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 なぜ世界にWikiLeaksが必要なのか (TED Talks) Julian Assange / 青木靖 訳 2010年7月 クリス・アンダーソン  ようこそ、ジュリアン。あなたの作ったWikiLeaksがこの数年すっぱ抜いてきたものは、世界中の報道機関すべてを合わせたよりも多いと伺いました。そんなことってあり得るのでしょうか？。 ジュリアン・アサンジ  あり得ていいのでしょうかねえ…憂えますよね。小さな活動家の一団の方が機密情報をより多く公開できているなんて、世界の報道機関の仕事ぶりはまずいのではないでしょうか。 クリス  どういう仕組みなんですか？ どう情報を受け取り、どうプライバシーを守っているんですか？ ジュリアン  私達が受け取る情報は、おそらくは内部告発によるものです。データの受け渡し方法はいくつも用意しています。例えば最新の暗号技術を用い、インターネット上で痕跡を消しつ

Paul Graham / 青木靖 訳 2007年8月 いいプログラマは、自分のコードに集中しているとき、それを頭の中に保持しておくことができる。数学者が取り組んでいる問題を頭の中に入れているのといっしょだ。数学者は学校で子供たちが習っているように、紙の上で問題の解いているわけではない。彼らは多くの部分を頭の中でやっているのだ。問題の領域をよく把握しようと努めることで、普通の人が記憶にある育った家の中を歩き回れるように、数学者は頭の中で問題空間を歩き回ることができる。最高の状態で行われるプログラミングもそうだ。プログラムの全体を頭の中に入れたなら、それを思い通りに操れるようになる。 これはプロジェクトのはじめにおいては特に価値がある。それはプログラムを作り始めるときに最も重要なことが、やっていることを変えられるということだからだ。単に問題の解き方を変えるという ことではなく、解いている問題

必要な事前知識† 微積分：多変量の微分や積分は必要です．ラグランジュの未定乗数法や簡単な変分も必要ですがこれらは付録に簡単な解説があります．複素数の微積分については不要です． 線形代数：3×3以上の固有値・逆行列，行列に対する微積分は必要ですが，これらについては付録に簡単にまとめられています．\(l^2\)空間やヒルベルト空間，複素数については不要です． 確率：基礎については1章で述べられていますが，確率の扱いや考えに慣れていると便利です．確率測度など公理にまで踏み込んだ知識や，統計の検定などの知識は不要です． ↑ 本書に関連する分野† 以下の分野でデータからの予測や分析が必要とされる分野 対象分野：本書と直接的な関連がある分野には次のようなものがあります． 機械学習，パターン認識，統計，データマイニング 応用分野：機械学習，パターン認識，統計的予測技術が応用されている分野には次のようなも

The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spendin