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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 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook（ https://github.com/google-research/tuning_playbook ）が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださ

通っていたお笑い養成所で放送作家の先生からこんなアドバイスをもらった。 「私たち放送作家は一つの番組の小さなコーナー企画にだいたい100以上の企画書を出します。なぜか。まず、半分くらいまでは自分の今までの経験や知識から生み出せる。次に今まで出したものの掛け算で生み出せる。その後、しばらくすると、もう今の自分からは何も出ないという状態になります。空っぽになって初めて、新しい情報がきちんと入り、自分が考えもしなかったアイディアが出せるものです。まずは空っぽにしてください。」 私が一番怖いのは野心とアイディアの枯渇なのだが、ふと知りたくなった。 アイディアの枯渇の先になにがあるのか？ 誰からも「100個出してほしい」と依頼されたわけではないが、今回は数にこだわってICT活用した授業アイディアをテーマに出してみた。 100個に至るまでの経緯を説明していきたい。 ①まず、キーワード出しフェーズ マン

ネット上の「無料かつ優良な教育コンテンツ」をまとめました。金銭的および地域的理由で塾に行けない方、選べない方、塾へ行っているが自宅でも効率よく学習したい方。誰でも平等に利用できるのが、これら教育コンテンツです。 フォロワーはもちろん、学校の友達などにもぜひ教えてあげてください。 pic.twitter.com/PBKSSg84op — ふじ くるり@現役大学院生(@fujikururi)Sat Mar 10 11:53:10 +0000 2018 @fujikururi 無料ではないですが、スタディサプリの英文法はまじでおすすめです。自分は今してますが（笑）現役時代やってなかったのを後悔してたり…。(ただ本番にたまたま上手くいって文法のところは高得点取れたから良いものを…。)英世さん一人で1ヵ月半ほどみれるので、よかったら、これも紹介してください。 — フェルミ(@ferumi113icl

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１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い 読書猿Classic: between / beyond readers の続きというか、補遺。 大学等に所属してる人は、そこの図書館と契約してる有料データベースを駆使されたし（使い方はガイダンスがあったりするし、図書館のレファレンスでも教えてくれるだろう）。っていうか、言うまでもないだろ、そんなことは。 ここではフリー（市井）の人が使える手を考える。手はたくさんあるが、いっぱいあっても混乱するだろうから、少しだけ。必要なら追記していく。 とりあえず３つのケースに分けてみた。 １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている ２．読みたい分野、知りたいジャンルくらいは決まってる ３．何からはじめればいいのか、さっぱりわからん 番外．論文なんて本屋で買えるぜ １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている Ａ．まずは

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed

2017年12月16日、数学界に激震が走りました。……というと少し語弊があるでしょうか。 この日、あの「フェルマーの最終定理」に匹敵するとも言われる数学の重要な予想、つまり未解決問題であった「ABC予想」が京都大数理解析研究所の望月新一氏によってついに解決されたというニュースが、数学界を、いや、世界中を駆け巡ったのです。 science.srad.jp とは言っても実は、ABC予想を証明したとする論文は2012年にすでに発表されていて、そこから５年間ずっと「査読中」、つまりその証明が正しいかどうかの検証中だったのです（５年もかかったというのは、それだけこの証明が独創的で難解だったことの証左でもあります）。 端から見ていた所感として、論文が出た当初は、本当にこれがABC予想の証明になっているのか疑う向きも多かったようですが、最近では、証明はほぼ間違いないのだろう、というような雰囲気だったよう

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? B-treeがMySQLで使用されている背景から、B-treeインデックスの構造、そしてそれに基づいたインデックスの使用方法の入門編です。以下の流れに沿ってまとめていきます。 インデックスってなに？ B-treeってなんでインデックスに使われているの？ B-treeインデックスの構造 インデックスの使用方法 ※ 勉強をかねてまとめていることもあり、間違っている箇所がございましたら教えていただけると嬉しいです。 インデックスってなに？ 全体の内容の中から特定部分を探すために使用する、本の索引のような概念のことです。これを用いることで、検索

京大理学部受験ブログ2014｜25歳OLが0からの挑戦！25歳OLが０から2年計画で京都大学理学部目指してます！ 毎日の勉強の記録。 Where there's a will, there's a way!! さて、私はルーズリーフを使って勉強しています。 だいたい２週間弱で100枚ほど使うんですが 困るのが使い終わった後のルーズリーフの保管方法。 まとめノート的な物を作らないようにしているので （まとめただけで満足するタイプなので） 主に用途は計算とかなんですが、 それでも、後で間違った所を見返したり、 振り返った時にこんなにやったんだ～と自信に繋がりそうなので 極力捨てたくはない。 だからといっていちいちバインダーに挟めるのも お金も場所もかさばるし。。 そこで考案したのがこの方法！ まずは完成写真をご覧ください。 こんな感じ。 わかりますかね？？ 中を開くとこんな感じ。 ようは100

この記事を読んで、昔塾講師やら家庭教師やらを掛け持ちしていた頃のことを思い出しました。 AI研究者が問う　ロボットは文章を読めない　では子どもたちは「読めて」いるのか？ これまでのところ、テストを受験した公立中学校生340人のうち、 約5割が、教科書の内容を読み取れておらず、 約2割は、基礎的な読解もできていない ことが明らかになってしまった。 以前Books&Appsさんに寄稿させて頂いた記事でも触れたんですが、塾講師を「出来る子をもっと伸ばす」人と「出来ない子をなるべく救い上げる」人に分けたとしたら、私はもっぱら後者でした。 で、私が塾講師をやっていた頃も、「問題文を読解する」という段階で苦戦する子は何人もいました。 手前みそですが、上記記事からの引用です。 塾講師時代、子どもの「勉強わからない」に対処するうちに学んだこと 国語で印象に残っているのは、「そもそも数行以上の文章を、意味を

はじめに これは自分用の関数型プログラミングお勉強ノートです。 Atom や CoffeeScript に少し退屈してきたので別のお勉強をすることにした。 関数型プログラミングを学ぶことにした。 時々、Qiita の記事とかは読んでいたが、ガーッと調べてやりだしたのは半月程前の 2016年の6月の初旬から。 しばらく続けてみようと思う。 調べ物がどんどん拡散して行くので整理の意味でここに dump しておく。 自分が使う用。 自分が読んで良かった or 良さそう、なリンクに絞ってある。 リンク集としては既にとても豊富で、簡単に消化し尽くせないので自分用としてはこれで十分だ。 ちゃんと消化していくには相応の時間がかかるだろう。 同じように関数型プログラミングを初歩から学ぼうとしている人の参考になるかもしない。 俺のプログラミング勉強法は、これまでの経験上、以下の様なパターンがある。 今は 1

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しばらく、LinuxやらMacのターミナル触ってると、こんなことを感じる人も多いのでは。 「cdやらrmやら、基本的な事はできるようになったなぁ。でも、あと、なにができるんやろ？」 この本読めばわかりますよ。ホイサッサ。そして、Linux世界感が広がります。 本書を手にとったきっかけ Linux、今までも、なんとなくは触る機会があった。仕事ではAmazon Linuxを2年ほど使っていたし、このブログもさくらのVPS上のCent OSで動いているし、まぁ最低限の使い方は知っていたわけなんですよね。 Macも元はBSD UNIXベースなだけあって、何気にUnix、Linux環境はそこらへんに存在している。 ただ、最近入った現場が、あろうことか、「ネットに繋げない」という、もう自分にとっては窒息して死んでしまいそうな環境だったんですよ。 日々の仕事においても、コマンドの使い方を調べるのにも一苦

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