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Pemeliharaan Terjadwal: Pinnacle pada 2023-08-08 dari 12.45 PM sampai 2025-06-03 12.30 AM (GMT + 7). Selama waktu ini, Pinnacle permainan tidak akan tersedia. Kami memohon maaf atas ketidaknyamanan yang mungkin ditimbulkan. Pemeliharaan Terjadwal: Pinnacle E-Sports pada 2023-08-08 dari 12.45 PM sampai 2025-06-03 12.30 AM (GMT + 7). Selama waktu ini, Pinnacle E-Sports permainan tidak akan tersedia.
第二弾?わたしが普段 C++ のコーディングを行っている時の機能とか、プラグインとかのまとめです。 逆にいうと、これぐらいしか知らないので、もっと便利な機能があれば教えてください。 結構ざっくりと書いたので、分からないことがあれば、コメントか Twitter でリプもらえれば反応出来るかもしれません。 まぁ『Vim でこういう事ができるんだぜー!』的な感じで読んでもらえれば幸いです。 まえがき [使用しているプラグイン] neocomplcache SingleCompile hier Unite unite-outline clang_complete 細かい設定なんかは割愛しています。 うまく動作しなかった場合は、:help や、各プラグインのドキュメントを参照して下さい。 ☆1.複数行コメント vim-user : http://vim-users.jp/2011/03/hack20
ICML2011論文読み会の出欠確認 イベントの詳細説明 ICML2011の論文を読んで発表する会を開きたいと思います。 http://www.icml-2011.org/papers.php 登録は発表できる人と会場の方限定です。人数が増えすぎた場合は締切る可能性があります。発表できる人は、コメント欄に読む論文の番号(ファイル名)をお書きください(現時点で未定でも構いません)。 時間は13:00から終わるまで、発表時間は1人あたり(5/人数)時間くらいです。会場はPFIさんの予定です。ご協力ありがとうございます! http://preferred.jp/co_info.html 候補日程 ※各自の出欠状況を変更するには名前のリンクをクリックしてください。
ICML2011のAccepted paperが公開されています. http://www.icml-2011.org/papers.php 個人的に気になった(あとで読みたい)論文リストを以下にまとめていきます. オンライン学習,多クラス分類問題,スパース化,転移学習系の論文が多めです. Efficient Sparse Modeling with Automatic Feature Grouping (Wenliang Zhong, James Kwok) ノルムとノルムを組み合わせたsparse modeling手法であるOSCARのソルバー提案. 計算量をからに改善. d:特徴次元数 http://www.icml-2011.org/papers/9_icmlpaper.pdf On tracking portfolios with certainty equivalents on
今日は言語処理の分野で良く使われていると言われるディリクレ過程混合モデル(DPM)についてです。 記事にはしているものの、自分でもぶっちゃけ良く分かっていませんorz あまり慣れない分布なのでイメージが付きにくいですね。。。 ディリクレ分布については多項分布の共役事前分布になっているという程度の知識しかありません。 ベータ分布とか出てこられても、、、ねぇ。 参考にさせて頂いたのは以下の2つの資料。 http://d.hatena.ne.jp/ryamada22/20050528/1117267472 http://biocomp.bioen.uiuc.edu/journal_club_web/dirichlet.pdf 下のURLにあるPDF資料に沿ってホワイトボードで解説したのが次の画像です。(我ながら汚いですが、、) PDFの方の資料に沿って説明しているのですが、ポリアの壺のところで断
カメラ内蔵サングラスの世界も進化しているんですね。 スパイカメラテイストなカメラ内蔵サングラスは今まで(1、2)にもありましたが、いずれもSDクオリティで画質に難あり。 でもamazonで見つけた「スポーツサングラス型 ビデオ&カメラ」は1280×960ピクセルの動画が撮れるHDタイプ。ミニマムなシステムとして考えれば、十分高画質です。またストレージはmicroSD。32GBまでいけますよ。 画角に関する情報がないのですが、50mm以下だといいなあ。ちなみにお値段は4980円。安い! フレームがフツーっぽいメガネタイプの「デザイン眼鏡型 ビデオ&カメラ」もありますよ。こちらは9800円です。 (武者良太)
PRML 4章とかを読んで、ちょっと試しに識別器を実装してみたい! というとき、初心者的にはデータセットをどこから持ってくるか、そのデータセットをどう使うか、実行結果をどうやってグラフなどに出力するか、といったあたりが悩み。 R はそのへんとてもよくできていて、すごくラクチン。 まず結構な数の著名なデータセットがあらかじめ入っている。その一つである iris dataset を例に「識別器を試作するための準備」について説明していこう。 iris dataset は、3品種(setosa, versicolor, verginica)のユリの花それぞれ50本について、花の萼(がく)の長さと幅、花弁の長さと幅を測ったもの。 iris はデータがきれいに分かれているので、どんな識別器に食わせてもそこそこ良い結果が出る。初心者が達成感を得るのに最適(笑)。 R での iris データセットの利用は
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