菊田裕樹作曲による「死者の代弁者」の抜粋デモトラックです!パリ万国博覧会に始まり、科学時代の到来、二度の大戦を経て、未曾有の繁栄、進歩と調和に至る、20世紀という時代の本質を、メロディとハーモニーの妙を凝らしながら菊田裕樹が活写します!<収録曲>1) 死者の代弁者(Speaker for the Dead)(47:25)作曲・編曲/菊田裕樹
菊田裕樹作曲による「死者の代弁者」の抜粋デモトラックです!パリ万国博覧会に始まり、科学時代の到来、二度の大戦を経て、未曾有の繁栄、進歩と調和に至る、20世紀という時代の本質を、メロディとハーモニーの妙を凝らしながら菊田裕樹が活写します!<収録曲>1) 死者の代弁者(Speaker for the Dead)(47:25)作曲・編曲/菊田裕樹
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
Donald Knuth's 20th Annual Christmas Tree Lecture: (3/2)-ary Trees (2014) December 2, 2014 In previous lectures Professor Knuth has discussed binary trees, ternary trees, quaternary trees, etc., which are enumerated by the coefficients of important functions called generalized binomial series of order 2, 3, 4, etc. What happens when we consider generalized binomial series of order 3/2, or of othe
Python has some great data visualization librairies, but few can render GIFs or video animations. This post shows how to use MoviePy as a generic animation plugin for any other library. MoviePy lets you define custom animations with a function make_frame(t), which returns the video frame corresponding to time t (in seconds): from moviepy.editor import VideoClip def make_frame(t): """ returns an im
Nov 28, 2014 by Sebastian Raschka Turn Your Twitter Timeline into a Word Cloud Using Python Last week, I posted some visualizations in context of “Happy Rock Song” data mining project, and some people were curious about how I created the word clouds. I thought it might be interesting to use a different dataset for this tutorial: Your personal twitter timeline. Sections Turn Your Twitter Timeline i
この記事は Haskell Advent Calendar 2014 の 8 日目の記事です。 Haskell で SDL を利用してゲーム的な何かを作成するための入門記事です。 環境構築(Haskell Platform) Haskell の開発環境は Windows/Mac/Linux いずれでも構築可能です。僕は普段は Haskell のコーディングは Linux、特に Ubuntu 14.04 を使用することが多いですが、今回は Mac を選択しました。 Haskell Platform は最新を使用します。僕の Mac には少し古いバージョンが入っていたので: $ ghc --version The Glorious Glasgow Haskell Compilation System, version 7.6.3 以下のコマンドで何がアンインストールされるかを確認し: $ un
Julia Advent Calendar 2014 9日目の記事です。 はじめに CやFortranの関数をJuliaから呼ぶために使用するccallにおいて、ポインタに関係するハマりどころとその解決法を紹介します。純粋なJuliaを使っている場合にはポインタを意識することはめったにないと思うので、ccall を使う人(計算が重いボトルネック部分をCで書いてJuliaから呼びたい人、Cのライブラリのラッパーを書きたい/書いてる人)を主な読者と想定して記事を書きました(限定的でごめんなさい)。 困った時は、公式ドキュメントの Calling C and Fortran Code を参考にしましょう。 注意: 最新版の公式ドキュメントをいくつか引用していますが、ドキュメントは日々更新されていますので、この記事を読んで頂いた時点とは異なる可能性があることにご注意ください。 こんなとき ccal
sort :: (a -> a -> Bool) -> [a] -> [a] のような関数があるとき、ふと、適当な入力を与えたときにこの sort 関数は何回比較を行なうのだろうと気になることがある。 Scheme の場合なら何も考えずに比較手続きを wrap して、その中でカウンタを set! すればよい(Gauche の sort 手続きに合わせるために引数の順番が逆になっている。以下の Scheme コードはすべて処理系として Gauche を仮定する)。 (define (count-compare sort compare xs) (let ((n 0)) (sort xs (lambda (x y) (set! n (+ n 1)) (compare x y))) n)) しかし、この手続きは入力によってのみ出力が決まる純粋な関数なのに代入を使うのは負けたような気がする。何か他
Alyssa Carter An important result in computer science and type theory is that a type system corresponds to a particular logic system. How does this work? The basic idea is that of the Curry-Howard Correspondence. A type is interpreted as a proposition, and a value is interpreted as a proof of the proposition corresponding to its type. Most standard logical connectives can be derived from this idea
ふみ (DJ Monad) @fumieval オブジェクト指向向きの言語は、様々な状態とそれに対する手続きを独立した「オブジェクト」に切り離すことができるが、手続きそのものはファーストクラスではない。Haskellの場合は真逆で、好きなように手続きを定義できるが、状態を制御可能にしたまま分離する仕組みがなかった。 ふみ (DJ Monad) @fumieval …というのを昨日山本さんに話した。これが従来のOOPの世界とHaskellのスタイルの間にある地溝で、ここに橋をかけない限り、状態について不自由が発生し続けるだろう
ImageMagick, four point perspective distortion in a video Published by Silveira on 2014-12-07 Step 1) Download the video from Youtube using JDownloader. The best one was the original Japanese upload, The Game Awards 2014 å‡ºå±•æ˜ åƒ� ゼルダã�®ä¼�説 最新作, which is 720p. I saved this file as zelda_720p.mp4. Step 2) Transform the video in a series of PNGs. [bash]mplayer -nosound -vo png:z=9
Software engineering, programming methodology, languages, verification, general technology, publication culture, and more In support of his view of software methodology, Leslie Lamport likes to use the example of non-recursive Quicksort. Independently of the methodological arguments, his version of the algorithm should be better known. In fact, if I were teaching “data structures and algorithms” I
After doing a fantastic job explaining rebindable syntax to us yesterday, Benjamin Kovach has a second post for us today. This time, we’re again going to look at an extension to re-purpose existing Haskell syntax. Ben, it’s over to you! {-# LANGUAGE ParallelListComp, TransformListComp, MonadComprehensions, RecordWildCards #-} import GHC.Exts import qualified Data.Map as M import Data.Ord (comparin
Deep neural networks (DNNs) have recently been achieving state-of-the-art performance on a variety of pattern-recognition tasks, most notably visual classification problems. Given that DNNs are now able to classify objects in images with near-human-level performance, questions naturally arise as to what differences remain between computer and human vision. A recent study revealed that changing an
ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
「WindowsへのCoqのインストール」: 事情があって、AgdaかCoqを触ってみようか、と。 事情というのは、個々の命題の証明(確認)は割と簡単そうだが、命題がイッパイあるのでウンザリな状況のことです。家計簿の計算が筆算だと面倒だから電卓を使いたい、という状況と同様です。 それでCoqのインストールは済んだのですが、処理系の使い方が分からない。個々の操作は覚えていけばいいのでしょうが、そもそもCoq処理系が何をするものなのか? が理解できないのです。Web上にCoqの解説は幾つもあるのですが、「いやいや、そうじゃなくて、それ以前のことがサッパリわからんのですけど」という感じ。スタートラインに立てない。 それで、「Coqの解説」じゃなくて「Coqの仕様」を読んだほうがいいのかも、と https://coq.inria.fr/distrib/current/refman/ (リファレンス
Competitive Programming Advent Calendar 2014 7日目です。 今回は古典的なデータ構造をRubyで実装してみます。 まず通常の木、二分木からはじめ、その次に二分探索木、そして二分探索木に少し機能を加え高性能にした平衡二分探索木を扱います。 冒険の地図 木 二分木 二分探索木 平衡二分探索木 ランダム挿入二分探索木 Treap 基本 木(Tree) 以下の図は木の例です。一番上にある頂点(丸)を根と呼びます。各頂点に直接ぶら下がっている頂点たちをまとめて子と呼びます。子を持たない頂点を葉と呼びます。 頂点同士は辺(棒)で結ばれています。木には、辺によってループができないという特徴があります。 木の性質 木には素晴らしい性質があります。各頂点の子を根と考える(上の部分は無視する)と、それぞれの子も木になっているという点です。それらの木のことを部分木と呼
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