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どうなる？Twitter
deepfolte.hatenablog.com
自分で作ったクラスのオブジェクトをArrayListに入れて indexOfでそのオブジェクト内のString検索しかったので自分の作ったクラスでequalsメソッドをオーバーライドする。 悩んだところは、 Objectのequalsメソッドをオーバーライドしてる ArrayList.indexOf()のカッコの中の変数。 equalsメソッド これはJavaAPIを見ればわかるようにindexOfはObjectのequalsメソッドを使用しているので 書き代えてやればよい。 class Term{ public boolean equals(Object obj){ Test t = (Test)t; if(s.equals(t.s)) return true; else false; } } ArrayList.indexOfを実装してみたが 最初は ArrayList.indexOf
Mac OS lionをクリーンインストールしたら、makeがインストールされていませんでした。解決までに少し時間がかかったので、手順をメモ。 解決策だけ書くと App StoreにあるXcodeではなく、Mac Dev Center(あるいはiOS Dev Center)で、Command Line Tools for XcodeをインストールすればOKでした！ (2012/02/25 追記) Xcodeを起動して、「Preferences」→「Downloads」からでもダウンロードできるようです。 経緯 Mac OS lionをクリーンインストール後、Ruby開発環境を整えていた時に発覚しました。 XcodeをApp Storeからダウンロード Homebrewをインストール gitをインストール ← 失敗 エラーを見ると、どうやらmakeコマンドで失敗している模様。（これがわかるま
今大学でJava演習のサポート（採点やアドバイス）をしている。前書いたプログラム見た人、石投げないで＞＜ 基礎の基礎なのでプログラミング的には大丈夫。 ただ講義の説明がお粗末ならしくみな用語や正しい使い方が分かってない様子。 （たとえばコンストラクタはどれでいつ読みだされるか とかが分からない） その中で「メソッド」のことを「関数」と呼ぶ人が数人いる。 受けているのは2年生で一年時はC言語を学ぶので まあしょうがないかなー という気持ちと 俺「メソッドで言うんですよ」 学生「どう違うんですか？」 俺「。。。まあ基本的には同じと考えていいんだけどね」 という悲しい対応しかできないのは悲しいのでちゃんと調べておく。 関数とは 引数と呼ばれるデータを受け取り、定められた通りの処理を実行して結果を返す一連の命令群。多くのプログラミング言語では、関数がプログラムを構成する要素となっている。 (中略）
論文を読んだり研究について考えるときには常に 問題になっていることは何か？(what) なぜその問題を解かなければいけないのか？(why) その問題を解くために何をするのか？(how) を考えるようにする。なぜならすぐ忘れるから。あとそのポイントを押さえておけば、論文を書くときにスムーズにいくと思う。 興味を持って論文を印刷して読むんだけど、すぐ目的を忘れるのでどこかにメモするようにする。 アルゴリズムや関連研究は表にしてまとめて、違いをはっきりさせる。そうしておけばプレゼンで使いやすい、頭の中で整理できる。 自分の頭を過信しない。どこかにメモすることは忘れない。ただ何でもメモしすぎてどこが重要か、研究に使えるのか分からなくなるから注意。
あなたの目標はなんですか？ その目標にどれだけ近づいていますか？ 今その位置にいる理由はわかりますか？ 目標がない？ じゃあ、憧れている人はいませんか？ その人のどんなところを尊敬していますか？ その人に近づくためにはどうすればいいですか？ 憧れの人なんていない？ じゃあ、何かしたいことはありませんか？ それをするにはどうすればいいですか？ 達成までの道のりは考えましたか？ 一番大きな障害はなんですか？ え？したいことがない？ じゃあ今現在やらなきゃいけないことはなんですか？ とりあえず一つずつクリアしていきましょうよ。優先順位つけてさ。 そのうち見えてくるもんもあるんじゃね？知らんけど。 いいじゃんそれで、なんとかやれよ。
‚Ù‚Ú“úŠ§ƒCƒgƒC�V•· - ‚ª‚ñ‚΂ê�X�ì‚‚ñ‚̈â“`Žq‚‚ñ 読み終わった！面白かったよ！ 興味が出るように面白い部分だけ分かりやすく抽出してある。 もう少し詳しく知りたくなったので、 次読むのに適してそうな本をいくつかリストアップ。 選考基準 言葉が分かりやすい AIの基礎が体系的にまとめられている 新しい 参考文献が豊富 あ、これは自分には少し難しそうだ＞＜と思ったので これから挙げる本の後に読むことにします。 エージェントアプローチ人工知能 第2版 作者: S.J.Russell,P.Norvig,古川康一出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2008/07/10メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 480回この商品を含むブログ (17件) を見る 知能はコンピュータで実現できるか？ 知能はコンピュータで実現できるか?―人工知能(AI)大論
就職活動でためになった、勇気をもらったページを紹介。 ページリンク 自分が重要だと思った言葉 で構成します。社会人や人事担当者から、就活生へのアドバイス - はてなブックマークニュースと被ってる部分もあります。重複してるということは大事なことなんだ・・と前向きに捉えてくれるとうれしいです。 目次 就活全般 内定をもらうために必要な、たったひとつのこと - GoTheDistance 面接官の思惑 - さまざまなめりっと - はてなグループ::ついったー部 採用情報 ほぼ日刊イトイ新聞 - 「ほぼ日」の就職論。 東大生による就職活動論 - ignorant of the world -散在思考- 面接対策 面接で落ちたこと無い奴がアドバイスする - KAZAANATOMY 小論文対策 小論文の書き方・レポートの書き方 論文の書き方 まとめ 就活全般 内定をもらうために必要な、たったひとつのこ
学部時代は論文を読む機会が少なかった。 院にあがったので今のうちから最低週一本は論文を読んでまとめたい。 そのまとめ方でいいんじゃないかと思う方法を書く。 （常に変更される可能性あり） 論文を読む順番 Title（興味のある分野かどうか) Author(ある程度知っておくと後々楽になりそう。最新の論文を探すときとかに) Abstract(その論文の問題定義、方法、結果が書いてあるので最低限読むべき。ここで書いてあることを自分なりにまとめる（5W1Hぽく)） Introduction（特にその分野の歴史が知りたい場合。纏めておくと穴が見つかりやすそう） Result（その論文が優れているかどうかの判断。できなかったことが重要。もしほかの人もできてなかったら、自分でやればいい） Conclusion ここでどんな論文か。 「○○について実験した。結果を○○法で分析したところ、○○であることがわ
一通りアプリを入れて試してみたので纏めてみたいと思います。 ちなみに脱獄なし。無料のみです。 追記 その２を更新しました。 ipod touchに入れた無料アプリまとめ その3 - 元ダメ院生がギークになるまで続ける日記 情報収集系 LDR touch(livedoor reader) google readerを使ってるんですが、 現状ではオンラインからしか使えないのでtouchだと若干不便。 そこで コンピュータ系=google reader それ以外=LDR touch にわけて使ってます。 問題は livedoor readerが使いづらい。 LDR touchがよく落ちる。(痛いニュース見るとよく） TwitterFon Twitterrificも入れてみたんですが、 こちらの方がシンプルで使いやすいのでお勧めです。 mixi これはイマイチ。各日記に飛ぼうとするとsafariが
久々の更新。 共働きのため、仕事だけでなく子育てにも追われ余裕を持てないのが現状です。もう少しうまくやれるとは思うのですが・・。ブログも話題を問わず少しずつ更新したいです。 心機一転Hatena Blogに移行しました。 ブログタイトルも変更しようかなあ。 少し戸惑ったのでメモ。 参考：Chapter 4. Guest Additions 環境 Mac OS X 10.7.4にVirtualBox 4.1.18をインストール CentOS 6.3 1.アップデート可能パッケージをすべてアップデート rootで実行 yum update 2.gccコンパイラをインストール yum install gcc 3.kernel-develをインストール yum install kernel-devel 4.OS再起動 5.Guest Additionsをインストール VirtualBoxのメニュー
授業でtfidfを勉強してちょっと分かりづらかったのでまとめておく。 tfidfとは？ 情報検索で使うアルゴリズムの一つ。 それぞれの単語に重みをつけて、クエリーから文書をベクトル空間で表し 文書とクエリーの類似度でランク付けを行う。 その値が高いほど重要。 tfidf = w = tf・idf w:重みということ。 tfとは？ Term frequency(単語出現頻度) 同じ文書に何回も現れる単語ほど検索の有力な手がかり。 つまり一つの文書の中に多く書かれてる単語を探すってことか。 f =frequency of term in a document 単語が一つの文書で出現する頻度 つまりブラウザ上で Ctrl-Fとか使ってある単語を検索したときに、ヒットする数 tf = f/max(f) = 単語の頻度/文章で出現する単語の中で一番多い単語の数 修正(2009 1/6) tf = f
追記(2009/5/12) iKnow!ブログパーツははてなで対応済みです。 追記が遅れてしまいすいません。 少し前から噂のiKnow!を始めてみました。 複数のコースと２つの勉強法、Mobile、podcast、日記、コミュニティー これらを無料で提供している凄いサービスですね。 これからプレミアム会員限定！とか無料で使ってる人には制限が出たりするんだろうか。 主に2つの勉強法 iKnow! 単語やフレーズを覚える。 Dictation 文のつながりや穴埋め問題。 があります。それぞれ発音してくれるのでリスニング練習にもなりますね。 一緒に口ずさみながらやっています。 ・・といっても始めたばかりですが。 友達もいなく一人でやっているので、途中で挫折しないように律する意味をこめて、 ブログにiKnow!のブログパーツをつけて自分の進行度を晒してみました。 その際 はてなダイアリーに Fla
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