Wandbox は、オンラインでコンパイルや実行が試せるサービスで、主に私（@melponn） と @kikairoya で作っています。 以前 Wandboxを支える技術 というのを書いていたのですが、そこからかなり変わっているため、改めて今の中身がどうなってるかについて書いていきます。 Wandbox は、Wandbox 本体と、各種コンパイラをビルドするための Wandbox Builder に分かれています。 ソースコードは wandbox と wandbox-builder にあります。 2019/9/26 追記: Wandbox のビルドを CMake に移行した話 を書きました 犬小屋と牛舎 Wandboxはバックエンドとフロントエンドで分かれていて、フロントエンド側が 犬小屋(kennel) 、バックエンド側が 牛舎(cattleshed) という名前になっています。 犬小

こんにちは、ほけきよです！ 機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました！ 教師あり学習の分類 二値分類 用語一覧表 図解 事例 事例1:果物の分類 事例2:ガンかどうかの検査 ROC曲線の意味合い 指標まとめ 多クラス分類 precision, recall, F-measure accuracy logarithm loss 出力が数値(回帰) 用語一覧 二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け AICとBIC, wAICの使い分け 時系列問題 参考になりそうなサイト 教師あり学習の分類 今回は正解はカテゴリか意味を持つ数字かで場合分けをしてみた。 全体の指標のサマリーはこんな感じ(だと思っている。) ※他にも大事な指標があるよ&これは間違っているのでは？？ というコメン

ブラック企業への風当たりはますます強くなるばかりですが、５月１０日に厚生労働省が長時間労働や賃金不払い等の労働関係法令に違反した企業のリストを公式ホームページにアップしました。 ブラック企業リスト、厚生労働省が334社を公表　今後は毎月更新 この情報については実はこれまでも全国の労働局のホームページには個別にアップされていたのですが、今回の件は全国ばらばらになっていた情報を厚生労働省が一つのリストにまとめてアップしたというニュースです。 全国で３３４件というのは随分と少ないんじゃないかとか、何で俺の勤めてる会社が入っていないんだとか、色々なご意見があるかと思いますが、電通のような話題性のあるニュースにまでならなくとも、ブラック企業はこうして会社名が公表されてしまうリスクがあるわけです。ちなみにこのリストの中にはあの電通の名前ももちろん入っています。 またこんな記事も出てました。 すぐに辞め

簡易まとめ ユーザ側から「国際SMS」を送信する形での認証方法が取られている サーバ混雑の為か認証がなかなか出来ず、ユーザ側は何度もクリックしてSMS送信をしてしまった 5/15？頃のアプリアップデートまで認証時に国際SMS送信する旨の注意書きはなし 注意書きがないため、ユーザ側は国内SMSで送っているものだと錯誤していた人がいた模様(iOSのSMSアプリの送信画面ではアメリカへ国際SMS送信を示す"+1"表示はあり) 一度認証できても、アプリアップデートの度にSMS送信して認証が必要 認証できないとアプリから「FAQ」を見ることができない(Webからは常時可能) http://help.l-tike.com/faq/lists/20 ※iOSの場合、国際SMSを送信するのは『ローチケアプリ』からではなく『標準SMSアプリ』から送信？ ※AndroidはローチケアプリでSMS送信？ ローソ

横浜高速鉄道が、みなとみらい線での不正乗車対策に乗り出すことを発表しました。購入した乗車券では利用できない反対方面の車両に乗り、折り返し駅で着座してから目的の駅に向かう人が後を絶たないとのこと。 直通で東京都、埼玉県まで行けるみなとみらい線（Webサイトより） みなとみらい線は神奈川県内の路線で、元町・中華街駅‐横浜駅間を走行。横浜駅以降は東急東横線との直通運転になっており、都内の渋谷駅まで行くことができます。また、副都心線をはじめとした路線とも直通で、東新宿や池袋駅などに出ることも可能。 不正乗車は、みなとみらい線から横浜方面に向かう際に、あえて反対方向（元町・中華街方面）の車両に乗るというもの。もちろん、移動時間は余計にかかりますが、折り返し駅で着座してから東京都、埼玉県に行くことができ、必要な乗車券を持たずに行う人が多いのだそうです。横浜高速鉄道は、この防止策として不正な折り返し乗車

概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの

国内初！『マインクラフト』のマルチプレイサーバーが“完全無料”で利用できるサービスを「XServer GAMEs」が提供開始。無料マルチプレイサーバーの対応ゲームは順次拡大予定

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日本において受動喫煙が原因で一年間に1万5000人が死亡しているとされている*1。もちろんこれは推定なので誤差を含む。しかし、おおよその数字としては正しい。こうした数字が話題になるたびに「どうやって計算したかわからない」という意見が出る。極端な場合には「1万5000人も受動喫煙が原因で死んでいるなんて嘘だ。統計の数字を操作したのだろう」という反応すらある。 1万5000人の根拠については厚生労働省のサイトにある（■全て表示｜厚生労働科学研究成果データベース　MHLW GRANTS SYSTEMの「受動喫煙と肺がんについての包括的評価および受動喫煙起因死亡数の推計」）。受動喫煙によるリスク増加が明らかな肺がん、虚血性心疾患、脳血管障害（脳卒中）、乳幼児突然死症候群（SIDS）の４疾患について受動喫煙による死亡を計算し合算したものである。 具体的な数字で説明したほうがわかりやすいだろう。例とし

Winでは基本的にフォントレンダリングをCSSで制御することは出来ません。また、スマートフォンのブラウザもほとんど制御できず、基本的にグレースケールで表示されることが多いようでした。 MacではSafariのみがグレースケールですね、これが原因で「Safariで文字が細く見えてしまう」現象が起こっています。 デバイスのdpiによる見え方 このまま各ブラウザでアンチエイリアスを揃える設定しても良いのですが、1x, 2xの解像度による見え方を見ていきましょう。(今回はThunderbolt Display = 109ppi, MBP Retina Display = 220ppiで検証・比較。実際に表示した画面をスマホのカメラで加工が無いようにして撮りました。) 109ppi(Thunderbolt Display) 220ppi(MBP Retina Display) 以下のことがわかります