![ショッピングサイトにおける製品写真の共用利用案が策定](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3f80ad4c5bec156a41e9d53dd558b4eb483e1844/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1040%2F449%2F01.jpg)
Modernizing OAuth interactions in Native Apps for Better Usability and Security Share Facebook Twitter LinkedIn Mail Posted by William Denniss, Product Manager, Identity and Authentication The Identity team is constantly striving to help Google users sign-in to third-party applications with their Google account in a secure and seamless way, and enable users to share select information from their a
単語と遊ぶ① 分布図を書いてみる 分布図を書くメソッドを以下のように定義しました。 通常、単語のベクトル表現は100次元とか300次元とかでモデルに学習させます。 それを次元圧縮して2次元に落とし込んだ後に可視化を行っています。 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt def draw_word_scatter(word, topn=30): """ 入力されたwordに似ている単語の分布図を描くためのメソッド """ # 似ている単語を求めるためにはGensim word2vecの以下の機能を利用 # model.most_similar(word, topn=topn) words = [x[0] for x in sorted(model.most_similar(word, topn
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