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cronの書式をチェックすることができる超専門サービス「cron checker」 | ソフトアンテナ
Unix系OSで決められた時刻にジョブを起動することができるサービス「cron」を使った事がある方は多いと思います。定期的にタスクを起動したり、夜中にバッチ処理を動かしたり、処理の自動化にはなくてはならないサービスですが、cronの起動時間を指定するための設定ファイル「crontab」の書式になかなか馴染めない人も多いかもしれません。 そのようなときに使いたいサービスが「cron checker」です。crontabの書式チェックしていつ実行されるかを分かりやすく説明してくれます。 正しい場合 例えば「59 23 1 * * some_report.sh」を入力してSubmitボタンをクリックすると、「some_report.shが毎月1日の午後11:59に実行される」と分かりやすく説明してくれます。 間違えた場合 もし最後のアスタリスクが足らない「59 23 1 * * some_rep
cron力をつけよう！全てのcrontab入門者に贈る9個のテクニック · DQNEO日記
なお、時間設定方法や書式についてはここでは解説しません。 拙作「くろんメーカ」をお使いください。 くろんメーカ - crontab用のコマンドを自動で生成します。 そのままコピペしてお使いください。 crontab -e で直接編集しない 有名な話ですが、crontab -r とやってしまうと全てが一瞬で消え去ります。 まさにバルス！ 間違えて crontab -r してしまい、crontab をふっとばしてしまった。つか、隣同士にある -e と -r で編集と削除とか、酷いよ＞＜。。。 crontab -r を安全にする - antipop 必ずローカルファイルに設定を書いたうえで、それを反映させるようにしましょう。 $ crontab -l > ~/crontab # 現在の設定をバックアップ $ vi ~/crontab # ローカルファイルを編集 $ crontab < ~/cro
find_packageの動作 - Qiita
CMake のマニュアルからの抄訳です。 デバッグのお供に 下記のコマンドで、find_packageが<package>-config.cmake を検索したパスを表示できる。 buildディレクトリを削除して、設定値のキャッシュを消す必要があるかもしれない。 .. の部分は、ソースツリーの場所にあわせて変更すること。 find_package の検索ロジック find_package には Module モードと Config モードの２種類のモードがある。 通常は、まず Module モードで検索してから、 Config モードにフォールバックする。 Module モード Find<package>.cmake を検索する。 CMakeのインストール先 (e.g. /usr/local/share/cmake-2.8/Modules) 環境変数 CMAKE_MODULE_PATH に
FindGtk+.cmake 書いてみた - 想像力の欠如は深刻な欠点の一つである。
インストールされている GTK のライブラリとかヘッダとか探す CMake のモジュールが大昔の Gtk 用のしかないみたいなので、ちょっと書いてみた。 ああ、そうそう、CMake は make の新しいやつとかじゃなくて、autotools の代替版だよ。 ライブラリをリンクするには、ヘッダファイルへのパスとライブラリファイルへのパスの 2 つが必要だ。 *.pc からコンバートできればいいんだけど…。 1 find_path でヘッダファイルのあるパスを探す > まずは、ヘッダーファイルを調べるディレクティブの find_path からいってみよう。 find_path はこんな風に使うよ: find_path(GTK_glib_INCLUDE_PATH NAMES glib.h PATH_SUFFIXES glib-2.0 glib-1.2 glib-1.0 glib PATHS /
パッケージユーザーのための機械学習(12)：Xgboost (eXtreme Gradient Boosting) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
今やKaggleやKDD cup以下名だたる機械学習コンペで絶大な人気を誇る分類器、Xgboost (eXtreme Gradient Boosting)。特にKaggleのHiggs Boson Machine Learning Challengeの優勝チームが駆使したことで有名になった感があるようで。 その実装ですが、C++ベースで高速化したものにRとPythonのラッパーをつけたものが既にGitHubで公開されています。 Rパッケージである{xgboost}のインストールについての注意事項は前回の記事に書いていますので、インストールの際はご参考にしていただければと。 さて。これだけ大人気の分類器となると国内外問わず色々な解説記事に溢れておりまして、例えば日本語ブログでもこれだけの記事が既に出てます。 勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting
勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting the dots.
最近xgboostがだいぶ流行っているわけですけど，これはGradient Boosting（勾配ブースティング）の高速なC++実装です．従来使われてたgbtより10倍高速らしいです．そんなxgboostを使うにあたって，はてどういう理屈で動いているものだろうと思っていろいろ文献を読んだのですが，日本語はおろか，英語文献でもそんなに資料がなかったので，ある程度概要を把握するのに結構時間を食いました． そんなわけで，今回は自分の理解の確認も兼ねて，勾配ブースティングについてざっくりと説明してみようかと思います．とはいえ生理解な部分も結構あるので，マサカリが飛んできそう感が大いにしています．腑に落ちる的な理解を優先しているため，数式は一切出てきません． 勾配ブースティングとは 複数の弱学習器を組み合わせるアンサンブル学習には，いくつかの手法がありますが，ブースティングは逐次的に弱学習器を構築し
spark.ml の API で XGBoost を扱いたい！#shokaispark
『詳解 Apache Spark』出版記念イベントでの発表資料です。 http://connpass.com/event/30375/
AWSの無料枠についてまとめた - 食べられません
登録から12ヶ月間無料で使える枠と、その後も引き続き無料で使える枠がゴッチャになるのでまとめた 新規利用から12ヶ月間（毎月）無料の枠 EC2 t2.micro Linux 750時間 ELB 750時間 + 15GB分のデータ処理 EBS 30GB + 1GB分のスナップショットストレージ S3 5GBの標準ストレージ 20,000 Getリクエスト 2,000 Putリクエスト RDS micro DBインスタンス Linux 750時間（Single-AZ） 20GBのストレージ 1000万のI/O 自動バックアップと任意スナップショット用 20GBストレージ CloudFront 50GBのデータ転送（アウト） 2,000,000件のHTTP/HTTPSリクエスト Cognite 10GBのクラウド同期ストレージ 1,000,000回の同期操作 AppStream 20時間分 デー
Lambda expression comparison between C++11, C++14 and C++17 – Oscar Forner's personal website
In this post I talk about what has been added in the C++ standard regarding lambda expressions since they were introduced in C++11. All the code and configuration files used in this post are available in this repo in GitHub. What is a lambda expression? A lambda expression is a simplified notation for defining and using an anonymous function object. Instead of defining a named class with an operat
第364回 Raspberry Pi 2でDockerとownCloudを動かす | gihyo.jp
Raspberry Pi 2をサーバーとして動かすとなると、やはりコンテナ型仮想化を使えると便利です。そこで今回はRaspberry Pi 2上でDockerを使う方法を紹介します。 よりUbuntuらしいインストールイメージ 先月の第362回では、Raspberry Pi 2にUbuntuをインストールする方法として、Snappyのカーネルやinitramfsと、Ubuntu Coreのルートファイルシステムを組み合わせて使う方法を紹介しました。この方法は手元でカーネルやinitramfsのビルドは必要ないものの、カーネルのアップグレードは手作業でbootパーティションを変更しなくてはいけない、カーネルのコンフィグがUbuntuのそれと微妙に異なるなど、いろいろと不便な点も存在していました。 そんな中、この記事と前後してCanonicalのRyan FinnieがRaspberry Pi
【今更感】XmingとPuttyでWindowsに最高の開発環境を作る - 波打際のブログさん
はじめに Windowsを使用して開発を行う場合、苦しい思いをしてコードをビルド・実行する環境を整えたとしても、 パーミッション破壊マン とか CRLF奴ｗｗｗｗ とか EUC-JPおじさん に いつもなって なることが時々あると思います。 「Macにしよ！」という声を無視しながら、Windowsを使い続ける私は過去に次のような環境で問題の解決を試みました。 Cygwin VirtualBox (Ubuntuデスクトップ) VirtualBox + Putty (ヘッドレス・puttyでログイン、IDEはWindowsにインストール) しかし、どの方法も何かしらの問題を持っており、どうにか改善できないか考えていたところに発見したのが Xming です。 Xmingとは X11(X Window System) Server のWindows向け実装です。これを使うと GnomeやUnity
npm-scripts で自前の環境変数を利用する方法と問題点 - アカベコマイリ
Electron を試す 7 - Electron v1.0 対応で npm-scripts に環境変数を定義してそれを scripts 内から参照する方法を書いたのだが、この方法は Windows 環境だと利用できない。 と、これだけで話を終えるのはもったいないので、私がおこなった調査や見解についてまとめる。 2016/5/19 追記 本記事の問題を解決するための npm を作成した。詳しくは npm-scripts でクロスプラットフォームに環境変数を参照するための npm を作成してみたを参照のこと。 package.json の config package.json に config の説明がある。 A "config" object can be used to set configuration parameters used in package scripts that
Amazon.co.jp: アイネックス AINEX AC電源ケーブル 極細ストレートタイプ ACP-15S-BK: エレクトロニクス
コンセント側 : 2ピン オス PC/周辺機器側: 3ピン メス 定格: 7A-125V VFF 0.75mm²ケーブル使用 カラー: ブラック ケーブル長: 1.5m RoHS指令準拠 ケーブル長さ: 150 centimeters コネクタの種類: 2ピン オス - 3ピン メス 端末接続側端子: 3ピン メス (JIS C 8303、IEC 60320-C13準拠)
E-musu's Tech Memorandum
1. 導入 これはMetropolis Hastings Algorithmについてまとめたものです． この手法はマルコフ連鎖モンテカルロ法の1つです． マルコフ連鎖モンテカルロ法とは多次元の確率変数を発生させるサンプリング方法の1つであり，複雑化しているモデルの推定方法として多くの分野で使用されています． そこでMCMCを使うことになった背景やその仕組みについて考えていき，メトロポリス・ヘイスティングス法やそれに類する手法を説明します． 2. 共役分布を用いたパラメータ推定 ベイズ統計ではパラメータ推定などの統計的計算は基本定理 \begin{equation} f\left( \theta | x \right) = \frac{f\left( x | \theta \right)f\left( \theta \right)}{f\left( x \right)} \propto f\
React.js界隈の人に聞きたい
**誰かみんなの主張のまとめを作ってくれないですか？** (まあそれこそお前がやれよって話かもしれないので、誰もやってくれなかったら私がしますが。。) 最近、JQueryはもはや不要でReactさえあればOK,みたいな記事をよく見ますね。 論旨としては、どうせトランスパイラ使ってるんだからもっと便利な書き方しようぜ！ってことなんだと思います。(virtual DOMがメインだ！という話もあったけど、じゃあ何でReactなの？というのは聞きたいかな。メジャーだから？) ただちょっと個人的に違和感が拭えないので聞きたいです。 ちなみに私は昔coffeeとbackbone.jsか何かで業務用のページ（SPAではなかったような気がする）を作るお仕事をしたことがありますが、フロントエンドエンジニアというわけではないです。どちらかというとサーバー管理とかのほうがよく知っていると思いますが、Javasc
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GitHub - qm1004/gbdt: GBDT:Gradient Boosting Decision Tree implemented by golang
Ubuntu14.04で、extra-cmake-modulesを使いたい ＆ apt-getできないパッケージの探し方
How to install cmake 3.2 on Ubuntu
GitHub - amirsaffari/online-multiclass-lpboost: Online Multi-Class LPBoost and Gradient Boosting
GitHub - darkraven74/GradientBoosting: Regression trees building algorithm
MachineLearning/src/model/supervised/boosting at b5acd3963392d1f01092d12aebeb61cb6c30d04a · tuobulatuo/MachineLearning
jklol/src/com/jayantkrish/jklol/boost/FunctionalGradientAscent.java at 08889007832cee52f5008a4c70e8a8d67b51136d · jayantk/jklol
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制約でコードに秩序を
古のJavaを使うということ / JJUC CCC 2016 Spring