情報処理学会 第217回自然言語処理研究会 http://www.nl-ipsj.or.jp/NL217program.htmlRead less
![Word2vecの並列実行時の学習速度の改善](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82063028c9b6ab25b79ba24d59cdd99a05680b47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fokazakisignl217-140703204405-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
情報処理学会 第217回自然言語処理研究会 http://www.nl-ipsj.or.jp/NL217program.htmlRead less
こんにちは、初心者です。 適当なニュース記事があったとして、ニュースのカテゴリを推測するみたいな、よくあるやつをやってみました。Python3.3を使いました。 何をやるの? データセットはlivedoorニュースコーパスを使いました。 http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc クリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事だけを集めてるそうです。 トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャンネル 、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachy というクラスがあります。 データは、1記事1テキストファイルの形式で、クラス別のディレクトリにいっぱい入っています。 これを学習して、未知の文章に対して、お前は独女通信っぽい、お前は家電チャンネルっぽい、みたいに、分類が
UNIX/Linux の traceroute コマンドは、宛先までの送信経路を表示するコマンドである。Windows での tracert コマンドに相当する。 % traceroute www.jp.freebsd.org traceroute to www.jp.freebsd.org (211.14.6.xxx), 64 hops max, 40 byte packets 1 192.168.10.1 (192.168.10.1) 2.350 ms 1.478 ms 1.334 ms 2 fnbnifxxx.asahi-net.or.jp (211.13.148.xxx) 10.609 ms 3.868 ms 4.364 ms 3 fnbnip-gexxx.asahi-net.or.jp (211.13.148.xxx) 5.701 ms 4.496 ms 4.971 ms 4 t
$ dd bs=1M count=100 if=/dev/zero of=/home/ore/disktest oflag=direct 100+0 records in 100+0 records out 104857600 bytes (105 MB) copied, 0.06987 seconds, 1.5 GB/s 上記の場合、NUL(0x00)で埋められた1MBのデータを100回 /home/ore/disktest に書き込む。最後の "1.5 GB/s" がその結果の転送速度なので、たとえば複数のマシンで速度を比較したいときはこれを見るといいでしょう。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently
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