雑談力がつくニュースアプリ

乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1

TIからCC2541 SensorTag Development Kitというのが出てます。 赤くて、ライターくらいのサイズのやつです。 詳細は以下のTIサイトを参照して下さい。 http://www.tij.co.jp/ww/wireless_connectivity/sensortag/index.shtml?DCMP=advertorial201309&HQS=SensorTag-bs-tech-adv-jp BLEのワークショップなんかでちょいちょい見かけるので気になってたのですが、TIのサイトからとか買おうとすると25$で海外発送になるのでちょいと面倒なのでそのままに。 ET2013に仕事で行ったのでTIのブースを覗くと定価2,500円が2,200円だったので即行購入 こんな箱です

話題のEdisonを使ってみよう2 Intel IoT PlatformのAnalytics Dashboardへデータ送信 前回は使いはじめるための環境構築まで行いました。今回は実際にEdisonを利用してセンサーデータをクラウド上のサービスに連携してみようと思います。 今回やってみること 前回はセットアップとBluetoothで接続可能なセンサーデバイスであるSnesorTagとの接続までやってみました。今回はセンサーから取得できた値を、Edisonからクラウド上のサービスに送ってみたいと思います。 利用するのはIntelのIntel IoT Platformで提供されているIoT Analytics Dashboardです。IoT PlatformはIoTを構成するデバイスとソフトウェアを組み合わせIoT関連の新たなサービス開発を容易に進められるようにすることを目的とした基盤で、In

今年１月のInternational CESでお披露目されて以来、出るぞ出るぞと言われて待たされていたIntel Edisonが日本発売されてから一月弱ほど経過しました。技術系のブログを読まれるような方たちには、すでにその名前と存在は浸透してきているのではないでしょうか？ということで、筆者も一つ入手しましたので、これから何かやってみようとする足がかりとなるような投稿をいくつかしてみようかと思います。第１回の今回は導入として、諸々の環境構築を行います。 Intel Edisonとは？ EdisonはIntelが市場投入した汎用コンピューティング・プラットフォームでIoTやロボティクスその他もろもろの開発を迅速に行えるように様々な機能が組み込まれています。 Atom SoCが採用され、500MHzで動作するデュアルコア、デュアルスレッドのCPUと100MHz/32ビットのQuarkプロセッサー

昨年11月、米ラスベガスで開催されたカンファレンス「AWS re:Invent 2013」で、ストリーミングデータをリアルタイムに処理するサービスである「Amazon Kinesis」が発表されました。ストリーミングデータをリアルタイムに処理...と、なにやら難しそうな感じがしますが、API、SDKが公開されているので簡単に試すことができます。今回はRuby向けAWS SDKを利用し、Amazon Kinesisを操作してみます。 Amazon Kinesisとは Amazon Kinesisは、Amazon Web Servicesが提供するストリーミングデータをリアルタイムに処理する為のサービスです。近年ビッグデータの処理や分析が注目されてきましたが、バッチ処理が主流でした。Amazon Kinesisを利用すると、リアルタイムにストリーミングデータの処理や分析が可能です。また、Ama

先にまとめ 現在の勤務先を退職することにしました。本日が最終出社日です。 次はまだ決まっていません。というか、どことも具体的な話はまだしていない、という段階です。面白そうな職場はどこにあるかなと探している段階ですので、魅力的なところに心当たりがある方はぜひご連絡ください。色々な人と話ができるといいなあと思っています。 現職について 11月半ばくらいまでは転職はまったく考えていませんでした。が、その頃の世間の技術的な流れなどを見ていて、ちょっと技術的に異なることをやろうかなあ、と考えたのが直接的な理由です。今後どうするかを考えたとき、せっかくなら働く環境なども変えてしまった方がこれからの人生が刺激の多いものになりそうだということで、現職を退職することを決めました。 やりたいことを変えるだけなら社内でやればいいだろう、という話を会社側からはされましたし、もっともなことでもあるのですが、同時に前

こちらでは、おすすめの当日のセッションの動画、プレゼンテーション資料をご覧いただけます。（順次アップデート中） トラック別のセッション紹介はこちら ≫

2. Are we any closer to understanding biological models of computation? I think the success of deep learning gives a lot of credibility to the idea that we learn multiple layers of distributed representations using stochastic gradient descent. However, I think we are probably a long way from understanding how the brain does this. Evolution must have found an efficient way to adapt features that ar

参加者の皆さん、 ISUCON4 予選、お疲れ様でした。 ISUCON4 運営チームの @rosylilly です。 すでに予選問題の解説記事もあがっていますが、この記事では、ベンチマーカー実装者が予選参加者となるべく同じ状況で、出来る限り高得点を出すことを重点に置いたピーキーな解答例について解説します。 ※ 別解となる、この記事ほどピーキーではない @sorah による解答記事はこちらです。 また、実装されたソースコードは GitHub にて公開しています。 前提 実装時間は皆さんとおなじ8時間程度を想定しています この実装はすべて僕一人で行います 架空の想定として、運営チーム(@mirakui, @sorah, @rosylilly)で予選に参加している状況としています @mirakui と @sorah がまったく別の実装を行っている設定です(去年の予選と同じ状況) 僕は出題者であり

JavaScriptで強力なUnicodeを扱う方法について書きます！（嘘） 先月末に発売されたWEB+DB PRESS Vol.78で「フロントエンドの国際化」の記事を書いたのは前回書いた通り。 WEB+DB PRESS Vol.78に「フロントエンドの国際化」について書いた！ - teppeis blog 記事内で、JSの文字列は基本UTF-16なのでサロゲートペアがうまく扱えないっていう問題は書いたけど、じゃあどうすればいいの？っていうのは載せられなかったので書く。 文字数のカウント 「𠮷（U+20BB7、つちよしだ）」や「𩸽（U+29E3D、ほっけ）」はUTF-16ではサロゲートペアで表現するのでlengthが見た目とズレる。 console.log("𠮷野家で𩸽".length); // 7 これを「5文字」とカウントしたいという話。 正規表現を使う方法 たぶん実装が一番

MAMP付属のMySQLではなくMac OSに直にMySQLをインストールする場合の手順を以下にまとめておく。 ダウンロードするもの 以下のサイトよりMySQLをダウンロードする。ダウンロード時にはアカウントの登録を求められるが特に費用は掛からない。 MySQL :: Download MySQL Community Server 私の環境はMBA 64bitである為、＜Mac OS X ver. XX.X (x86, 64-bit), DMG Archive＞ファイルをダウンロードした。 インストールするもの ダウンロードしたファイル(mysql-X.X.XX-osxXX.X-x86_64.dmg)をマウントした後、下記の順番でパッケージとパネルをインストールする。 mysql-X.X.XX-osxXX.X-x86_64.pkg MySQLStartupItem.pkg MySQL.pr