液晶保護シートを微塵の混入もなく貼るコツ | 週アスPLUS
最近の保護シートは固めなので混入した気泡は逃がしやすくなりましたが、埃はどうしても入ってしまいますよね。お風呂場など湿気のある所で作業するといいなんて説もありますが、デジガジェをそんな危険地帯に持って行くなんてオススメできません。それに、さほど効果ないッス（実践経験アリ）。 私が推奨する貼り方は、“とにかくまず貼ってしまう”です。何度貼り直してもいいので、位置だけは正確に。 そして、粘着性の高いテープ（フツーのセロハンテープでいい）でエッジを持ち上げ、裏から丸めたテープをペタペタし、埃を除去してからまた貼る！ を各エッジで行なうのです。ペタペタ用テープは、できれば粘着性の低いモノがいいですが、なければセロハンテープの粘着面を指の腹で少し触り、粘着度を低下させて使ってもいいです。
Tsujii Lab. Enshu3 -- Document Clustering
背景 ウェブやメールのような大量の生テキストが与えられたとき、 分類 を行ってデータの見通しをよくしたい、ということはよくあります。 自動的な文書の分類を行う際、とりえる手段は教師あり学習と教師なし学習に分かれます。 教師なし学習を用いる利点は、人的なコストをあまりかけずに良い分類器を作れる可能性があることです。 教師あり学習では、比較的少ない数（たとえば数百）の文書に対して事前に分類ラベルを振っておき、それに対して機械学習の手法を適用し、 その学習結果を使ってそれ以外の大量（たとえば数万、数百万）の文書を分類しようとします。教師あり学習は多くの言語処理タスクで成功していますが、事前にラベルを振るために必要な人的コストが大きいという問題があります。 一方、教師なし学習では、事前に分類ラベルを振ったデータセットを作ることはしません。 教師なし学習の一種である文書クラスタリングの場合は、データ
スパコン：約4万のチップを1週間でアップグレードする方法(動画) | WIRED VISION
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