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Multi Touch Light Table: GERGWERK on Vimeo
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Email sender guidelines - Google Workspace Admin Help
Sender requirements and guidelines Follow these guidelines to help ensure messages are delivered to Gmail accounts as expected, and to help prevent Gmail from limiting sending rates, blocking messages, or marking messages as spam. Requirements for all senders Starting February 1, 2024, all email senders who send email to Gmail accounts must meet the requirements in this section. Important: If you
今こそ！git の branch を vim のステータスラインに表示！！するとき！！！ - Meltdown Countdown rev.
当然、ターミナルのプロンプトには表示させてますよね？zshならvcs_infoとか使えばいいですし。では、Vimはどうですか？各種git操作はVimからしないって？甘い、甘い。 git の branch を vim のステータスラインに表示 - #生存戦略 、それは - subtech 2008年3月のエントリですが、大変そうですね。でも今なら簡単です！fugitive を使えばいいんです！！ ギットギトなVimmerにはすっかりお馴染みかもしれないfugitiveです。それ自体は VimmerなGit使いはfugitive.vimを今すぐ入れたほうがいい - SELECT * FROM life; や Vim-users.jp - Hack #219: Gitを使う2 – Fugitive.vim あたりが詳しいです。 :Gstatusからのstage/unstageが便利すぎますね！
一杉裕志
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページの中身およびレイアウトを近々大幅に整理する予定です。 なお、数年後には完全閉鎖予定ですのでご注意ください。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 研究テーマ： 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ 機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 （自己組織化マップ、ベイジアンネット、
フォーカス（細谷08） | focus | 教員紹介 | 東京大学 大学院 情報理工学系研究科
脳のナゾを数理モデル（情報科学）で解く コンピュータ科学専攻 細谷晴夫 講師 大脳皮質モデル『BESOM』で知能の仕組みに迫る 本ものの人工知能実現へ、情報処理の仕方にメス 細谷講師は、コンピュータ科学専攻で唯一の脳科学の研究者である。目標にしているのは、「本ものの人工知能をつくる」こと。それを実現するには、人間の脳が情報処理をどのように実行しているか、そのメカニズムを知る必要がある。中でも、知能が発生する仕組みに焦点を当て、『計算論的脳科学』、わかりやすく言うと、数理モデルを使って迫ろうとしている。「非常に惚れ込んだ」魅力的なこのモデルを駆使すると、多くの脳科学者が予想するよりも早く、知能が生まれるプロセスがわかる可能性があると明快に答える。プログラミング言語の研究から脳科学研究に転身してわずか数年。きっかけは、2冊の本と研究者との出会いだった。「脳科学は情報科学者にとって本質的な貢献が
機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei
最近の論文で The Learning Behind Gmail Priority Inbox D.Aberdeen, O.Pacovsky & A.Slater というのがある。これはGmailの優先トレイで使っている機械学習のアルゴリズムについて解説したもの。というと難しそうな印象があるが、この論文で紹介されているPassive-Aggressiveという手法は実装がとても簡単。なので今回はこれについて解説するよ。 参考資料: Gmail - 優先トレイ Online Passive-Aggressive Algorithms K.Crammer et al. The Learning Behind Gmail Priority Inbox読んだメモ - 糞ネット弁慶 わかりやすい日本語解説 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBl
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
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