電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利

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LINEとワークスモバイルジャパンは2月2日、トークアプリ「LINE」と見た目や使い勝手が近いビジネス向けグループウェア「Works Mobile」のサービス名称を「LINE WORKS」に変更し、LINEの個人アカウントとのメッセージのやり取りに対応したと発表した。料金は1ユーザー当たり月額300円から（年契約のライトプランの場合／税別）。 「LINE WORKS」のトーク画面（写真＝左）と、「LINE」のトーク画面（写真＝右）。例えば、営業の社員が顧客とLINEを使ったコミュニケーションが可能になる Works Mobileはこれまで、1つの企業内での利用シーンだけを想定していた。LINE WORKSでは新たに、LINEを利用している顧客やLINE WORKSを利用している取引先などとテキストメッセージや写真、動画を送受信できる「外部トーク連携」に対応。他社との密なコミュニケーションや

トランプ大統領就任式の観客数が少なかったというメディアの報道を受けて、ホワイトハウスのショーン・スパイサー報道官が根拠を示さずに「観客は過去最多だった」と反論。その後のNBCテレビの討論番組に出演したケリーアン・コンウェイ大統領顧問がスパイサー報道官の発言は「ウソではなく代替的事実(オルタナティブ・ファクト)を示したのです」と語ったところから、「オルタナティブ・ファクト」という言葉が注目を集めました。オルタナティブ・ファクトとは一体何を示すのか？ということについて、ゲド戦記の作者であるアーシュラ・K・ル＝グウィン氏が語っています。 Ursula Le Guin on fiction vs. 'alternative facts': Letter to the editor | OregonLive.com http://www.oregonlive.com/opinion/index.ss

+1 ボタン 2 AMP 11 API 3 App Indexing 8 CAPTCHA 1 Chrome 2 First Click Free 1 Google アシスタント 1 Google ニュース 1 Google プレイス 2 Javascript 1 Lighthouse 4 Merchant Center 8 NoHacked 4 PageSpeed Insights 1 reCAPTCHA v3 1 Search Console 101 speed 1 イベント 25 ウェブマスターガイドライン 57 ウェブマスタークイズ 2 ウェブマスターツール 83 ウェブマスターフォーラム 10 オートコンプリート 1 お知らせ 69 クロールとインデックス 75 サイトクリニック 4 サイトマップ 15 しごと検索 1 スマートフォン 11 セーフブラウジング 5 セキュリティ 1

効率よい方法ではないですが、Fluentd 経由で S3 に送り込んだ JSON のログを Presto で集計するときにこんなやり方もできるというメモ。 下記のような構造のログが S3 に置いてあり、Hive の external table として raw_impressions というテーブルを定義して読めるようになっているとします。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence

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6. 予備知識 ISAM (1) Indexed Sequential Access 6 ISAM: Indexed Sequential Access Method インデックス順にアクセスする方式 MySQLの内部はISAMで処理している → MySQLを使う上でも大切な基礎 でも案外知らない人も多い 昔はみんな使っていたけど、今はSQLで隠蔽されている 7. 予備知識 ISAM (2) インデックスとアクセス 7 id name group 1 akio 3 2 yoko 1 3 naoko 2 4 takeshi 1 先頭 seekFirst 最後 seekLast 前後 seekNext (++) seekPrev (--) キー値 seekEqual (=) キー値の前後 seekLessThan (<=) seekGreater (>=) アクセスメソッド （カーソルの移動と

9. Reference, SQLアンチパターン 個⼈的には実務経験積んでから、「やっぱアンチパターンな のかよ︕」って⽅が捗ると思う 若いうちは「あっこれ 進研ゼミ SQLアンチパターンで⾒た やつだ︕」ってなっても理解が得られずに⼼が死ぬことが多 い 今頃たぶんTwitterで「ウチはそんなことしないぞ」って技術的ホワ イト企業の戦⼠たちが #mysqlcasual つけて呟いてる からみんな参 考にしよう - 8/42

村田　賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ

はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな