「○○○は、Hello Worldを表示するプログラムだったんだよ！！」 「Ω ΩΩ<な、なんだってー！？」 本来プログラム言語といえばはじめに文法が決まっていて、そこに文法に従った文字列を入れると実行可能な何かができあがるというのが普通の流れです。 これを逆にしたらどうなるかと思ったのが今回の話題です。つまり、欲しい出力結果があって、適当な文字列があったとき、それをプログラム言語にするようなインタプリタを出力するプログラムを作ろう、というものです。メタプログラミングという用語をはじめて聞いたときに浮かんだ個人的イメージだったり。 もう少し動機を素直に言うと、Brainfu*kの仲間を見てふと思ったのです。Brainfu*k風のプログラム言語ってたくさんあるのですが、どれも本来の雰囲気を損なわないような入力文字列の例(だいたいHello World)を頑張って作っているじゃないですか。 名

まとめ 発注額の桁が違う？PC-9801用アプリケーションの解析業務が話題に 20年以上前の見積もりシステム（？）の解析と仕様を起こすお仕事です。 どうも単純に逆アセンブルしただけでは全体は見えてこなさそうな雰囲気です。 発注側は何とか「単純」な仕事にしたいようですが、個人的にはこういった仕事にありがちな、蓋を開けてみると全く簡単じゃなかった案件じゃないかとみております。 23478 pv 66 4 users 156

https://twitter.com/kozeni_shkt/status/709743397196541953 http://www.b-ch.com/ttl/index.php?ttl_c=467 照度センサーという事で最初arduinoが思い浮かんだのだけれど、一般のご家庭やオフィスにarduinoは無いと思うのでiOSでやった。使わなくなったiPadにアプリを入れてオフィスの出入口に置いておく運用イメージ。 設定した閾値をディスプレイの輝度(部屋の照度)が下回ったらGet Wildし始める。なお手を抜いてるので閾値以下で輝度が変化するたびにGet Wildされる。 // // ViewController.swift // gettlod // // Created by ouba on 2016/03/28. // Copyright © 2016年 oubakiou. All

今季見るべきアニメを機械学習で推薦する に対してなんか精度評価のしかたおかしくない? とご意見をいただきました (指摘1, 指摘2 ) 調べたところたしかにいろいろおかしくて、F値が0.9をこえるスコアも実際よりもかなり高いことがわかったのでご紹介します。ご指摘ありがとうございます :bow: 。 おかしかったところ 教師データをあたえるときには1とラベル付けされたデータと0と、ラベル付けされたデータの数が同じになるように、オーバーサンプリングしました。 と元の記事にはあったのですが、このオーバーサンプリングが問題でした。オーバーサンプリングを教師データとバリデーションデータに分ける前に行ってしまっていたため、同じアニメの特徴とそのラベルが教師データとバリデーションデータの両方に含まれていました。 教師データに含まれるアニメを正しく分類できるのは当然ですから、教師データと同じアニメをバリデ

Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作

苦節2年、とうとう完成しました。機械学習のパラメータチューニングに悩める皆さんのために、コーディングも数学も大の苦手な僕が頑張って作りました。それがPTGH (Parameter Tuning by God's Hand)フレームワークです。RでもPythonでも動きます。 中身としては、代表的な機械学習であるロジスティック回帰・SVM（線形orガウシアンカーネル）・ランダムフォレスト・Xgboost・Deep NN・Convolutional NNのそれぞれのパラメータチューニングを、arXivに上がっている論文に頻出のパターンに絞った上でそのパラメータ構成をRなら{mxnet}で、PythonならChainer / TensorFlowで回す際の記法に合わせてDeep Learningで学習させ、その学習済みモデルに基づいてMCMCで最適なパラメータの組み合わせを適応的に探し出して最適

メルセンヌ・ツイスターと似て非なるアルゴリズムが実装されていたことが発覚して話題の PHP の mt_rand 関数の品質を統計的に検証しました．果たして，PHP の「壊れた」mt_rand は安心して使うことができるのでしょうか……？ ちなみに，結論から言うと，PHP の壊れた mt_rand は，（少なくともこのテストの範囲では）本家メルセンヌ・ツイスターと遜色ない品質を持っているようです．ただし，最後に PHP の乱数の別の懸念点についても紹介します． 壊れた mt_rand とは PHP の mt_rand は，ドキュメントによると，有名な乱数生成アルゴリズム「メルセンヌ・ツイスター」を利用して高品質の乱数を生成する関数です．ところが，どうやら一部では知られていたこととして，PHP の mt_rand の実装にはバグがあり，本家メルセンヌ・ツイスターと挙動が一致していませんでした．

PHPでMersenne Twister法で擬似乱数を生成する関数のmt_rand()にバグがあり出力がおかしい、という話が流れてきておもしろかったので簡単にまとめておく kusanoさんがmt_rand()の実装に9年以上前から1文字違いでバグがあったことを見つけて、数ヶ月後にマージされる(追記: 正確には、PHP版の実装が他と異なっているのは前から知られていたらしい*1 ) PHPに送った1文字修正するプルリクエストがマージされた🎉 mt_rand()の返す値が元のメルセンヌツイスタと異なっていた。https://t.co/Z5WJhHVyNd— kusanoさん@がんばらない (@kusano_k) February 17, 2016 その後、生成される擬似乱数列が変わってしまうので、後方互換性を壊す変更は議論してからmergeすべきということでrevertされるこの前マージされた

1983年に発売されたNintendo Entertainment System（NES、日本での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」）は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー･プロセシング･ユニット（PPU）を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業

2. 過去の発表 2014年11月29日 TokyoWebMining #40 2 専門と一切関係ナシ 2chテキストマイニングとまとめサイトの自動生成 セクシー女優で学ぶ画像分類入門 3. 所属 自己紹介 2014年11月29日 TokyoWebMining #40 3 Twitter ID ｔｋｍ２２６１ 専門 経営工学/最適化 某データ分析会社 業務 分析何でも屋さん 機械学習との出会い 当時の研究が実用性 皆無 精神の逃げ道として 機械学習 を開始 研究が 詰んで、 趣味が本職に 言語、画像と幅広く 遊んでます

2. 自己紹介 ‣ ノジマユウジ @yuka2py ‣ 株式会社フォーエンキー 代表取締役 ‣ システム開発、 グラフィックデザイン、 DTPや印刷なども ‣ PythonとJavaScriptが大好 き（Dartに興味深々） ‣ 様々なWebアプリケーション 設計・構築・運用。またWP によるシステム開発、プラグ イン開発などが主なお仕事 ‣ おしゃれも大好き☆ リボンやお花が好き☆ ‣ 参加コミュニティ ● WordBench 神戸 ● HTML5-WEST.jp ● 日本Androidの会 神戸支部 絶賛 お仕事募 集中 3. 去年のボク Python 1%Design 15% iOS 4% Android 10% Web(PHP/JS) 10% Windows(C#) 20% お嫁 40% お 嫁 W i n d o w s ( C # ) W e b ( P H P / J S

平方数とは、ある整数の平方（＝二乗）であるような整数のことを言います。つまり、0,1,4,9,16,...が平方数ということになります。 ところで、与えられた整数が平方数かどうかを判定するにはどうすれば良いでしょうか。与えられた整数の平方根の小数点以下を切り捨て、それを二乗して元の数になるかどうか、というのがすぐ思いつく実装です。 <?php function is_square($n) { $sqrt = floor(sqrt($n)); return ($sqrt*$sqrt == $n); } しかし、平方根の計算は比較的重い処理です。もっと高速化する方法は無いのでしょうか。 多倍長整数演算ライブラリGNU MPには平方数かどうかを判定するmpz_perfect_square_p関数が存在します（PHPでもgmp_perfect_square関数として利用できます）。本稿ではこの実装

Summary 普段使い用 PowerShell メモ 思惑 個人的には、 PowerShell はスクリプトをゴリゴリ書くよりも、 ちょこちょこ作業するのに向いていると思っている。 ただ、しばらく使っていないと忘れたりするので、そういうものをまとめてみる。 Linux で、grep とか使って、よくやりそうな感じのやつ。 共用パソコンなどの自分の環境以外でも使えることを想定しているので、 できるだけデフォルトの状態で、できるものに限定する。 また、普段使い想定なので、タイプ数を減らすのを優先していたりするので、 PowerShell の文法的には微妙なところも多少ある。 grep それ Select-String でできるよ

概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ

hoge.yyyymmdd.logのような形式を持つログファイルが大量に手元にあり、そのうち欠落している日を探すという処理が必要になったので、Rubyでちゃちゃっと書きました。 結構あちこちでありそうなケースだと思うんですが、既存のツールの組み合わせで書く方法が思いつかなかったのでRubyで。 Gist: listup the lacking files with date from and date to · GitHub