(櫻歌ミコ・灯月アカリ)分岐流路(オリジナル) ●あの時別の道を選んでいたらこんな人生じゃなかったかもしれないのに、だけどあの時選ばなかった未...
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for Data Science¶@BenSadeghi [Twitter, GitHub, Linkedin] Based on presentations by John Myles White[1][2][3], Stefan Karpinski and others Contents¶ Background Why use Julia? Language Basics Types Linear Algebra Functions, Multiple Dispatch Programming Styles Package Manager Statistics in Julia Tabular Data Data Visualization Machine Learning Algorithms Unsupervised Supervised Resources Background¶
This article is brought to you by Hookdeck: The Serverless Event Gateway Hookdeck is a reliable and scalable serverless event gateway for sending, receiving, authenticating, transforming, filtering, and routing events between services in your event-driven architecture. Learn more Having spent some time this week with Elm I have seen plenty of things to make me like it, a more in-depth review of my
Introduction There are two major categories of compression algorithms: lossy and lossless. Lossy compression algorithms involve the reduction of a file’s size usually by removing small details that require a large amount of data to store at full fidelity. In lossy compression, it is impossible to restore the original file due to the removal of essential data. Lossy compression is most commonly use
状態管理のモデル案: spawn/killモデルの実装を作ってみた。 worldsパッケージがそれだ(露骨な名前だが赦してほしい)。前の記事と違う点は、Worldがモナド変換子として実装されている点だけである。 worlds-exampleは画面内のキャラクターを方向キーで操作する例。メインのプログラムは以下のようになっている: import Include import Types import qualified Entity.Player as Player import Assets main = runGameDefault $ runWorldT $ do player <- spawn $ Player.new (V2 240 240) forever $ do whenM (lift $ keyPress KeyLeft) $ player .! Player.Move L
AdaGrad(Adaptive Gradient)というオンライン学習のアルゴリズムを実装しました。 https://github.com/echizentm/AdaGrad 論文: Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization(http://www.magicbroom.info/Papers/DuchiHaSi10.pdf) AdaGradはAROWのように重みの更新を適応的に行うことが出来るほか、正則化のアルゴリズムと組み合わせることが出来るという利点があります。 このためFOBOSやRDAなどを用いたL1正則化によって特徴量を疎にすることが出来ます。今回はRDAと組み合わせたAdaGradをperlで実装しました。 RDAを用いた理由は上記論文でFOBOSよりも高性能だった
Open-source Intuitive and familiar, yet new user interface C-like expression parser Full-featured debugging of DLL and EXE files (TitanEngine) IDA-like sidebar with jump arrows IDA-like instruction token highlighter (highlight registers, etc.) Memory map Symbol view Thread view Source code view Graph view Content-sensitive register view Fully customizable color scheme Dynamically recognize modules
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