A simple tool to create and export beautiful charts in minutes
秘伝のタレとなったEmacsの設定をgitで管理するなどして, 複数の環境で同じ設定を使うようにするのはかなり一般的になってきました. ただ, 使っている非標準パッケージも含めてきちんと管理しようと思うとけっこう大変です. とくに, 以下のような点はぜひとも実現したいところですが, (これまでは)なかなか難しい部分もありました. 使っているパッケージのインストールを自動化したい いろいろな配布元(GitHub, Emacs Wiki, 個人Webサイト, etc.)からインストールしたい きちんと動くことがわかっているパッケージバージョンに固定したい 新しいパッケージを簡単に試したい パッケージと設定の対応をわかりやすくしたい この目的のために, 最近はCaskを使うのが流行っているようですが, 上に挙げたポイントをすべて解決しているわけではありません. 筆者のまわりでも, Caskを使っ
Use case of Scala Finagle in SmartNews, Inc.Read less
Presentation slides at https://jissenscala.doorkeeper.jp/events/19660
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
ご無沙汰しております。(挨拶) 約半年ぶりの更新でもっと更新したいことは色々とあったんですが、今ふと書きたくなったので衝動的に殴り書きをしていこうと思います。 タイトルに反して、ただの自分語りです。 私が研究者を辞めた理由 – 塞翁失馬、焉知非福 を読んで思ったことと近況の報告です。 近況報告 さて、私は9年間の大学生活(学士4年+修士2年+博士3年)を終え、4月から企業で働きます。 博士の学位を取ることができなかったので修士卒での入社となります。修士でも雇ってくれる企業には感謝です。 環境が悪かったなどということはなく、純粋に自分の怠惰、怠惰に起因する能力不足が原因であると思っています。 博士になんかなりたくなかった 学位が取れなかった人間が何言ってんだって話なんですけども。 外的要因で博士課程に進むということ 私の場合、そもそも博士課程に進みたいと思っていませんでした。 「それなら何故
2014.12.6. Nagoya.R #12 外国語教育研究の仮想データを用いてRのlme4パッケージやlmerTestパッケージを使ってみるというような主旨の発表です。 slideshare上から無料でダウンロードできなくなってしまったので,speakerdeckにも同じ資料をあげました。ダウンロードされたい方,広告がうっとおしいという方は下記のURLからどうぞ。 https://speakerdeck.com/tam07pb915/an-introduction-to-lme
先日Deep Learningでラブライブ!キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか?のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
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