（翻訳）毎秒10GBでArrowからpandasへ - Qiita
始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 （原文：http://wesmckinney.com/blog/high-perf-arrow-to-pandas/ ） 2016/12/27 このポストでは、汎用的なArrowの列指向のメモリを、pandasのオブジェクトに高速に変換できるようにするための最近のApache Arrowでの作業について述べます。 pandasのDataFrameオブジェクトを高速に構築する際の課題 pandasのDataFrameオブジェクトを高速に構築する際に困難なことの1つは、「ネイティブの」内部メモリ構造が辞書や
Deep graphs—A general framework to represent and analyze heterogeneous complex systems across scales
ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
BONXを支える音声信号処理開発のウラガワ - bonx tech blog
皆様はじめまして、BONXで技術顧問をやっている粟飯原と言います。BONXでは、開発領域では音声信号処理アルゴリズム開発とVoIPシステムに関するソフトウェアレベルでの音声通話品質向上だったりが主ですが、他いろいろやってます。技術顧問という肩書を頂いては居ますが、VoIPサーバをgolangで書いたり、組み込み向けの音声処理ライブラリをC++で実際に書いてます。 BONXは、御存知の通りアウトドアにかぎらず複数人で行う様々なアクティビティをより楽しくするためのコミュニケーションツールとして、ウェアラブルトランシーバとそれに付随するアプリケーションの開発を行っています。今回は、その中でもBONXを支える技術の一つである、音声信号処理アルゴリズムの開発過程をまとめさせて頂きます。 BONXと音声信号処理 BONXは、アウトドアスポーツ等を行っている間に利用するトランシーバーであるので、通常のト
Pythonで自然発生する交通渋滞を見よう！ - Qiita
以前書いた Pythonでカオス・フラクタルを見よう！ と似たような数理モデル一発ネタであります. Optimal Velocity Model 坂東昌子さんという素粒子畑の物理屋さんがつくった渋滞モデルです. これは自然渋滞を表現するモデルとして有名です. 「事故なんかなくても車の数がある程度ありゃあ渋滞は起きるよ！」ということです. このモデルの骨子は, 前の車との車間距離に応じて目標速度が変化することにあります. 車間距離が大きければ法定速度で走ろうとするし, 小さければ速度を下げようとします. これを微分方程式で表現すると以下のようなものになります: \frac{d}{dt}x_n = v_n, \hspace{1cm}\frac{d}{dt}v_n = a\left[V(x_{n+1} - x_n) - v_n\right] $c$ は適当な定数. $V(h)$ はこんな概形です
日本メーカーが大苦戦!マシンビジョンの世界で何が起きているのか？(1) マシンビジョンとは
工場の自動化を実現する技術の1つであるマシンビジョン。かつて日本メーカーのカメラが大活躍していたマシンビジョン市場は、ここ10年で大きく変化した。本連載では、この10年でマシンビジョン市場で起きた変化と現在のトレンド、そして今後の展望について解説していく。 近年、画像処理技術が幅広い分野に適応されることで、その画像処理の入力デバイスであるカメラが数年前と比較して圧倒的な台数が市場に普及した。 その流れを大きくけん引したのが自動車やスマートフォン(スマホ)に搭載されるカメラであることは皆さん周知の通りである。 技術面でみると、画像センサーがCCDからCMOSに変化したことで、センサーの生産性が高まり、低コスト、低消費電力、低サイズが実現したことがこの流れを作った。もちろん自動車やスマホという民生製品に採用されたことで、大量生産によって価格が下がったことも市場での普及に貢献した。技術的な生産性
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