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    WWDC25

『qiita.com』

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  • Googleに落ちた話(前編) - Qiita

    3 users

    qiita.com/NaokiHamada

    Model = jgoal.model.SimpleGA Model.PopulationSize = 100 Model.Crossover = $OnePointCrossover Model.Mutation = $BitFlippingMutation OnePointCrossover = jgoal.crossover.OnePointCrossover OnePointCrossover.CrossoverRate = 0.2 BitFlippingMutation = jgoal.mutation.BitFlippingMutation BitFlippingMutation.MutationRate = 0.1 BitFlippingMutation.MaxFlip = 4 設定ファイルにしたがってオブジェクトが構築されて実験が走る。JavaのPropertiesに$で変

    • テクノロジー
    • 2019/05/31 13:46
    • GitLab CI で複数環境でのビルド・テスト・デプロイを行うためのパイプライン設計 - Qiita

      3 users

      qiita.com/NaokiHamada

      TL;DR クロスプラットフォーム開発や後方互換性のために,複数の環境でビルド・テスト・デプロイを実行したいことがよくあります.GitLab の CI/CD でこれを実現するためのパイプライン戦略は3つあります.それぞれ一長一短あるため,要求に応じて使い分ける必要があります. 単一パイプライン・単一ステージ:すべての環境を1つのパイプラインで処理する.ビルド,テスト,デプロイを1つのステージにまとめて処理する. 単一パイプライン・複数ステージ:すべての環境を1つのパイプラインで処理する.ビルド,テスト,デプロイを3つのステージに分けて処理する. 複数パイプライン・複数ステージ:それぞれの環境を異なるパイプラインで処理する.ビルド,テスト,デプロイを3つのステージに分けて処理する. なお,理論上は「複数パイプライン・単一ステージ」も考えられますが,あまり使いどころがないので本稿では扱いません

      • テクノロジー
      • 2018/09/11 09:13
      • GitLab
      • CI
      • 忙しい研究者のためのテストコードとドキュメントの書き方 - Qiita

        28 users

        qiita.com/NaokiHamada

        はじめに 「研究用のプログラムにもテストコードやドキュメント書いたほうがいいよね。」 「分かっちゃいるけど、そんな面倒なことやってられないよ。」 という研究者あるあるを解決すべく、僕が普段実践している開発スタイルを紹介します。 この開発スタイルのすごいところは: テストやドキュメントを一切書かない場合と比べて 追加の工数がほぼゼロ。 普通にコーディングしているだけで、いつのまにかテストコードとドキュメントまでできあがっている。 実装、コメント、テスト、ドキュメントが自然に同期するので、保守しやすい。 Pythonを例に紹介しますが、コメント内にテストを書けるツールと、コメントからドキュメントを生成できるツールをもつ言語ならばどれにでも応用できるはずです。 この開発スタイルに至った背景 ソフトウェア開発において、テストコードやドキュメントを整備することでプログラムの品質が向上することは広く知

        • テクノロジー
        • 2018/05/27 10:43
        • テスト
        • python
        • プログラム
        • test
        • research
        • 研究
        • 勾配法は本当に鞍点近傍にはまるのか?モース理論で考えてみる - Qiita

          80 users

          qiita.com/NaokiHamada

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DR 勾配法はほとんどのケースで極小点に収束する(鞍点には収束しない) この事実は力学系や最適化の分野ではよく知られているが,機械学習では新しい? 数年前にバズった勾配法の比較動画は実際の学習現象を説明できていないかも 鞍点の近傍での振舞いで差がつく? いや,そもそも鞍点近傍に流れ込まないかも 比較動画に登場した鞍点は,実際にはまず生じないタイプかも 機械学習にも役立つモース理論 ほとんどすべての関数はモース関数 モース関数の臨界点のタイプはわずか $d+1$ 種類($d$ は定義域次元) 安定/不安定多様体とモース・スメール複体

          • テクノロジー
          • 2018/02/12 13:05
          • 機械学習
          • math
          • 最適化
          • deeplearning
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          • MachineLearning
          • あとで読む
          • シンギュラリティは近い ~全人類がいますぐ注目すべき特異点論と多目的最適化の知られざる関係~ - Qiita

            18 users

            qiita.com/NaokiHamada

            はじめに Fujitsu Advent Calendar 2017 も25日目,とうとう最終日となりました.振り返れば今年1年,チェス・将棋・囲碁でトッププロを上回るAIが登場したり,日本のスパコンが環境性能世界ランキング上位を独占したり,ヒト型ロボットがバク宙したりと,シンギュラリティの到来を思わせるようなビッグニュースが度々報じられました.そんな1年の締めくくりとして,シンギュラリティについて解説しようと思います. さて,これから解説するシンギュラリティは,2045年に人工知能がどうこうという話ではなく,数学における 可微分写像の特異点論 (singularity theory of differentiable mappings) です.写像の微分がフルランクでない点=写像が特別な振る舞いをする点を調べる理論です. ……待って!ブラウザをそっ閉じないで!この可微分写像の特異点論こそが

            • テクノロジー
            • 2018/01/04 14:03
            • シンギュラリティ
            • 最適化
            • math
            • Qiita

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