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2017年12月15日のブックマーク (5件)

  • なぜusing namespace std;を避けるべきか - yumetodoの旅とプログラミングとかの記録

    もうすでにN人がN回言ってる有名な話なのですが改めて。 結論 よく分からないならusing namespace std;を使わない あとこれは難しいかもしれませんが、エラーの中から英語っぽいのを探して検索を掛けましょう。ほぼ100%解決策が出てきます。 あと「よく分からないなら using namespace std; を使わない」は100回くらい復唱しましょう— Az (@azaika_) 2017年4月23日 using namespace std;とは #include <iostream> int main() { std::cout << "arikitari_na_sekai" << std::endl; } こういうコードでstd::を書きたくないというときに #include <iostream> using namespace std; int main() { cout

    なぜusing namespace std;を避けるべきか - yumetodoの旅とプログラミングとかの記録
  • craftware - Keyhac (日本語)

    このソフトウェアは、スクリプト言語 Python を使って、キーボード操作を カスタマイズするアプリケーションです。 アプリケーションの標準のキーアサインを柔軟にカスタマイズしたい人に とって便利なソフトウェアです。 キーボードの入力をカスタマイズします。設定ファイルをスクリプト言語 Python で記述します。キー入力を別のキー入力に置き換えることが出来ます。キー入力に応じて Python で記述した任意のアクションを実行できます。アプリケーションごとに、別々のキーマップにカスタマイズできます。タスクトレイに常駐します。キーボードでウインドウを移動させることが出来ます。キーボードでウインドウをアクティブ化ことが出来ます。キーボードでマウスの操作を実行できます。(Mac版未実装)モディファイアキーを新たに定義することが出来ます。いわゆるワンショットモディアファイアを定義することが出来ます。

    craftware - Keyhac (日本語)
  • スタンフォードで学んだ研究の生産性を上げる4つの方法|マンガでわかるHCI(ヒューマン・コンピュータ・インタラクション)

    概要:- 自己紹介:@ryosuzk - いつ行ったか:2015年の夏(5-8月頃) - どこに行ったか:スタンフォード大学 Human-Computer Interactionグループ - 何をやったか:Human-Computer-Interactionに関する研究(CHI’16) - どうやって行ったか:カンファレンスで突撃(コネ無し) 今回は海外留学アドベントカレンダーということで、PhD留学が始まる直前の2015年の夏にスタンフォード大の某研究室でインターンをしたことについて書こうかな、と思いました。 といっても、インターンの経緯的なことは他の方が書いてくれると思いますし、僕のようなペーペーからアドバイスできるようなことはなにもないので、純粋にその時のインターンシップでどういうことを学んだか、どういう知見が得られたか、というのを伝えられたらと思って書きました。海外のインターンに行

    スタンフォードで学んだ研究の生産性を上げる4つの方法|マンガでわかるHCI(ヒューマン・コンピュータ・インタラクション)
    satojkovic
    satojkovic 2017/12/15
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  • TechCrunch | Startup and Technology News

    It’s all part of an effort to say that, this time, when the shareholders vote to approve his monster $56 billion compensation package, they were fully informed.

    TechCrunch | Startup and Technology News
  • Optimization for Deep Learning Highlights in 2017

    Optimization for Deep Learning Highlights in 2017 Different gradient descent optimization algorithms have been proposed in recent years but Adam is still most commonly used. This post discusses the most exciting highlights and most promising recent approaches that may shape the way we will optimize our models in the future. This post discusses the most exciting highlights and most promising direct

    Optimization for Deep Learning Highlights in 2017