こんにちは。ちんたらしていたら進行が次回の食材調達日にめりこんでしまい、はーだりーとか思っていたところ、 連休如何お過ごしでしょうか⁉ 本日も品揃え少なく、ごめんなさい😱明日は佐島組合営業で定置網も出ます🎵 今日迄は活魚で何とか営業しましたが明日はまた色々な種類の魚を並べる事が出来ると思います✨ 相模湾で獲れる蟹でタラバガニの近縁種イバラガニの浜茹で明日出します❕ pic.twitter.com/ud7s2fN5zU — 佐島 マルヨシ商店 (@maruyosisyouten) 2017年5月4日 のツイートを見て、もともと弟が運転する予定だったので「全体的になかったことにして佐島に行きましょう」と予定を変更しました。4時半起きです。 だらだら移動していたらちょうど開店と同時に着きました。水揚げ的には8時半ごろだろうとのことで早すぎたんですがそれはそれ。イセエビむちゃくちゃいます。今の

星から学んだ腑に落ちる感動 同じ趣味を持つ方、実は結構いると思うのですが、私は昔から星空を眺めるのが好きでした。少年時代など、安心感とも浮遊感とも違うなんとも不思議な感覚を楽しみながら、飽きもせず星空を眺めていたものです。 今の私が物理学者などという謎の立場にいるのもそんな趣味と無関係ではない気がします。 そんな少年時代のある日、例によって星空を眺めていた時のことです。ふと視点を移すと、さっきまで枝の先にあった星がいつの間にやら枝の影に隠れているのに気付きました。 星が動いたのです。 知識としては知っていたことですが、「これが星が動くということか～！」と非常に興奮したのを今でも憶えています。腑に落ちる感動を学んだ瞬間だったのかも知れません。 星たちの動きは面白いものです。太陽は24時間で空を1周しますが、星座を作る星の周期は24時間よりもほんの少しだけずれていて、そのずれは365日で元に戻

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ごろごろ、神戸2とは インターネット上の文と写真によって深い反響を生み出すブロガーの平民金子さんが、神戸市のエッセイを執筆しました。子供を乗せたベビーカーをごろごろと押しながら、神戸の町を歩き、考えたことを綴ります。孤独と明るさ、笑いと寂寥、愁いと愛。2000年代のインターネットのように、さまざまな濃淡によって描かれた神戸の町の生活の詩をご覧ください。 エッセイ一覧 2017年5月 第1回　ごろごろ、神戸へ 第2回　新しいメリケンパーク、魂のレポート 第3回　なだらかな起伏を駆け上がる 第4回　市バス7番に乗って 2017年6月 第5回　子育て世帯にとっての神戸の住みやすさ 第6回　隧道は今日もすいとう、という話 第7回　私の東京 第8回　市場のある風景 2017年7月 第9回　ニセ神戸人宣言 第10回　スマ！スマ！スマ！ 第11回　「あんぱんまん」 第12回　夏とはつまり……（須磨ドルフ

はじめに この記事はいまさらながらに強化学習(DQN)の実装をKerasを使って進めつつ，目的関数のカスタマイズやoptimizerの追加，複数入力など，ちょっとアルゴリズムに手を加えようとした時にハマった点を備忘録として残したものです．そのため，DQNの解説記事というよりも初心者向けKerasTipsになります． 実行環境 Python3.5.2 Keras 1.2.1 tensorflow 0.12.1 DQNとは DQN(DeepQNetwork)がDeepMindから発表されて2年以上経つので，もはやいたる所に解説記事や実装サンプルがあり，ここでの詳しい解説は不要だと思います．が，ざっくり言うと，Q-Learningという強化学習手法のQ関数部分を，深層学習により近似することで、動画像から直接Q値を推定することを可能にした学習手法です． DQNの理論としては ゼロからDeepまで学

家から４０分ほど歩いた場所にある神社に行ったら、ウニのような色の猫が近づいてきて、声をかけられた。それで最近この神社に毎日通っている。 昼から神社に居座り続けてしまって、近隣住民に「よう懐いてはりますなあ」と声をかけられた。 ネイティブな京都人の言葉が皮肉に聞こえてしまう。俺は適当に笑って逃げた。

(Japanese document) Wi-Fi history, spec, background of data signaling rate, and so on 社内ゼミでの資料です。

Gradient Boosting や XGBoostについて調べたことをまとめました． Gradient Descent や Newton法と絡めて説明していきたいと思います． 目次 Boosting Gradient Descent (Steepest Descent) Gradient Boosting Regression Tree Gradient Tree Boosting Learning rate Newton Boosting XGBoost Generalization Error Conclusion Reference Boosting Boostingとは，ランダムより少し良い程度の”弱い”学習アルゴリズムを使って， そのアルゴリズムよりも”強い”学習アルゴリズムをつくることです． イメージとしては，弱い学習アルゴリズムを”boost”してあげる感じでしょうか．

「いくらアニメが好きだからって、あれは知能の低下を招くから見ないほうがいいかもよ」と言われた。そしてさらに、「3話までくらいがつらいんだよ。でもそれを超えたら、た、たのしぃ～」と言われた。じゃあ、見てみよう、と思った。この夏、60歳になる私。 1話目を見た。うーむ。キングダムのシーズン１や鬼平みたいに、やはり、うにょうにょしているなあ。どうしても、このうにょうにょ感はしかたないのかなとまず思った。内容は、さしてピンとこなかった。まあ、テイストはやっぱりケロロっぽいよねとは思った。というわけで、知能の低下ポイントやつらみポイントに辿り着かない地点で脱落して、『政宗くんのリベンジ』とか見ていたのだが、世の中の話題に押されて、けものフレンズの続きを見た。 僕らの世代には懐かしいツチノコが出てくる4話あたりで、おやっと思った。というか、いろいろこの物語には伏線が仕組まれていてしかも脚本が緻密に出来

（おわり） Tweet 【あわせて読みたい】 やっぱり本を読まない人はバカなのでしょうか？ 語尾に「～でゲス」とつける子供を育てるためのデータ分析と4つのステップ 【徹底討論】「ネタバレ」はどこまで許されるの？ ★★★そんな小説に集中できない作者が小説を書きました★★★★ 新刊『名称未設定ファイル』2017年6月10日発売

リンク Wikipedia 近世 近世（きんせい、英語：early modern period）とは、歴史学における時代区分のひとつ。中世よりも後で、近代よりも前の時期を指す。近世を加えた4期の時代区分（古代・中世・近世・近代）は、ルネサンスを起源とする伝統的な3期の時代区分の限界の上に案出されたもの。その始まりと終わりには諸説ある。現在では、西洋史でも東洋史でも適用されている。西洋史上の「temps moderne」（フランス語）、「Frühe Neuzeit」（ドイツ語）、或いは「early modern period」（英語）（いず

著書・掲載誌 *トンボを調べるにはこれ。2022年4月、改訂第2版発行。日本のトンボについての最新情報はこちらで。電子版もあります。 *尾園暁の最新刊(2022年5月）。森の宝石と称される美しい日本産タマムシ131種の識別図鑑。1cm未満の小さな種も、深度合成による標本写真で紹介。見わけるためのポイントはもちろん、分布や見られる時期、生態、発見難易度を掲載。タマムシの生活史や見つけ方、飼育方法のほか、コラムも充実 *日本のヤゴ約120種類を美しい写真で紹介。充実の解説、識別部位の細密画などに加え、成虫雌雄の写真と識別点も掲載。自然学習や環境調査に最適な一冊。 *「葉上の宝石」こと日本のハムシ約200種を深度合成の美しい標本写真で紹介。好評発売中！ *もうひとつのライフワーク、金魚。大好評「ときめく図鑑」に「金魚」が登場! 最近「きんぎょ」と暮らしはじめました。いままで知らなかった金魚たちに