Disclaimer 私はネットワークの勉強もちゃんとしたことないし、Linux のソース読むのもはじめてな素人です。 何かおかしなところなどあれば、遠慮なくコメント欄でまさかりをお願いいたします。 ソースコードの引用に関して 本文中で Linux のコード／ドキュメントを引用している箇所がありますが、すべてタグ v4.11 のものです。また、日本語のコメント・翻訳文は筆者が入れたものです。 TL; DR Linux のカーネルパラメータ net.ipv4.tcp_tw_recycle は、バージョン4.12から廃止されました。 今後はこの設定は行わないようにしましょう（というかできません）。 一方、net.ipv4.tcp_tw_reuse は安全であり、引き続き利用できます。 …というだけの話なのですが、自分用にメモがてら経緯・背景などを記録しておきます。 なんで気がついたか このパラ

仕事ではじめる機械学習 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー） ちょうど仕事で機械学習を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて、目次をみたところ良さそうに思ったので読んでみました。 オライリーのEbookでPDF版を買ったのですが、まもなく紙版も出るようです。 まえがきには、CourseraのMachine Learningコースを受講するか、『ゼロからつくるディープラーニング』を読んでおくと良い、とありました。ぼくは直前に『ゼロからつくるディープラーニング』を読んだあとでしたが、いきなり1冊目に読んでも問題ないのではと思います。難しい数式などはあまり出てきません。とはいえ、ある程度の機械学習についての知識を持っているのが前提になっているので、少なくとも機械学習を取り扱う際によく出てくる用語の意味などはある程度知って

最近は仕事でも新しくGoのプロジェクトをイチからはじめることが増えてきて、コピペ元が欲しくなるので、スナップショットとして残しておきます。とくに Go でウェブアプリケーションを書くような場合を想定していて、npm エコシステムにも乗っていきます。 大まかな方針としては、 self-contained である グローバルな環境を汚染しない コマンド一発で開発環境が再現できる ……というところを目指します。 motemen/prchecklist がこれを達成しているつもりなので、以下、これを例に見ていきます。 依存ライブラリは dep なり何かしらのツールと Go 標準の vendoring で管理すればよい一方、そのツール自体であったり、他の開発中に必要なツール（golint とか gobump とか）であったりのインストールをどうするかという話。 npm であれば devDepende

「大量のインプット学習」が英語学習には必須。 英語を読んで、聞けて、話して、書けるようになるためには「大量のインプット学習」が必要です。 ここでいう「大量のインプット学習」とは黙読・リスニング・音読・暗唱の学習を指しています。ハルヨンではこれらの学習をまとめて定着学習と呼んでいます。 「英語を母語とする人々が読む英文」をそのまま聞いて意味をスラスラと理解できるようになるためにはどれくらいの学習量が必要でしょうか。5回や10回、その英文を繰り返し聴くだけでは全然足りません。 最低限の目安として「黙読(精読)10回、リスニング20回、音読10回、暗唱5回」を2周する必要があります。 つまり、最低限こなすべき回数は「1英文あたり、黙読20回、リスニング40回、音読20回、暗唱10回」となります。 ただし、この回数はあくまで目安の回数です。 自分にとって易しめの英文であれば、回数は少なくて済みます