にゃるら（@nyalra）です。 今回はイブニング（講談社）にて「めしにしましょう」を好評連載中の小林銅蟲先生が、pixivコミックでも不定期に連載中の「寿司 虚空編」単行本発売を記念し、pixiv社内でインタビューをしてきました！ つまり、珍しくpixiv発での漫画がでるから買ってねという記事です。 インタビューという名目の手前、まるで初対面かのように銅蟲先生と会話していますが、別に僕と銅蟲先生は何度も会ったことあります。世の中そんなもんです。卑怯ですね。 銅蟲先生は、先日放送されたテレビ番組『ザ・ノンフィクション』でも紹介されています。

「SHA1ハッシュってあるだろう？」 放課後、いつものように情報処理室に行くと、高山先輩が嬉しそうな顔でそう言った。 「ええ、SHA1、ありますね」 「SHA1って何桁か覚えているかい？」 「えっと…」 一年下の後輩、岡村が口を開いた。 「50桁くらいはありましたっけ…？」 先輩はパソコンに向かって何かを打ちはじめた。 現在、情報部の部員は三人しかいない。部長の高山先輩と、二年の自分と、後輩の岡村だ。いや、正確に言うと、先輩の学年にはもう少しいたのだが、もうほとんど部室に来ることはなくなってしまった。無理もない、この季節になると先輩たちは受験勉強で忙しくなる。 「例えば、こういうふうに… 適当なSHA1の長さを…」 echo -n | openssl sha1 | awk '{print length}' 部長だけは今も部活に来てこうやって色々なことを教えてくれている。本人曰く、普通に勉強

TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その1） 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類するという、機械学習の基礎を説明します。 ・No.2 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その2） 線形多項分類器とソフトマックス関数で、3種類以上のデータを分類する方法を説明します。 ・No.3 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その1） No.1で説明した問題に対して、もっとも単純なニューラルネットワークを適用して、複雑な境界を持つ分類を実現します

TensorFlow の基本的な使い方やコーディング方法を、線形重回帰やロジスティック回帰、パーセプトロンの実装例を通じて解説しています。（機械学習初心者向け） ※2016/02/27に開催した「GDG京都 機械学習勉強会」で発表した資料です。Read less

一生モノの一冊。 「スゴ本＝すごい本」の何が凄いのかというと、読んだ目が変わってしまうところ。つまり、読前と読後で世界が変わってしまうほどの本こそが、スゴ本になる。もちろん世界は変わっちゃいない、それを眺めるわたしが、まるで異なる自分になっていることに気づかされるのだ。 『GEB（Godel, Escher, Bach）』は、天才が知を徹底的に遊んだスゴ本。不完全性定理のゲーデル、騙し絵のエッシャー、音楽の父バッハの業績を"自己言及"のキーワードとメタファーで縫い合わせ、数学、アート、音楽、禅、人工知能、認知科学、言語学、分子生物学を横断しつつ、科学と哲学と芸術のエンターテイメントに昇華させている。 ざっくりまとめてしまうと、本書のエッセンスは、エッシャーの『描く手』に現れる。右手が左手を、左手が右手を描いている絵だ。「手」の次元で見たとき、どちらが描く方で、どちらが描かれている方なのか、

「数学の美しさ」というものは、数学を深く理解することで初めて得られる感覚と言われます。美しさが伝わると数学嫌いも少しはマシになるのかもしれませんが、数学嫌いの人にはそもそも美しさを伝えることができないということで、歯がゆい思いをしている数学愛好家は多いもの。そんなときに便利な、「数学の概念」を視覚的に理解できるグラフィック集は以下の通りです。 soft question - Visually stunning math concepts which are easy to explain - Mathematics Stack Exchange http://math.stackexchange.com/questions/733754/visually-stunning-math-concepts-which-are-easy-to-explain ◆01：奇数の和 奇数の和が平方数にな

AppBankの数学少女 @spring_mao です。 数学ってとても面白いのに、一度ツマづくと戻って来れずに苦手意識を持ってしまう人が多いと思うのです。そんな方にも学生時代の印象を一旦忘れて、読んでいただきたい本が 数学ガール です。もちろん今勉強中の学生さんにも超絶オススメ。学校の勉強とは全く違うアプローチで数学の面白さに出会うことができると思いますよ！ 「数学ガール」シリーズ をiPadで読めるアプリはこちら → Books Lab HD 読めるシリーズはこちら 数学ガール HD Lite (無償版) 数学ガール HD 数学ガール/フェルマーの最終定理 HD 数学ガール/ゲーデルの不完全性定理 HD この数学ガールシリーズ最新刊（こちらは書籍です！）、『数学ガール／ガロア理論』が5月31日に発売されます。それを記念して、私 @spring_mao が著者の結城さんに突撃インタビュー

DimensionsとはフランスのJos Leys, Etienne Ghys, Aurelien Alvarezさん達が作成された数学教育用の動画です。全9章で、1章あたり14分ほどあります。射影幾何、多胞体、複素数、トポロジーがCGで分かりやすく解説されています(といっても、最後の方になると難しくなってきますが、特にファイブレーションなんて聞いたこともない単語です。)。 第1章 2次元 第2章 3次元 第3章 第4次元 第4章 第4次元 第5章 複素数 第6章 複素数 第7章 ファイブレーション 第8章 ファイブレーション 第9章 証明 動画のライセンスがCreative Commons(BY-NC-ND)になっていましたので、ニコニコ動画にアップロードしてみました。日本語版に字幕をつけています。字幕の翻訳とナレーションを担当されているのは、東京大学の坪井俊先生です。お疲れ様でした。

Real-life examples may not be best for teaching maths - BPS Research Digest 身近な具体例の利用は数学学習の助けにならない ― いきいき健康 NIKKEI NET 子供たちに算数を教えるのに，実世界の例を使うのは，いい方法のように思える。分数を教えるのにピザを使ってみたり，小数を教えるのに瓶と水を使ってみたり，とかね。紙の上で「これはこういうものだから，とにかくこうなるんだ」なんてふうに叩き込むよりも，目の前で実際に起こる出来事として見せた方が，実感をもって学ぶことができるんじゃないか……と。 ただ，こういった手法を数学の領域にまで持ち込むのは，あまりいい方法とは言えないかもしれない。オハイオ州立大学の Jennifer Kaminski らが大学生に対して行った実験によれば，抽象的な記号などを使って数学問題を教えら

2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集!　C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法