「次」と「前」の意味と並び順 2006-05-22-2 [Blog][WebTool] 次の日、前の日、次のページ、前のページ、次の記事、前の記事。 「前」「次」はそれぞれどういう意味か。 またそれらはどういう順番で並んでいるか。 気になったので調査中。 サービス名[位置]と表記意味livedoor blog[左] 前の記事古い記事へlivedoor blog[右] 次の記事新しい記事へtDiary[左] 前の日記古いページへtDiary[右] 次の日記新しいページへMovable Type 系[左] <<古い記事へMovable Type 系[右] >>新しい記事へはてなダイアリー[左] 前の日古いページへはてなダイアリー[右] 次の日新しいページへYahoo! 360°[左] 前の日記古いページへYahoo! 360°[右] 次の日記新しいページへ2ちゃんねる[左] 前100古いページ
今年の3月から機械学習の勉強を始めて9ヶ月たったのでその振り返りと今後機械学習に入門する人の参考になればという記事です。 巷の記事だと「数学何もわからない人向けの機械学習~」みたいなものが多いので「数学チョットワカル人向け」に勉強方法をまとめてみようと思いました。 前提として筆者は大学で数学を専攻しており、社会人になってからはプログラミングを生業としております。 # 前提知識のおさらいいきなり機械学習入門~のような書籍に入る前に、基礎知識としてこの辺を抑えておくと良いと思います。 ## 線形代数:大学1年レベル機械学習の説明はほとんど行列の計算として表現されますので大前提として。手を動かして計算問題を解くのもおすすめです。 プログラミングのための線形代数 https://www.amazon.co.jp/dp/4274065782 ## 基礎統計(頻度主義):大学1年レベル正規分布や指数分
AdventCalendar-2018.md これは高知工科大 Advent Calendar 2018の8日目の記事です. Graal/Truffle について紹介したかった 最近私の中で話題になっている,Graal/Truffle について書く. すごく抽象的なことしか述べない. 動的なプログラミング言語の高速化の辛さ JavaScript や Ruby , Python などといった,動的なプログラミング言語の高速化が難しいことは よく知られている. 例えば,型がないので,式の実行時にデータの種類をチェックし,言語セマンティクスに従って処理を振り分ける (型ディスパッチ)必要がある. また,関数の定義を実行中に変えることができたりするため,関数呼び出しの際は,その前にどの関数を 実行するのかを調べてからその関数に処理をとばす必要がある. このような,処理の振り分け(ディスパッチ)にか
Graydon Hoareが2019年にカナダのブリティッシュ・コロンビア大学でコンパイラ関連のゲスト講義した時の資料21 compilers and 3 orders of magnitude in 60 minutes - a wander through a weird landscape to the heart of compilationを読んだら大変面白かったのでメモ。 作者 Graydon HoareはMozillaでRustを開発したことで有名。その後Rustの開発もMozillaも離れて(というかRustの開発からは2013年に離れたようだ)、一時期AppleでSwift開発チームに所属していたらしい。(ソース:Reddit: I wonder, why Graydon Hoare, the author of Rust, stopped contributing in
グルメ系のウェブサービスは山ほどあるわけですけれど、これから結構大きな地殻変動が起きると思うんだよね、という話。そしてなんで僕がトレタを始めたのかという話。 ■これまでのグルメサイトのKPIはPVだった グルメ系サービスといえば食べログ、ぐるなび、ホットペッパー。これが日本における三強と言ってよいでしょう。これらが今までの日本のグルメ系サービスの発展を支えてきた牽引車だと思います。 で、これらのサービスの根本的な成り立ちはどこにあったかというと、「PV」だと思うのですね。 実際、ぐるなびさんが加盟店に提示するレポートの一番重要な指標は「アクセス数」ですし、ぐるなびさんからの営業トークで一番典型的なものは「もっとアクセス数を増やした方が来店に繋がると思うので、○○の特集に掲載してみませんか」というものでした。(豚組の経営から離れて久しいので、今は違うかもしませんが) 食べログが成功したのも、
こんにちは。名取さなさん10万FANS+おめでとうございます。大学まで片道2時間掛かる生活に嫌気が差したので、家に籠もってはたまに大学に行く生活をしています。睡眠が取れているのが何よりの救いです。 さて、大学は研究機関だと言われていますが、研究って具体的になにやるの? と思っていた3年間が終わり、4年目に突入して半年が経ちました。 半年も経つと秋になり、未来の後輩が研究室を決めるために見学や面談に来ているのを観測しています。 自分がその立場にいたとき、自分は研究をどういった流れで何をやるものなのか全く分かっていませんでした。 今もそんなに理解していない気はしますが、少なくとも今ぐらいの認識を研究室配属前に知りたかったな、というのは思っているので、転生したときのためのマニュアルとして少しまとめてみます。 そもそも研究のやり方とか認識とか、研究成果の扱いみたいなのは学問によってどうやら違うらし
概要 BigQueryはIAMロールを設定する際にハマる事が多いので、アーキテクチャを理解しておくときちんと権限付与することができます。 BigQueryのアーキテクチャ BigQueryのアーキテクチャは以下のように ストレージ コンピュート の大きく2つに分かれています。 ref: An overview of BigQuery's architecture and how to quickly get started | Google Cloud Blog そのため権限もこの2つを意識して設定する必要があります。 またストレージに関しては↓で説明したようなリソース階層(レベル)も意識する必要があります。 christina04.hatenablog.com 具体的には プロジェクト(組織、フォルダ) データセット テーブル と対象が細かく分かれています。 権限設定 BigQueryの
▲これはあくまで例であり、リージョンや使用量によって変わることに注意してください マストドンインスタンス作成の事前準備 基本的には用意された CloudFormation テンプレートをデプロイするだけなのですが、先行して行っておく準備があります。 ドメインの確保 ローカルの Docker 実行環境によるシークレットキー等の生成 SES のサンドボックスからの移動 ドメインの確保 ここで決めたドメイン名でマストドンに接続することになります。 今回わたしは Freenom というサイトでchibayuki.tkというドメインを取得しておきました。詳細な手順は以下エントリが参考になります。 ローカルの Docker 実行環境によるシークレットキー等の生成 Docker コンテナをローカルで実行しシークレットキーやキーを生成しておきます。これが CloudFormation スタック作成時にパラ
はじめに にゃーん。 最近、Twitterを見ていたらApache AGEという面白そうな拡張機能をみかけたので使ってみた。 件のツイート → https://twitter.com/DataAugmented/status/1520449666222989314 Apache AGE(incubating) is a PostgreSQL extension that provides graph database functionality. 今回は、とりあえずインストールして、簡単なグラフの生成と生成したグラフに対するOpenCypherによる単純な検索までを試してみた。 Apache AGEとは Apache AGEはPostgreSQLの拡張機能(SQL関数)として、グラフデータベース問い合わせ言語OpenCypherのインタフェースを提供するというものらしい。 Cypherの元
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