文章を書くノウハウを伝授
ITエンジニアにとって文書作成技術は欠かせません。日常のメールのやりとりにはじまり、要件定義書、機能仕様書、企画の提案書など、上司やチーム、顧客などに対して、文章でコミュニケーションをとる機会がとても多いからです。 連載『悪文と良文から学ぶロジカル・ライティング』では、論理的にわかりやすい文章を書くノウハウを伝授しています。ITエンジニアが日常的に用いるであろう文章を例に使い、どこが悪くてどう直せばいいのかといったポイントをわかりやすく解説しています。実践すれば、誰でもすぐにわかりやすい文書が書けるようになるはずです。 オリエンテーション ITエンジニアにとって「書く技術」とは？ 文書の全体構成を組み立てられるようにする 内容を大きく分けて項目を立てる 適切な順番で項目を並べる 話の階層をそろえる 文章表現の基本ルールをマスターする 主語と述語を対応させる 修飾語と被修飾語をはっきりさせる
成果5倍！「ハーバード式勉強方法」の秘密 | 達人のテクニック
ビジネスマンは常に勉強に追われている。資格取得にスキルアップ、新しいプロジェクトに抜擢されれば畑違いの業界知識も学ばなければならない。しかし、仕事をしながら勉強時間を確保するのは難しい。疲れた体を引きずってスクールに通っても、目に見える成果はなかなか出ない。短期間で成果をあげる勉強法はないだろうか。 「講義を受けて勉強する際に使う時間を、予習・授業・復習の3つに分けて考えましょう。普通の人は授業が一番で予習が二番、復習が三番目と考えていると思います。しかし、私は復習がもっとも重要で予習が二番。授業は勉強をするきっかけにすぎない。どんな知識も、復習をしなければ定着しませんよ」 こう語るのはハーバード経営大学院に留学経験のあるライフネット生命副社長の岩瀬大輔氏。岩瀬氏は成績上位5％に入り、成績最優秀称号を受けて同大学院を卒業した。 「ハーバード時代も復習を重視していました。勉強は消費するもので
tailコマンドって-c使うと超速い - As a Futurist...
Twitter でつぶやいたら意外と知られて無かったので記事にしておきます。 Linux とかで巨大なログファイルとかを扱うときに、head や tail というコマンドで先頭から何行とか 末尾から何行を見たい時があると思います。 例えばアクセスログで末尾から 10000000 行目辺りをみたいとかいうときに $ tail -n 10000000 access_log | head とかするとかなり遅いと思います。これはログの後ろの方から読み込みながら 行数を計算しているからで、10000000 行分数えないとどこから表示すればいいのかわからないので なかなか結果が返ってこなくてヤキモキしてしまいます。 こんなときに、-cというオプションを使うと超高速で結果が返ってきます。-cというのは -c, --bytes=N output the last N bytes とある様に、ファイルの末尾
nokunoの日記
引き続き東大の「創造情報学連携講義VII」より賀沢さんの課題1でもある、IBMモデル1の実装を行いました。創造情報学連携講座IBMモデル1のEMアルゴリズムを実装してサンプルデータで結果を確認せよという問題です。 #!/usr/bin/env python from collections import defaultdict def train(corpus): pair = defaultdict(float) for english, forein in corpus: for e in english.split(" "): for f in forein.split(" "): pair[(e,f)] += 1. print 'pair:', pair t = defaultdict(float) for e,f in pair.keys(): t[(e,f)] = 0.25 f
TokyoNLP #4 を開催しました - nokunoの日記
第4回 自然言語処理勉強会＠東京 : ATND N-gram Language Model for Speech Recognition by @y_shindoh さん 音声認識の概要 音声データ（音声特徴量MFC,PLP)→音声認識エンジン（デコーダ）→音声認識結果 音響モデル＋言語モデル 音声特徴量（MFC）：LPCM→スペクトル→MFC フレーミング、ハミング窓、高域強調フィルタ、FFT 絶対値→聴覚フィルタ→対数化→DCT 階層モデル：単語→モーラ→音素 読みが複数ある場合は？→両方考える、確率を振ることもある音声認識のしくみ 高周波を落とした場合（電話など）は？ →専用の音響モデルを作ったり、ローカルで特徴抽出したり 音声認識の種類：独立単語型、記述文法型（CFG）、ディクテーション型（N-gram） 音声認識では通常3-gramが用いられる。 単語N-gramの高精度化と0頻
Sources of evidence for vertical selection (SIGIR 2009)読んだメモ - 糞糞糞ネット弁慶
Sources of evidence for vertical selection SIGIR2009のbest paper． この論文は何をしているのか vertical selectionと言うと全くピンと来ない．上手いこと示す言葉を知らないので具体例を挙げる．例えばgoogleで「桜高軽音部」と検索すると3件目に「桜高軽音部」で動画を検索した結果へのリンクが張られる．また，「JAL」で検索した場合には5件目に「JAL」でニュースを検索した結果へのリンクが張られる． このような「動画」「ニュース」「画像」などの区分をverticalと呼び，検索クエリに対してそれらへの検索を同時に行うべきか行わないべきか，どのverticalに対して行うべきか，を示したのがこの論文． 問題設定 検索エンジンに対するクエリに対し，いずれかのverticalに割り振るか，もしくはどのverticalにも割
第４回 自然言語処理勉強会＠東京 #tokyonlp - 木曜不足
第4回 自然言語処理勉強会＠東京 : ATNDに のこのこ行ってきました。主催の id:nokuno さん、参加者＆発表者のみなさん、そして会場提供して下さった EC ナビさん、ありがとうございました＆お疲れ様でした。 第４回 #TokyoNLP - Togetter 詳しい内容は nokuno さんによるまとめ を参照してもらって、ここではとっても短く紹介＆感想。 N-gram Language Model for Speech Recognition by @y_shindohさん 音声認識と言語モデル。言語モデルとしての性能と認識精度はまた別だよ、が一番響いた。 デモが動いていた。「料理のレシピで学習させたから、料理の話題なら正しく認識できる」ということがきちんと示せていたことにももちろんすごく感心したけど、「料理以外の話題だとボロボロ」もとてもおもしろかった。 特定話者に最適化とか
電子書籍はじめました
@hillbigさんが絶賛していたので，昨年末Kindleを買いました．そして，最近ようやく届きました．早速使ってみたのですが，これはいい！ 良い点 軽いボタンなので片手で操作できる 見やすい電池長持ち悪い点 日本語の書籍が無い同期周りの機能がいまいち一番の印象は軽いということです．iPadは常に持ち歩くには重いです．私は休日などは小さめのかばんを持ち歩くのですが，iPadでは大きくて入りません．そして，実は大事なのがボタン操作という点です．古臭いという人もいるかと思いますが，ボタンのおかげで持っていてでそのまま次ページボタンが押せます．片手で読めます．手袋をしていても読めます．500ページのハードカバーの洋書が片手でサクサク読める．小さなところですが，新しい読書スタイルという感じで感動しますよ．他の2点は省略． 日本語書籍がamazonから購入できないのは周知の事実ですが，いろいろな経路
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統計的機械翻訳入門 〜 第4回 #TokyoNLP で発表しました - nokunoの日記