深層学習による自然言語処理の研究動向2. 1 • 進藤 裕之 （Hiroyuki Shindo） • 所属： 奈良先端科学技術大学院大学 自然言語処理学研究室 助教 • 専門： 構文解析，意味解析 • @haplotyper (twitter), @hshindo (Github)
Pythonの標準デバッガpdbの使い方
コマンドラインからPythonの標準デバッガ「pdb」を使うときに忘れがちなのでメモ。よく使うデバッガコマンドだけ。 (PyCharmとかのIDEを使えばもっと簡単に使える) ■コマンド % python -m pdb test.py test.pyをデバッグ実行できる ■pdbのデバッガコマンド l list。実行中のプログラムの周囲11行を表示。第一引数で数字を指定した場合は、その行の周囲11行を表示。例えば「l 12 」。指定した範囲のプログラムリストを表示したい場合は「l 10, 40」とする。PC（プログラムカウンター）がどこにあるかも確認できるしブレイクポイントを貼るときの行数の確認にもなるのでまずはコレ。 b ブレイクポイントを指定。 「b 10」で10行目にブレイクポイントを貼る。ファイル名を指定したい場合は「b test.py:10」。行番号を指定しない場合はブレイクポイ
GolangのGCを追う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
NVIDIA Dockerで簡単にGPU対応のTensorFlow入りコンテナを作る方法
こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen
最近コード中のTODOコメントの書き方を工夫している - $shibayu36->blog;
コード中に後でやろうと思って以下の様なTODOコメントを書くことがあります。TODOコメントというのは # TODO: 後でリファクタリングしたい ... # TODO: 投稿機能ができたら置き換えること ... みたいなやつです。 コード中にTODOコメントを気軽に書いてしまいがちですが、よくTODOコメントが放置されて気づいたらプロジェクト中に大量のTODOコメントが書かれたりすることがあります。直せる量を超えてくると、直すモチベーションも下がってきて、結局ただのコメントと同じ状態になります。 最近いろいろ工夫して、TODOコメントの書き方を変えたところ、そこそこうまく回ったのでメモしておきます。 TODOコメントの問題点 問題点として次のものがあると考えました。 (1) 書く人によって形式がバラバラ TODO, XXX, FIXMEなどバラバラだったりする (2) TODOコメントの
Rubyで言語処理100本ノック 00-04 - (wat-aro)
www.cl.ecei.tohoku.ac.jp Rubyの練習のために始めました． 4章からは難しそうなので3章まで頑張りたい．でも飽きたらやめるかも． コードを書く基礎が足りない気がするのでもっと書かないと． 始めるにあって，とりあえずRuby 2.2.3のStringクラスは一通り目を通してきました． 全体的に末尾再帰でなんとかしようとしてます． Rubyは末尾再帰の最適化がないって聞いたんですがどうなんですかね？ Rubyっぽい書き方がわからないので，Rubocop先生に出来るだけ怒られないように書いてます． 00 # 00 文字列を受け取り，末尾から順に表示する class String def my_reverse size = length result = '' while size > 0 size -= 1 result << self[size] end result
3分あれば十分！もうひと工夫加えるだけでレベルアップするデザインTips 25選 - Brian'z Imagination
はてなでブログを書き始めて2週間ほど経過したのだけれど、ブログを始めると書く内容そっちのけでやたらとデザインにこだわりたくなることがある。 特に、ホットエントリーを覗いてみると、内容はもちろんすばらしいものばかりだけれど、なかにはデザインが素晴らしいサイトもあって、魅了されることがある。 どんなふうにデザインしたのか、どういう思考回路になるとこんなデザインが思いつくのか、などなど。 デザインはデザイナーの既得権益・不可侵領域はなく、万人が自由に扱えるものだ。そして、デザインはセンスではなく理論(theory)だ、ということも以前書いた。 デザインを勉強すれば、ブログに手を加えたり、自分で名刺を作ったり、部屋をお洒落にコーディネートしてみたり、いろんなことができる。 ブログでいえば「Webデザイン」というジャンルから始めるのが定番ではあるのだけれど、これからデザインを始めるひとにはぜひ「グラ
【TensorFlow】Mac OSX El Capitan で TensorFlow に入門してみる
今回は、人工知能関連のテーマです。 Google の機械学習フレームワーク TensorFlow に触れてみようと思います。 プロローグ 人工知能の分野が盛り上がりを見せるなか、世界の名だたる研究機関やIT企業から様々な機械学習ツールがオープンソースで提供されるようになりました。これを使えば、自分にも機械学習を扱えるはず！ と思いたち、Facebook の Torch 7 という機械学習フレームワークにチャレンジしたことがあります。が、チュートリアルまでやってみたところで、何が動いたのかまったく理解できず・・・あえなく挫折しました。 まだまだ素人には難しいか・・・とか思ってしょんぼりしていたのですが、それからしばらくして、世の中には日本語の情報も増えてきた様子。今度こそ自分でもできるかも！ と期待に胸が震えたわけです。 今回 TensorFlow にチャレンジしようと思ったきっかけを与えて
データサイエンス領域の役立つブログをまとめる（海外 & 日本） - Qiita
データサイエンス関連の海外の著名なブログたちを蒐集していきます。（随時更新） 他にオススメとかコメントあれば是非下さい five thirty eight http://fivethirtyeight.com/ シグナル&ノイズや選挙予想で著名、ネイト・シルバーさんのブログ。社会的な出来事、特に政治やスポーツなどを統計やグラフを使って解説するブログ。 ちなみにmatplotlibのスタイルには「FiveThirtyEight」というオプションが有るほどで、グラフの色使いなどで注目されている模様。 no free hunch http://blog.kaggle.com/category/arena/ Kaggleの公式ブログ 話題は幅広く、手法の話から業界の人材動向の話、Kaggleの宣伝的な話題なども。 個人的にはこのScikitlearnのチュートリアルシリーズがなかなかよさ気と思って
さまざまな言語のコードスニペットが共有できるサイト「glot.io」 | ライフハッカー・ジャパン
「glot.io」は様々な言語のコードスニペットが共有できるサイトです。その場でコードを書いて実行し結果を得ることができます。メジャーなプログラミング言語は対応されているので助かりますね。 以下に使ってみた様子を載せておきます。まずglot.ioへアクセスしましょう。 このように多種多様なプログラミング言語がサポートされています。お好みの言語を選択しましょう。 最初にサンプルのコードが一行埋まっていました。自由にコードを書くことができ、その結果をその場で確かめることが可能。作成したスニペットは保存してほかのユーザと共有することもできます。コードの共有をしたいときにも役立ちますのでぜひご活用ください。 glot.io （カメきち）
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