忘録
Metric Learning について Metric Learning は、データの教師情報を基にデータ間の距離や類似度などの Metric を学習する手法です。日本語で手軽に読める記事だと、*1, *2 などが詳しいです。 このたび、phalanx さんの tweet *3で、 Metric Learning の基礎的なアルゴリズムのいくつかが scikit-learn-contrib *4に搭載されていると知りました。 本記事では、scikit-learn-contrib の metric-learn パッケージを用いて、簡単にMetric Learning を試します。 インストール README や PyPI *5 に記載のある通り、次の通りにインストールします。 pip install metric-learn 利用するデータセット 今回は、sklearn に含まれている lo
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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別に反フェミを主張したりオタク批判をすること自体はいいんだけど、もうちょっとまともな人の意見を旗印にしてほしい…… - 頭の上にミカンをのせる
元々は「わかり手」という名前でメンヘラ.jpを運営し、メンヘラや精神障害者に寄り添うみたいなことを言ってたはずなのですが、最近は完全に「反フェミ」「非モテ代弁」をネタに５ちゃんまとめサイトみたいな分断煽りのビジネスをやるようになられたビジネス非モテという印象の小山晃弘さん。 なかなかのクズムーブを決めていてドン引きしています。 ①自分で勝手に小野ほりでい氏を女と間違えて「女特有の認知のゆがみ」という理屈で相手の意見を否定しにかかり（まず病人でなければこの時点でアウトに近いと思うが） ②自分の主張の根幹である性別間違いを指摘されても意見は取り消さないとゴネだす。 ③自分が間違えたのに「間違えたのは小野ほりでいがややこしいからだ」と責任を小野ほりでぃに転嫁。 ④あげく「揚げ足取りはよくない」と話題をすり替えてごまかす。 ああ、小山さんは安易にマウントを取りに行った上に自分が間違った時に謝れない
Andreas Andreakis, Ioannis Papapanagiotou OverviewChange-Data-Capture (CDC) allows capturing committed changes from a database in real-time and propagating those changes to downstream consumers [1][2]. CDC is becoming increasingly popular for use cases that require keeping multiple heterogeneous datastores in sync (like MySQL and ElasticSearch) and addresses challenges that exist with traditional
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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ロシア、ウクライナ東部で市民殺害なら対応へ＝通信社
ロシアのウラジーミル・チゾフ欧州連合（ＥＵ）大使は１５日、ウクライナ東部ドンバス地方などでロシア市民の殺害が始まれば、ロシアは対応すると述べた。資料写真、プーチン大統領、７日、代表撮影（２０２２年 ロイター） ［モスクワ １５日 ロイター］ - ロシアのウラジーミル・チゾフ欧州連合（ＥＵ）大使は１５日、ウクライナ東部ドンバス地方などでロシア市民の殺害が始まれば、ロシアは対応すると述べた。国営ロシア通信（ＲＩＡ）が報じた。 大使は「挑発されない限り、ウクライナには侵攻しない。もしウクライナ人がロシアに対する攻撃を開始すれば、われわれが反撃しても誰も驚かないだろう。もし、ドンバスだろうと、どこであろうと、あからさまにロシア人の殺害を開始すればの話だ」と述べた。
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この記事は、CyberAgent Group SRE Advent Calendar 2023の7日目の記事です。 4年ぶりに、AWS re:Inventに現地参加していたのですが、今年のWerner先生のKeynote（特に前半）がとてもよく、SREを推進する上でも非常に大事なことをお話しされていたので、それについてまとめてみました AWS re:Invent 2023 - Keynote with Dr. Werner Vogels ざっくりどんな事を話していたか クラウド移行によって、様々な制約からは解放されたが、コストを考えてアーキテクトする必要はある そしてコストを考えるということは、サステナビリティを考えることでもある といった感じで、コストとサステナビリティについての話から、WenerがAmazon CTOとして、過去20年間のアーキテクトする上でのコストと持続可能性の考え方
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2019年10月07日22:30 煽り抜きで「うわおもしろ！」ってなった映画 Tweet 1: 風吹けば名無し 2019/10/06(日) 21:13:37.89 ID:N9oYMSxBp 今年やってたメンインブラック 3: 風吹けば名無し 2019/10/06(日) 21:14:10.41 ID:+W50h1hzp ジョーカー 9: 風吹けば名無し 2019/10/06(日) 21:14:57.88 ID:N9oYMSxBp 宮本から君へ 13: 風吹けば名無し 2019/10/06(日) 21:15:22.77 ID:+W50h1hzp >>9 これは間違いなく賞に絡むだろうね 12: 風吹けば名無し 2019/10/06(日) 21:15:19.67 ID:8Ax38bjJp ジュマンジ ウェルカムトゥジャングル 15: 風吹けば名無し 2019/10/06(日) 21:15:38.
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三石琴乃 @kotochawanmoon は、初めて800円のガチャガチャをやってしまった。ムーンが出るまで回した。子供時代20円だった私にとっては何が起きてるのかよく解らない… pic.twitter.com/SgXglJKbjg 2022-05-02 11:48:33 三石琴乃 @kotochawanmoon 三石琴乃（声優・ナレーター）です。美少女戦士セーラームーン（月野うさぎ）/エヴァンゲリオン(葛城ミサト)/ONE PIECE(ハンコック)/ドラえもん(のび太のママ)/呪術廻戦(冥冥)お耳にかかれたら幸せです☺️拙著「ことのは」イマジカインフォス/ボイスサンプル→https://t.co/D9K6dqyf6P https://t.co/rwLRJ5uOgA
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ゆず on Twitter: "1年間この時を待っていた https://t.co/X3qwwNe2K6"
1年間この時を待っていた https://t.co/X3qwwNe2K6
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機械学習のライブラリは抽象化されていますが、どのように動いているいるのか、アルゴリズムは絶対理解しておいた方がいいいです。逆に機械学習を学ぶということは、アルゴリズムの理解が大部分を占めます。 k-近傍法（k-nearest neighbor algorithm）は、分類や回帰のためのシンプルな機械学習アルゴリズムです。 k-近傍法は、新しいデータが与えられたときに、そのデータが近いとされる、学習用のデータセット中の個々のサンプルとの距離を計算します。その後、これらのサンプルからk個の最も近いサンプル（k-nearest neighbors）を選択します。これらk個のサンプルから、新しいサンプルが最も多く分類されるクラスを予測します。 例えば、新しいサンプルが緑の点としてプロットされているとします。k=3の場合、この新しいサンプルに最も近い2つのサンプル（緑の点）を選択します。この3つのサ
残業代込みの賃金を支払う「裁量労働制」の適用を理由に、長時間労働に見合った残業代を支払わなかったのは違法だとして、アニメ制作会社「ＳＴＵＤＩＯ４℃（スタジオよんどしい）」（東京）の社員の男性（２５）が、未払い残業代など計約５３４万円の支払いを同社に求める訴訟を東京地裁に起こした。同社はスタジオジブリ出身のアニメプロデューサーが社長を務め、今年公開されたアニメ映画「海獣の子供」などで知られる。 男性と、男性が加入する労働組合、弁護士が１８日、記者会見して明らかにした。提訴は１０日付。 会見で男性は、アニメや映像業界では長時間労働や残業代の未払いが「当たり前のように横行している」と指摘。「アニメ制作はとても魅力的な仕事だが、だからといって現場の『やりがい搾取』をしていいことにはならない。残業代がしっかりと払われれば、長時間労働の抑止にもなるはずだ」と話した。 訴状などによると、男性は２０１６年
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ROBA @引きこもり @vjroba ゴールデンカムイの無料期間が終わってしまったけど、みんな姉畑支遁先生のような偉人が吉祥寺に住んでいたのは知ってるかな？伊吾沢忠次さんは井の頭公園の動物園に忍び込んで豚、ヤギ、牛、ニワトリを獣姦したけど、象の花子さんを襲おうとしたら踏んづけられて全身複雑骨折で死んだよ！偉いね！ pic.twitter.com/K6GZsD71dS 2022-05-09 22:32:59
One of the most widely-discussed shortcomings of Postgres is it's connection system. Every Postgres connection has a reasonably high memory footprint, and determining the maximum number of connections your database can handle is a bit of an art. A common solution is connection pooling. Supabase currently offers pgbouncer which is single-threaded, making it difficult to scale. We've seen some novel
はてなーによる『ミステリと言う勿れ』擁護 擁護意見の検証 強者文化の無自覚な傲慢さ 『ミステリと言う勿れ』および読者のこれから はてなーによる『ミステリと言う勿れ』擁護 ドラマ化も決定している大人気ミステリマンガ、田村由美『ミステリと言う勿れ』（小学館）について先日、このような問題が指摘されました。 主人公が作中で披露する「ある実験」のエピソードが、実は作者・作品と全く関係がない他人のとあるツイートの内容ほぼそのままだった、というものです。 父親教室の体験学習でテストが配られた。「30分でそれを解いて下さい」だが看護師が話しかけたり電話を始めたりと邪魔をして、結局誰も解けなかった。苛つく彼らに看護師は言った。「予定をこなしたくても邪魔が入って達成感を味わえない。それが赤ん坊を抱える母親の気持ちです」 #twnovel— 水木ナオ (@nayotaf) January 26, 2015 家事
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2020年07月02日22:30 宮崎駿「なぜ声優はもっと自然に喋れないのか」 Tweet 1: 風吹けば名無し 2020/07/02(木) 09:14:58.46 ID:uMseLihnM 自然に喋れる声優もおるやろ 3: 風吹けば名無し 2020/07/02(木) 09:15:34.89 ID:kaSQfqQf0 セリフを喋ってる感すごいよな 4: 風吹けば名無し 2020/07/02(木) 09:15:49.33 ID:WBGZD2R80 庵野が一番不自然に喋ってたんだよね… 192: 風吹けば名無し 2020/07/02(木) 09:34:53.91 ID:KtvIZxO50 >>4 やめたれ 6: 風吹けば名無し 2020/07/02(木) 09:16:11.32 ID:Ji8EKIZuM 自然さ求めるならその辺の棒読み素人捕まえてくればええんちゃう 12: 風吹けば名無し 20
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Supavisor: Scaling Postgres to 1 Million Connections
https://twitter.com/k6rm6/status/1610476134042603521
擁護者が目をそらす『ミステリと言う勿れ』の盗用問題と、圧殺される小文化 - 本格はてなブログ
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