SUPERCARというバンドが解散した時について - オトニッチ
解散ライブとは思えなかった SUPERCARが死んだと思った。 不謹慎な例えであるかもしれない。しかし、ラストライブを観た時、解散よりもずっと重い現実を突きつけられたような気がした。 解散しても再結成するバンドは多い。しかし、二度とSUPERCAR結成はないような、もしかしたらこの4人が揃って会うことは二度とないと思ってしまうようなライブに感じた。 最初の挨拶も最後の挨拶もなかった。解散についても一切語らなかった。MCもアンコールもないライブ。 無表情で淡々と演奏していた。淡々と時間が進む。本当はライブもやれないぐらいバラバラになっていたのかもしれない。仕方がなくケジメのためにライブをやったのかもしれない。ラストライブの前に「既に終わっていた」バンドなのかもしれない。 メンバーの感情を殆ど感じないようなライブ。いや、演奏しても殆ど感情を出せなくなってしまったということを実感してしまったライ
Seven Myths in Machine Learning Research · 0scar Chang
Seven Myths in Machine Learning Research 16 Feb 2019 tldr; We present seven myths commonly believed to be true in machine learning research, circa Feb 2019. Also available on the ArXiv in pdf form. Myth 1: TensorFlow is a Tensor manipulation library Myth 2: Image datasets are representative of real images found in the wild Myth 3: Machine Learning researchers do not use the test set for validation
毎週末応援､Jリーグ｢安く楽しく遠征｣する方法
2月22日、2019シーズンのJリーグが開幕した。 これに先立ち、1月23日に試合日程が発表されている。ひいきのチームを熱心に応援する人々は毎年この日を待ち焦がれており、発表と同時に彼ら彼女らの年間活動スケジュールが決まると言っても過言ではない。 いそいそとスマホのカレンダーに試合日程をダウンロードし、遠征に備え直近の試合はもちろん、かなり先の試合でも飛行機の早期割引などの交通手段を検討し始める。ツイッターのタイムラインもにわかにざわつき始める。 日程でも費用でも旅の制約は多い 試合は基本的に週末であり、一般的な会社員であれば土日休みを利用する。金曜まで働いたあと遠征に出かけ、月曜朝には出社しなければならない。 例えばJ2リーグであれば年間42試合、単純に言えばその半分のアウェイ21試合が遠地となるため費用面の考慮も必要になる。Jリーグ観戦の遠征とは、日程でも費用面でも制約のある旅と言える
Deeper Things: How Netflix Leverages Deep Learning in Recommendations and Search
(Presented at the Deep Learning Re-Work SF Summit on 01/25/2018) In this talk, we go through the traditional recommendation systems set-up, and show that deep learning approaches in that set-up don't bring a lot of extra value. We then focus on different ways to leverage these techniques, most of which relying on breaking away from that traditional set-up; through providing additional data to your
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