Linux で科学しよう！ - bc
bc は任意精度の数値を扱うことができる計算言語です。 LinuxMLD 7 には 伝統的な bc を拡張した GNU bc Ver.1.06 が標準インストールされています。 MLD 6 には Disc4 に Ver.1.06 が収録されていますので 追加インストールしてください。 MLD 5 では Ver.1.05a が標準インストールされます。 作者: Philip A. Nelson さん他 ホームページ: http://www.gnu.org/software/bc/bc.html バージョン: 1.06 (2000/09/12) ライセンス: GPL 付属ドキュメント README を読む bc の歴史は古く、Unix Version 7 (1978) のころ、 ベル研の Lorinda Cherry さんが dc (逆ポーランド形式の任意精度計算言語) のフロントエンドとして
builderscon 2024
buildersconは「知らなかった、を聞く」をテーマとした技術を愛する全てのギーク達のお祭りです。 buildersconではトークに関して技術的な制約はありません。 特定のプログラミング言語や技術スタックによるくくりも設けません。 必要なのは技術者達に刺激を与えワクワクさせてくれるアイデアのみです。 あなたが実装したクレイジーなハックを見せて下さい。 あなたの好きな言語のディープな知識をシェアしてください。 あなたの直面した様々な問題と、それをどう解決したかを教えてください。 未来技術のような未知の領域について教えてください。 buildersconに参加して、あなたの情熱をシェアしてください！皆様のご参加をお待ちしております！
カメラで酔っぱらいを自動判別。JR西日本の新たな酔客対策
お酒は楽しく。 防犯カメラと言えば、文字通り犯罪者などの不届き者を監視するものというイメージがありますが、JR西日本が挑戦しているのは｢人を救う｣カメラ。しかもただの人ではなく、酔っぱらいの。 先週12日、JR西日本は、大阪・京橋駅に新しいタイプのカメラ46台を導入したと発表しました。これは｢酔っている人を自動的に判別する｣機能がついたもので、たとえばフラフラと歩いている、眠りこけている、しばらくじっと動かないなどの乗客を判別し、異常があればただちに駅員さんが急行する仕組みとなっています。 JR西日本はまた、｢このカメラはあくまで通常と異なる人の動きを検知するものであり、個人の特定は行わない｣とも述べています。 酔ったまま電車に乗るのは、思っている以上に危険なことです。同社は、2013年4月から1年間に発生した人身事故のうち60%が、酔った客によるものだとしています。 今年の4月には、線路
新時代到来！ いつものビールじゃない『クラフトビール』がウマ過ぎる - ぐるなび みんなのごはん
泥酔中に失礼します こんにちは。ヨッピーです。 ご覧の通り泥酔しております。 何故冒頭から泥酔しているかと言うとコイツのせいです。 コイツ。僕を泥酔させた張本人。 一瞬、「この泡立ってる真っ赤な液体はなに!?」って思うじゃないですか。 実はこれ、ビールなんですよ。 もちろんビールなのでグーッといける！ 文句無しに美味い。 このビールの詳しい説明は後回しにしますが、他にもこういうビールがあります。 これこれ。コルクで栓をしてて一見普通のワインに見えますが、これも立派なビールなんです。 同じく赤い液体をグラスに注いで……、 ぐぐーっと！ 新しい～～～～～～～！ な～に～こ～れ～～～～～～～～！ そう。これが今話題の……、 クラフトビール です！ クラフトビールとはなんぞや そんなわけで本日は東京の下町、三ノ輪にある「せかビー」さんにお邪魔しております！ こちらは世界各地から「クラフトビール」を
OSS開発の活発さの維持と良いソフトウェア設計の間には緊張関係があるのだろうか? - t-wadaのブログ
YAPC::Asia Tokyo 2015 前夜祭に参加して、柴田さん（ hsbt さん）とモリスさん*1（ tagomoris さん）の講演を聴いた。特に最後のモリスさんの講演を聴いていて、ちょっとした衝撃を受けると共に、気づきや疑問もあったので、久しぶりに blog エントリを書こうという気になった。 なお、このエントリは講演メモや浮かんだ疑問、その後の議論等を記したものであり、すっきりとした結論は無いのでご注意。 モリスさんの講演 講演資料が公開されていた How to create/improve OSS products and its community from SATOSHI TAGOMORI 講演時に取ったメモがこちら 我々にできるOSSとそのコミュニティの育てかた ======================= id:tagomoris TD のモリスさん TD はデー
日本プロダクトマネージャー協会の設立の瞬間を見た - 29%の純情な感情
今晩19:30からプロダクトマネジャー決起集会やるので、プロダクトマネジャーの方は渋谷にお越しください。— あんちぽくん (@kentaro) August 19, 2015 8月19日(水)、これに参加するために渋谷まで行ってきました。ツイート主が偶然にも同じ会社の人だったのでついて行きました。 先日のエントリ「Inspired: 顧客の心を捉える製品の創り方」を読んだにも書いたように、プロダクト・マネージャーという役割、あるいは、チームメンバーが備えるべきプロダクト・オーナーシップという素養に興味があって、この会にも参加しました。参加者は、弊社 CTO の id:antipop さんと、弊社の「プロダクトオーナーシップ勉強会」の参加者4名と、Fablic から id:ninjinkun さんの計6名でワイワイと。 たまたま同時期に同じ書籍を読んでいたという id:ninjinkun さ
Partial least squares回帰と画像認識への応用
[Kaggle Tokyo Meetup #6](https://connpass.com/event/132935/) での LT 資料です。短いのでタイトル詐欺感ありますがお許しください。 内容的には学習率って大事だよねと言うお気持ちが全て。 【追記】 p.16 の 「Adam 固定でうまく行く人々もいる」について、流石に scheduling はしてるのではないかと(現地で)コメントを頂きました。"固定"はあくまで optimizer の話であって、scheduling なしの Adam はそこまで有能ではないとのこと。 これは僕の経験とも一致しています。
Matz「Rubyの一番悪い点はPerlの影響」！？ 次世代の言語の話も盛りだくさん #yapcasia #yapcasiaA
まとめ YAPC::Asia Tokyo 2015 #yapcasia 全セッション総まとめ 前夜祭から大盛り上がりの様子を完全まとめしていきます。実況ツイートはトラック毎のハッシュタグ付き推奨！ #yapcasia / 全体 #yapcasiaA / トラックA (国際会議場) #yapcasiaB / トラックB (701-702) #yapcasiaC / トラックC (703) #yapcasiaD / トラックD (605-606) #yapcasiaE / トラックE (607-608) #yapcasiaDinner / 懇親会 (レセプションホール) 16514 pv 94 39 users 57
年を取らなすぎて吸血鬼ではないかと疑われているmiyagawaさんの歴代YAPC参加画像をまとめてみた - razokulover publog
今朝こんなツイートを見かけたので、 今思いついたんだけど、誰か宮川さんの2006~2015のYAPC参加時の写真をまとめて彼が本当に年を取らない吸血鬼なのかどうか懸賞する画像を作ってくれないか #yapcasia— Daisuke Maki (@lestrrat) August 21, 2015 雑ですがmiyagawaさんの歴代YAPC参加画像を集めてみました。 2006年 出典: flickr 2007年 via flickr 2008年 出典: flickr 2009年 出典: YAPC::Asia Tokyo 2009 で講演させていただきました 2010年 出典: The Tale of Plack - YAPC::Asia Tokyo 2010 2011年 出典: エンジニア1000人が参加したYAPC::Asia 2013の企画の話と #yapcasia 運営事務局長を４回や
【機械学習】k-nearest neighbor method(k最近傍法)を自力でpythonで書いて、手書き数字の認識をする - Qiita
【機械学習】k-nearest neighbor method(k最近傍法)を自力でpythonで書いて、手書き数字の認識をするPython機械学習MachineLearningstatistics統計学 前回はテンプレートマッチング法を用いて手書き数字に識別を行いましたが今回は手法を変えてk最近傍法(k-nearest neighbor method)を使おうと思います。 k最近傍法の概要 まずは手法の概要ですが、下記の図のように黒い点を識別対象データとすると、そこからの距離が近いk個の教師データを探し出し、多数決で一番多いラベルを推測値として選択します。この例の場合、"5"が3個、"8"が2個なので、"5"が推測値として採用されることになります。 特徴としては、教師あり分析であることと、計算のためにすべてのデータを計算に利用するのでメモリサイズと計算量を食うところでしょうか。”近い”の
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