なぜJSXをセルフホスティングすべきなのか - Islands in the byte stream (legacy)
JSX をセルフホスティングしてnpm packageとしてリリースしました。 https://npmjs.org/package/jsx さてJSXコンパイラをJSXで書きなおしたわけですが、これは主にJSXコンパイラの質を高めるためです。JSXはJavaScriptと比較すると大規模な開発に向いている、というのがJSX開発チームの主張です。であれば、JSXコンパイラをJSXで書くことにより質を高められるはずです。事実、今回のセルフホスティングでtypoやリファクタ時のエンバグ、関数の引数間違いなどによるバグがいくつも見つかり改修されました。セルフホスティングはコンパイラの品質を高める一助になったといえます。 またもうひとつ、今回のJSXコンパイラの開発はJSXによる開発であり、この過程で得た知見が数多くあります。これにより、たとえばasの失敗がnullを返すのではなく例外を返すようにす
マンハッタン距離 - Wikipedia
マンハッタン距離の例：どの色のコースを辿っても同じ距離が決まっている マンハッタン距離（マンハッタンきょり、Manhattan distance）またはL1-距離は、幾何学における距離概念の一つ。各座標の差（の絶対値）の総和を2点間の距離とする。 ユークリッド幾何学における通常の距離（ユークリッド距離）に代わり、この距離概念を用いた幾何学はタクシー幾何学 (taxicab geometry) と呼ばれる。19世紀にヘルマン・ミンコフスキーによって考案された。 定義[編集] より形式的には、2点間の距離を直交する座標軸に沿って測定することで一般の 次元空間においてマンハッタン距離 が定義される。 ただし、, とおいた。例えば、平面上において座標 に置かれた点 と、座標 に置かれた点 間のマンハッタン距離は となる。 例[編集] マンハッタン距離は、都市ブロック距離（city block di
ユークリッド空間 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ユークリッド空間" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2017年6月） この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注によって参照されておらず、情報源が不明瞭です。脚注を導入して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2023年9月） 三次元ユークリッド空間の各点は三つの成分の座標で決定される。 ユークリッド空間（ユークリッドくうかん、英: Euclidean space）とは、数学における概念の1つで、エウクレイデス（ユークリッド）が研究したような幾何学（ユークリッド幾何学）の場となる平面や空間、およびその高次
機械学習・パターン認識入門 : 杭につながれた象
November 27, 200915:49 カテゴリ 杭につながれた象 以前に書籍で読んだ話なのですが、インドでは象を飼う時に 象の足をロープで杭につなぐそうです。 象の力をもってすれば、その杭を抜いて逃げることは簡単なのですが、 驚くことに象たちは杭を抜こうとしないのです。 なぜか？ 象たちは、子象のころからその杭につながれており 子象のころ何度も杭を抜こうと試みて抜けなかったので、 自分にその杭を抜くことはできないと思ってしまったからです。 子象の時は杭を抜くことができなくても、 大人になった今では、簡単に杭を抜くことができるはずです。 私たち人間も、子どものころに信じ込んだことに影響を受けています。 子どものころに「できない」「無理だ」と信じ込んだことが、 今も私たちを制限している可能性があります。 人間の中にある「思い込み」というものはとても恐ろしいものです。 カテゴリなしの他の
機械学習・パターン認識入門 : k近傍法
October 19, 200917:48 カテゴリ k近傍法 パターン認識の世界では、k近傍法という手法がよく使われます。 名前を聞くととても難しそうな感じがしますが、とても簡単です。 まずは、下記の図を見てください。 あなたはサッカーを見に、埼玉スタジアムを訪れているとします。 この図の△を浦和レッズのサポータ □を横浜マリノスのサポータだと思ってください。 真中にいる緑色の○の人は 浦和レッズのサポータでしょうか？ それとも、横浜マリノスのサポータでしょうか？ 当然のことながら、答えは誰にもわかりません。 しかしながら、過去に似たような状況のデータを 検討してみたり、サポータ同士のしきたりなどを検討することで 正解する確率は上がるでしょう。 大事なのは「パターンを見つけて、正解を推定する」ことなのです。 k近傍法では、下記のようにして正解を推定します。 仮にk=3だとします。これは「
k近傍法 - Wikipedia
k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである[1]。 パターン認識（分類・回帰）でよく使われる。最近傍探索問題の一つ。k近傍法は、インスタンスに基づく学習の一種であり、怠惰学習 の一種である。その関数は局所的な近似に過ぎず、全ての計算は分類時まで後回しにされる。また、回帰分析にも使われる。 概要[編集] k近傍法は以下の手順からなる： 入力と全学習データとの類似度（距離）測定 類似度上位 k 個の選出 選出されたデータの多数決あるいは平均 すなわち「入力とよく似た k 個のデータで多数決/平均する」単純なアルゴリズムである[1]。 例えば環境（気温/湿度/風速）から天気（雨/曇り/晴れ）を予測する分類問題を考える。k=5 のk近傍分類では、過去10
3/3【経済討論25弾】今、日本が選ぶべき最良の経済政策[桜H24/10/6]
◆経済討論25弾！今、日本が選ぶべき最良の経済政策 パネリスト： 上念司（経済評論家） 高橋洋一（嘉悦大学教授・「政策工房」会長） 田中秀臣（上武大学教授） 田村秀男（産経新聞社特別記者・編集委員兼論説委員） 野口旭（専修大学教授） 渡邊哲也（作家・経済評論家） 司会：水島総 ※チャンネル桜では、自由且つ独立不羈の放送を守るため、『日本文化チャンネル桜二千人委員会』の会員を募集しております。以下のページでご案内申し上げておりますので、全国草莽の皆様のご理解、ご協力を、何卒宜しくお願い申し上げます。 http://www.ch-sakura.jp/579.html ◆チャンネル桜公式HP http://www.ch-sakura.jp/
![3/3【経済討論25弾】今、日本が選ぶべき最良の経済政策[桜H24/10/6]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/23c4cc90a5ac7674a1d46a32cd3397ca82278a38/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FR9oaBQrFqWw%2Fhqdefault.jpg)
Functional Programming and Parallel Graph Rewriting - Clean
"Functional Programming and Parallel Graph Rewriting" written by Plasmeijer and Van Eekelen is published by Addison-Wesley in 1993 (ISBN 0-201-41663-8, 571 pages). It explains in detail the theoretical ideas behind Clean and shows how these ideas can be used to make an efficient implementation. Here is a review of the book. Book Content The book is available online in multiple parts: Preface Part
さくらじ#69 渡邉哲也が解説！ISO26000とアベノミクス
さくらじ#69 渡邉哲也が解説！ISO26000とアベノミクス [社会・政治・時事] 皇紀2673年1月16日収録。渡邉哲也さんにおいで頂き、以前チャンネル桜討論でも話題になった『ISO260...
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雑感・・・・正しく「恐がること」の重要性 | 人力でＧＯ
国家破産論者が国家破産を信じていないという衝撃の事実が判明！！