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    WBC 侍ジャパン

『めも』

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  • 独学の勉強について - めも

    3 users

    paper.hatenadiary.jp

    なんとなく考えていることを書き出してみる。 資格については取る意味が無いという意見をたまに耳にする。 実際、『資格 役に立たない』検索してみると「実務では役に立たない、現実は違う」みたいなページや怪しい資格(?)一覧を載せたページが出てくる。 確かに、仕事をする上で資格が直接的に役に立つこと、たとえば『あっ、ここ○○の資格の勉強でやったところだ!』みたいうまい話は広告や売り文句の中だけで、実際にはほとんど起こらない。CAREER SKILLSの終わりの方の記述にも 認定資格のための勉強をしなければ独学ではとても学べないようなことは、何ひとつなかった。 ... 認定資格を持っているからと言ってキャリアに大きな違いが出るわけではない。 (ジョン・ソンメズ. CAREER SKILLS, Japanese Edition, Kindle の位置No.12063-12064).』 とあるように、実

    • 学び
    • 2021/03/07 12:54
    • 一年の何%経過したかを表示するChrome extentionを作る - めも

      3 users

      paper.hatenadiary.jp

      この記事は何 作成したもの Chrome extentionsの作成方法 公開するまでの流れ 開発時に調べたこと javascriptによる操作 css この記事は何 Chrome extentionとして「一年の何%経過したかを表示する」拡張を作成したくなったので作成します。元旦から36日経過→10%経過と表示したいです。既存の拡張で完全に同じ機能を持つものが見当たらなかった+Chtome extentionの作成方法を知りたかったのがモチベです。 作成したもの chrome拡張としてインストールできます。特定日時まで後何日か・何日経過したかをchromeタスクバーに常に表示します。 Chrome extentionsの作成方法 作成についての基本的な要素は、以下のページを読み進めることで理解します。 Getting Started Tutorial - Google Chrome:背景

      • テクノロジー
      • 2020/11/04 17:56
      • extension
      • chrome
      • dev
      • 最近買った本について (2020.4.10付近) - めも

        3 users

        paper.hatenadiary.jp

        前回 大人のためのピアノレッスン下巻(斎藤 芳江 監修) 原色日本蝶類図鑑(川副 昭人, 若林 守男 著) 「物語」のつくり方入門 7つのレッスン(円山夢久 著) 涼宮ハルヒの驚愕 他(谷川 流 著) UXリサーチの道具箱 イノベーションのための質的調査・分析(樽本徹也 著) レガシーコードからの脱却(David Scott Bernstein 著) 鉛筆デッサン 基本の「き」(著 スタジオ・ものくろーむ ) チャート式大学教養 微分積分(加藤文元 監修/数研出版編集部 編著) COMITIA Kindle版で購入して無い本(=電子書籍ではない本)のみ記録してます。 前回 大人のためのピアノレッスン下巻(斎藤 芳江 監修) はじめから1人で学べる 大人のためのピアノレッスン 下巻 (DVD付) 発売日: 2006/05/12メディア: 楽譜 上巻を以前に購入・進めて下もやるか〜で放置、それ

        • 暮らし
        • 2020/04/19 19:59
        • Pythonのスタイルガイドの確認 - めも

          51 users

          paper.hatenadiary.jp

          スタイルガイド PEP-8 Google Python Style Guide django 既存のコードに対するpep8の確認 pep8 flake8 autopep8 docstringのフォーマット 各スタイルガイド要約 PEP8 Google C++ 参考文献 自分の確認用です. C++のスタイルガイド の確認も自分の勉強用です. スタイルガイド スタイルガイドは、出版物などにおいて統一した言葉遣いを規定する手引き (出典:スタイルガイド - Wikipedia) コーディングにおいても, 基本的な書き方のルールをある程度定めることで理解しやすいコードになりうる. いくつか種類が存在する. PEP-8 peps/pep-0008.txt at master · python/peps · GitHub はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント Google Python

          • テクノロジー
          • 2019/12/14 18:48
          • python
          • コーディングスタイル
          • あとで読む
          • ガイドライン
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          • techfeed
          • GitHub
          • 機械学習関係の論文を調べる時にみるページ - めも

            4 users

            paper.hatenadiary.jp

            まとめ・検索 Browse state-of-the-art arxiv sanity awesome-deep-learning-papers Search ICLR 2019 朱鷺の杜Wiki 解説・輪読 cvpr-challenge nlpaper-challenge Deep Learning JP arXivTimes ブログ IBM Research Blog Stanford NLP Group The Berkeley Artificial Intelligence Research Blog I’m a bandit - Random topics in optimization, probability, and statistics. By Sébastien Bubeck Airbnb Engineering & Data Science(Medium) faceb

            • テクノロジー
            • 2019/09/23 19:50
            • 推薦システムに関する資料集とメモ - めも

              3 users

              paper.hatenadiary.jp

              推薦システム 定義 評価指標 講義・解説スライドなど 推薦システムの分類 個人化による分類 アルゴリズムにて用いるデータによる分類 アルゴリズムによる分類 類似度 行列分解 ベイズ推定 バンディット Deep Learning xxx2vec Web上における推薦システム データの前処理 ユーザーの行動パターンの発見 時間情報を考慮した推薦 参考文献 個人用のメモです, 推薦システムを勉強したことがなかったので, おさらい. 後で目次含め中身丸ごと書き換え予定. 推薦システム 定義 以下に挙げることを行ってくれるようなシステム. 一言でいうと, ユーザの興味に合わせておすすめのコンテンツを勧める・お勧めでないコンテンツを除外するシステム. 推薦:ユーザーの目的に合致するコンテンツを幾つか選択して提示する 予測:コンテンツへのユーザーの評価を予測する フィルタリング:ユーザーにとって迷惑なコ

              • テクノロジー
              • 2019/02/06 12:32
              • 機械学習関係の無料pdfの一覧 - めも

                3 users

                paper.hatenadiary.jp

                Bayesian Reasoning and Machine Learning Computer Vision: Algorithms and Applications David MacKay: Information Theory, Pattern Recognition and Neural Networks Deep Learning Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction Introduction to Data Mining Introduction to Information Retrieval Reinforcement learning: : An Introduction Think Stats : Probability and Statistics for P

                • テクノロジー
                • 2018/12/09 07:44
                • unclassified
                • matplotlibでの凡例(ラベル)の表示場所・形式を変更する - めも

                  4 users

                  paper.hatenadiary.jp

                  日本語のラベルが文字化けしないようにする legend(凡例)の表示方法の指定 通常 スタイルシートで指定する 場所を指定(グラフ枠内) 凡例表示を複数列に分割する, 枠に影をつける, 横幅いっぱいにする グラフの枠外に表示する 凡例にタイトルをつける 凡例を分割して別々に表示する ラベル名を任意の文字列に付け替える 凡例の大きさ, フォントサイズ, 行間のスペースを変える その他の可視化例 株価データのプロット 決定木(分類)の可視化 決定木(回帰)の可視化 参考文献 たまに使うmatplotlibでのグラフ・プロットの作成の際のラベルの表示例です。 日本語のラベルが文字化けしないようにする pip install japanize-matplotlibなどとして japanize-matplotlibをインストールして下さい。その後、コードの中でimport japanize_matp

                  • テクノロジー
                  • 2018/03/25 15:17
                  • pythonでgensimを使ってトピックモデル(LDA)を行う - めも

                    3 users

                    paper.hatenadiary.jp

                    LDA用のデータの作成 単語の辞書を作成して出力 外部に保存したコーパスと辞書の読み込み LDAの実行 コード 出力例 gensimとjanomeを用いたLDAを行います。 必要なデータは一行ごとに文章が入ったtxtファイルです。 LDA用のデータの作成 data.txtには一行ごとに文章が保存されています。 この文章から名詞のみを取り出して、word_vectorに保存していきます。 import codecs as cd import gensim from janome.tokenizer import Tokenizer from gensim import corpora, models, similarities filename = 'data.txt' file = cd.open(filename, 'r', 'utf-8') lines = filed.readline

                    • テクノロジー
                    • 2018/03/08 12:46
                    • Zero-shot / One-shot Learningに関する資料集 - めも

                      3 users

                      paper.hatenadiary.jp

                      定義 Zero Shot Learning one shot learning 関連研究・スライド 2008年 Zero-data Learning of New Tasks 2009年 Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer 2013年 Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model 2014年 Transductive Multi-view Embedding for Zero-Shot Recognition and Annotation 2

                      • テクノロジー
                      • 2017/10/10 14:04
                      • 論文
                      • 機械学習
                      • 研究
                      • matplotlibでの散布図・プロット・アニメーションなどのサンプル集 - めも

                        6 users

                        paper.hatenadiary.jp

                        マルチラベルデータのプロット プロットするデータの作成 二次元で可視化 三次元で可視化 三次元で可視化してそれを回転させるアニメーションを作成 分類問題データのプロット Isomapで次元削減したものを可視化 プロットのマーカを変える+ランダムに色を生成する その他 矢印をプロットに追加 棒グラフなどを模様で埋める(hatch) jupyter notebookでアニメーションを埋め込む 長方形の枠をプロットする ヒートマップのアニメーション 利用可能なカラーマップの取得 利用可能なマーカー(点の形)の一覧の取得 ラベルの位置の調整 その他のプロットのサンプルコード 宇宙工学・天文学など seaborn のギャラリー matplotlibのギャラリー 毎回ぐぐるのもあれだったので。 よく使うものでなるべくドキュメントのギャラリーになさそうなもの。 適当に追記するかもしれません。 マルチラベ

                        • テクノロジー
                        • 2017/09/27 14:04
                        • python
                        • 動画のフレーム間の画像補完・アニメの中割り関係の論文のメモ - めも

                          4 users

                          paper.hatenadiary.jp

                          中割り 論文 中割り A filter based approach for inbetweening 動画のフレーム間の画像補完 Optical Flow Guided TV-L1. Video Interpolation and Restoration Multi-Level Video Frame Interpolation: Exploiting the Interaction Among Different Levels Deep multi-scale video prediction beyond mean square error Phase-based frame interpolation for video DeepMotion - A Convolutional Neural Network for Frame Interpolation Video Frame S

                          • アニメとゲーム
                          • 2017/09/21 07:15
                          • 3DCG
                          • anime
                          • XGBoostで自分で設計した目的関数(objectiveを自分で定義)で回帰を行う - めも

                            4 users

                            paper.hatenadiary.jp

                            やること Quantile Regression イメージ scikit-learnのGradientBoostingでの実装 XGBoostの目的関数を変更する 目的関数 結果 他の目的関数 やること xgboostの目的関数を定義済みのものから自分で定義したものに変える。 回帰は常に 正解ラベル=予測の平均値 だったらいいのだけれど、予測を外したらまずいケースも現実問題では存在する。 なので、予測を外したらダメなケースだけは特にペナルティを大きくした目的関数を自分で定義したかった。 今回は練習でQuantile Regressionをxgboostを使って行う。 Quantile Regression Koenker, Roger. Quantile regression. No. 38. Cambridge university press, 2005. イメージ の赤実線以下のサン

                            • テクノロジー
                            • 2017/06/28 22:43
                            • 機械学習
                            • 強化学習関係のMOOCs(オンライン講座)のメモ - めも

                              3 users

                              paper.hatenadiary.jp

                              CS 598 LAZ: Cutting-Edge Trends in Deep Learning and Recognition CS 294: Deep Reinforcement Learning, Spring 2017 UCL Course on RL Sutton本 CS294をいつか見たいけれども、朝になった。 次はTree-structured Parzen Estimatorとかを調べる予定。 CS 598 LAZ: Cutting-Edge Trends in Deep Learning and Recognition 講義ページ:CS 598 LAZ 最近の deep 系の主な話題を順番にふれていく講義。強化学習も途中に一回。Feature pyramid networksとか 2016/12 以降の完全に追いきれていないテーマの説明がスライドにあるので、概要を把握する

                              • 暮らし
                              • 2017/06/07 19:31
                              • Hyperoptなどのハイパーパラメータチューニングとその関連手法についてのメモ - めも

                                4 users

                                paper.hatenadiary.jp

                                ハイパーパラメータの定義 探索手法 Random Search Manual coordinate descend Grid Search Particle Swarm Optimization Genetic Algorithm Sequential Model-Based Optimization(SMBO) Tree-structured Parzen Estimator(TPE) Sequential Model-Based-optimization for general Algorithm Configuration(SMAC) Fast LineAr SearcH(FLASH) Optuna 参考文献 ねむい。SMACとTPEが概要しかつかめていないので次はここを調べよう。 追記:jsaiにて発表があるのを見つけました、行けばよかった...自分で断っといといてあれだけど...

                                • 暮らし
                                • 2017/06/07 17:11
                                • めも

                                  3 users

                                  paper.hatenadiary.jp

                                  2021-02-23 TOONIZEのVOCALOID 趣味 雑談 とてもいい。レンもほしいけどもう置く場所がない。 2023-01-15 ジオゲッサー課金したマン ゲーム 趣味 RiJで配信を見て昨日はじめてトライした。 ひとことでまとめると、めちゃはまりそう。 日本をやろうと思ってたらいつの間にか世界に飛ばされてましたが、世界が結構楽しめそうなのでしばらく世界遊ぼうと思います。ジオゲッサーで調べたことは以下のページに… 2023-01-14 自分なりにルールを決めてNovelAIを使ってみる イラスト・絵 雑談 以下の点は守りたいと思います。 i2iを使用する際は入力の画像も投稿し、自分で作成した画像以外は入力に使用しない 保存すると決めた画像は乱数・設定・プロンプトを保存して再現できるようにする 投稿する場合は「AI生成」「ai_generated_art」のいずれか… 2023-0

                                  • テクノロジー
                                  • 2017/05/10 19:15
                                  • 機械学習
                                  • エラー解決:pandas.read_csvで日本語を含んだcsvを読み込めない - めも

                                    4 users

                                    paper.hatenadiary.jp

                                    エラー内容 原因 解決法 解決法1:オプションで指定 解決法2:エラーを放置してshift-jisに変換 関連ページ エラー内容 例えば、以下のようなエラーメッセージが表示される。 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x92 in position 0: invalid start byte UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x95 in position 0: invalid start byte UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte 'utf-8' codec can't decode byte 0x??

                                    • テクノロジー
                                    • 2017/03/04 17:16
                                    • python
                                    • 画像処理系のDeep Learningの基本的な手法 - めも

                                      4 users

                                      paper.hatenadiary.jp

                                      まとめ資料 サーベイ The Deep Learning textbook by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville Deep Learning in Neural Networks: An Overview 画像・動画 画像分類問題 AlexNet (ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks) GoogLeNet Visual Geometry Group Network 物体認識 R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO: Real-Time Object Detection Overfeat 特徴抽出・エンベッディング Caffe: Convolutional architecture for fast

                                      • 暮らし
                                      • 2017/02/05 17:33
                                      • pythonでBidirectional LSTMを使った分類問題 - めも

                                        3 users

                                        paper.hatenadiary.jp

                                        モデルの定義 モデルの精度の確認 コード 出力 Bidirectional LSTMを使って時系列データを2クラスに分類できるか確かめる。 Schuster, Mike, and Kuldip K. Paliwal. "Bidirectional recurrent neural networks." IEEE Transactions on Signal Processing 45.11 (1997): 2673-2681. らによって導入された LSTMの拡張版。以下にBidirectional LSTMの簡単な説明とコードあり。 www.wildml.com github.com モデルの定義 model = Sequential() model.add(Embedding(100, 128, input_length=X_train.shape[1])) model.add(Bid

                                        • テクノロジー
                                        • 2017/01/19 13:54
                                        • データの次元削減に関する資料集 - めも

                                          45 users

                                          paper.hatenadiary.jp

                                          次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE) Multidimensional Scaling(MDS) Isomap Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps(LE) Semidefinite Embedding (SDE) Latent Dirichlet Allocation(LDA) Labeled LDA P

                                          • テクノロジー
                                          • 2017/01/14 13:59
                                          • t-SNE
                                          • 次元削減
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                                          • Richard S. Suttonら著の強化学習本のドラフト版が公開 - めも

                                            15 users

                                            paper.hatenadiary.jp

                                            pdf サンプルコード 追記 このドラフト版の前の本 Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement learning: An introduction. Vol. 1. No. 1. Cambridge: MIT press, 1998. で有名なRichard S. Sutton氏による新しい強化学習本のドラフト版が以下のページより閲覧できます。総計400p超+サンプルコードあり。 pdf タイトル:Reinforcement Learning: An Introduction. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/the-book-2nd.html サンプルコード github.com 追記 バン

                                            • テクノロジー
                                            • 2017/01/13 20:57
                                            • 強化学習
                                            • 機械学習
                                            • learning
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