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同僚のpython expertにNumbaの存在を教えてもらいました。 Examples — numba 0.14.0-63-ge5ceea5 documentation 事前のコンパイルがいらないってのはよろしいですね。 必要そうな関数レベルだけで書けば良さそうだし、exampleみると大体使い方がわかったような気がします。 というか@jit + 引数の形という１行を足すだけですか？？？基本的に。 vanilla pythonで書いたうえでsanity checkが終わったら、１行書き足すだけでhappyに慣れるとは、どれだけindulgeすれば気が済むのか・・・ Cythonとの比較を・・・・と思ったら、ありますね Numba vs Cython Numba vs. Cython: Take 2 1行たして１０００倍速い！！しゅごいいいい 試してみた というわけで試してみました。自宅

今までずっと*1学習したモデルとかは パラメータをテキストに書き出して再度読み込ませていました。 が、それってダメだったんですね。 いや、ダメじゃないんだけど。 シリアライズ、覚えました。 経緯 今、scikit-learnのSVMパッケージ http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm を使っているのですが、それで沢山のSVMモデルを学習して、 後で再利用するということが必要です。 そこで、SVMインスタンスの内部パラメータをファイルに書き出して再読み込みしようとしたところ、動きませんでした。 幸い、近くにscikit-learnのコントリビュータがいるのでどうすればいいか聴いたところ、 シリアライズしなよ ということでした。 scikit-learnにおける、モデルのシリアライズのやり方 http://scikit-learn.

最早旧聞に属しますが、 "SIGIR Paper Writing Tips" SIGIR Paper Writing Tips - Microsoft Research 自分はIRの人ではないですが、CV(PR),  NLP, MLな人にも役立ちそうな事が多いので超意訳してみます。超意訳なので、正しいことは保証しません。「あれ？」と思った方はご自身でちゃんと英和辞書引いてください・・・ Tip 17は本当に秀逸ですよねぇ～～～ ライセンスから このTipsはPeter Baileyによるもので、 Creative Commons Attribution-NonCommercial Creative Commons — Attribution-NonCommercial 3.0 Unported — CC BY-NC 3.0 に従って頒布されますよっと。 もし何か問題があることにお気づきの方