ウェーブレット行列の省メモリ構築方法 - アスペ日記
ウェーブレット行列の構築方法について。 前に書いた記事とは違って、「ウェーブレット行列大好き！」って人*1以外が読んでもあんまり益がない記事だということをあらかじめ書いておく。 内容としては、相変わらず中学生以上の知識が必要ということはないけれど。 上の記事で書いたように、ウェーブレット行列は 2進数の基数ソートと同じような感じで構築できる。 で、基数ソートをするには、元の配列と同じだけの領域が必要になる。 だが、ウェーブレット行列のように各段階でのビット列だけが必要であるなら、その領域は必要ない。 ウェーブレット行列でも、ウェーブレット木のノードのようなものを持っておくことで、配列長のオーダーでなく、文字の種類のオーダー（一般的に配列長よりずっと小さい）だけの記憶領域で構築できる。 ぼくのウェーブレット行列ライブラリである wavelet-matrix-cpp や、 id:echizen
【New York University】Deep... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 以下のサイトに、「Image Classifier Demo 」と銘打った、Deep Learning ベースの画像認識器のデモアプリが公開されているので紹介します。 Image Classifier Demo このサイトはNYUのMattherw Zeiler氏により製作されたデモサイトです（※ NYUでDeep Learningと言うとYann Lecun先生を思い出すかもしれませんが、彼はRob Fergus研の方です）。彼はこのICCV2011の論文あたりで著名と言えます。 サイト中のAboutに
まさかの結末 - コンピュータ将棋選手権ネット中継
他の対局がすべて終わって、▲Bonanza（４勝２敗）－△GPS（５勝１敗）戦は勝った方が優勝という展開になりました。 上図は必勝と見られていたGPSが△８九龍と金を取って寄せに出たところ。 あのGPSが決めに出たのだから寄っているのだろうと、会場で戦況を見つめる人々はそう思いました。 しかし▲同角に（１）△７八銀▲同角では詰まない。 約800台の大規模クラスタが時間切迫により、ミスが生じました。 代わりに（２）△７六銀ならば詰みです。 時間に追われて詰みを逃すという、コンピュータらしからぬ、と思われるミスでした。 しかし現実に今でも、そういうことは起こりうるのです。 GPSが△７五金と打ったところで、会場では今大会一番のどよめきが起こりました。 手番をにぎったBonanzaは▲３四桂と打って攻めに転じます。
大どんでん返し - コンピュータ将棋選手権ネット中継
（窪田六段も注目） （Bonanzaの悲壮感さえ漂う粘りに保木さんは目を閉じる） （終盤、GPS将棋が優位を拡大していく。カメラマンがGPSブースに詰める） （ところが、時間切迫にGPS将棋が決め手をつかめない） （ついにGPS将棋が時間切れ負け） 他の結果は ponanza（５勝２敗）○－●激指（４勝３敗） NineDayFever（３勝４敗）●－○ツツカナ（３勝４敗） 習甦（２勝５敗）●－○YSS（１勝６敗） ５勝２敗でBonanza、ponanza、GPS将棋が並びました。「自分が勝った相手の選手の勝数の合計を計算し、この値の大きな選手を上位とする」SB方式により、Bonanzaがトップに立ちました。習甦－YSS戦の結果が逆ならponanzaが優勝でした。 （Bonanzaの大逆転勝利） （取材を受ける保木さん） （７年ぶり２回目の優勝。長い道のりだった）
Java8のStreamを使いこなす - きしだのHatena
さて、Java8で関数型っぽいことをやって遊んでみたわけですが、実際はそんな書き方しませんよね。 Java8で実際に使うのは、Streamです。 ということで、Streamの使い方をひととおり見てみます。 ※5/17 仕様変更があったので、修正しました 基本 まずは、Iterableインタフェースに用意されたforEachメソッドを見てみましょう。 List<String> names = Arrays.asList("hoge hoge", "foo bar", "naoki", "kishida"); names.forEach(s -> System.out.println(s)); これで次のように表示されます。 hoge hoge foo bar naoki kishida いままでの拡張forだと次のように書いてました List<String> names = Arrays.a
朝日新聞デジタル：国家公務員採用にＴＯＥＦＬ １５年度にも導入へ - 政治
ＴＯＥＦＬとＴＯＥＩＣ 【福山亜希】政府は「キャリア官僚」の採用試験で、２０１５年度（１６年度入省）にもＴＯＥＦＬ（トーフル）などの民間の英語試験を採り入れる方針を固めた。成長戦略の一つとして海外で活躍できる人材を育てるため、まず官僚の英語力を高めるという。昇進にもＴＯＥＦＬなどで一定の点数を求める案が出たが、現役官僚に「不安」と「抵抗」が広がり、見送ることになった。 かつての国家公務員採用１種にあたる「総合職」の採用試験で採り入れる。最近は毎年約２万５千人が受験し、約１５００人が合格している。 今の採用試験は英文読解が中心になっている。今後は、ヒアリングなどの英会話を含めた英語力をはかるＴＯＥＦＬなどの点数（スコア）を反映させる。採用試験の際に点数を提出させることなどが検討される見込みだ。どの程度の点数を求めるかは今後決める。ＴＯＥＦＬのほか、民間企業が社員の評価などにつかう英語力
ゆーすけべー日記
自分で持っているサイトのURLをTwitterで「ツイートする」みたいなのをHTMLのaタグのhref属性値、 つまりリンクで指定する方法。 いちいち各種サイト行ったり、過去のソース漁るのもメンドクサイのでまとめてみます。対象プラットフォームは Twitter Facebook LINE カカオトーク です。スマホアプリも入っていてカスタムスキーマで呼び出します。 前提としてシェア対象のページに「URL」と「タイトル」が存在してて、それぞれURIエスケープ出来ることとします。 表示の際に画像のボタンを使ったりしたいところですが、ここでは分かりやすいように「XXXでシェアする」っていうテキストリンクに統一してみます。 また、HTMLタグが長くなるので途中でぶった切ってるところがありますが、適宜くっつけて考えてくださいね。 Twitter <a href="https://twitter.co
Category:長大な項目名 - Wikipedia
このカテゴリは隠しカテゴリです。個人設定で適切な設定を行わない限り、このカテゴリに属しているページのカテゴリ欄には表示されません。 長大語を参照すること。 30字以上を基準とする。「!」や「-」などの約物も1字とみなすが、スペースは1字とみなさないものとする。 文字数カウントにあたり、曖昧さ回避の括弧は存在しないものとみなす。たとえば、フィリップ (シュレースヴィヒ＝ホルシュタイン＝ゾンダーブルク＝グリュックスブルク公)は5字とし、本カテゴリの対象外とする。 あくまでもWikipediaの項目名のみを掲載対象とする。「バンコク」、「テロ対策特別措置法」、「反セクト法」のように項目名自体が短い場合、正式名称が長くとも対象外とする。 目次
NIPS2012自棄読み その2 - 甲斐性なしのブログ
なんやかんやで前回から1ヶ月以上たってしまいました。 こりゃいかんということで、NIPS2012 part2いきます。 前回は機械学習の基礎的な手法を提案した論文を紹介しましたが、今回は応用よりの論文を2本取り上げてみました。 Learning Image Descriptors with the Boosting-Trick 画像のローカルな領域の特徴量（特徴ベクトル）記述手法としてSIFTやSURFなど勾配ベースの手法があります*1。これらは、回転・スケール変化などに不変であるため、物体検出等によく利用されますが、不変と言ってもやはり限界はつきもので、これらの特徴量を使っても検出に失敗することも多々あります。 そこで、ラベル付きのデータを用いて、この特徴量自体を教師あり学習的に求めて精度を上げようという枠組みがあります。ここで紹介する論文は、その枠組みの中で、領域の勾配情報を基にした弱
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