なんだかうまくいかない人のためのページ
つまるところ、「やるべきことをやらないと研究は進まない」のですが、 「やる気になる」にはどうしたらよいか、まとめてみます。 ここで書いているのは、あくまで「ヒント」です。 もしこれらを試してうまくいかなくても責任はとれません。 でも1つぐらいは、役に立つこともあるんじゃないかな、と思います。 まず、なぜ研究が進まない/うまくいかない(と感じる)のか考えましょう 例えば以下のような状況にありませんか？ やらなきゃいけないのはわかっているが、 なんとなくやる気が出ない、進まない。 研究・勉強は家でやっているから、別にいいでしょ？ 何をやったらいいのかわからない。 一生懸命、ちゃんとやっているつもりなのに、 ゼミ発表すると/原稿を見せると/学会に行くと、コテンパンにされる。 今やっていることが、いいのかどうかわからない。 やるべきことが多すぎて、あるいは、 今までやったことがないことをやらなけれ
VP8 - Wikipedia
VP8（ブイピーエイト）はGoogleに買収されたOn2テクノロジー社が開発した、ビデオコーデックの一つである[2]。 概要[編集] 2010年5月19日、Google I/OにてBSDライセンススタイルの、特許対応を計った修正ライセンスでオープンソースソフトウェアとなることが発表され[3]、その後Matroskaベースの独自フォーマットWebMと共にオープンソース化された。このライセンスはGPLとの互換性の問題が指摘されていたが[4][5]、その後のライセンス変更によって特許条項を削除したために問題は解消している[6]。開発においてはXiph.Orgが協力している[7]。 GoogleはYouTubeにおいて、全ての動画をWebMに変換すると表明した[8]。また、ブラウザを開発するMozillaはFirefoxをWebMに対応させ[8]、Operaもまた同様の対応をとった。Adobeは将
機械学習 × MapReduce - ny23の日記
個人的な興味というより，雑用絡みで眺めた論文の紹介．機械学習アルゴリズムを並列分散化するという話が最近流行っているようだ．全然網羅的ではないけど，誰かの役に立つかも知れないので，幾つかメモしておく．まず古典的にはこれ， Map-reduce for machine learning on multicore (NIPS 2006) 古典的な機械学習アルゴリズム（バッチ学習）の多くは，Statistical Query Model で記述できて，それらは summation form で記述できる (から，MapReduce で並列化できる)．実装は Mahout．ただ最近は，バッチアルゴリズムで解ける問題には多くの場合対応するオンラインアルゴリズムが提案されていて，バッチアルゴリズムを並列化することのメリットはあまり無い．オンラインアルゴリズムだとパラメタが連続的に更新されるので，MapR
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