Stack Overflow: 100万人の開発者を手助けするVim終了方法 | POSTD
Google、自然言語理解（NLU）の基礎となる「SyntaxNet」をオープンソース化
データサイエンティストを育成する試み ～PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1 イベントレポート
PyData.Tokyo第1回チュートリアルイベント開催！ PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタです。 PyData.Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに行ってきた勉強会は、質の高い登壇者と参加者が「濃い」議論をできる場として、広く知られるようになりました。イベントを管理しているconnpass上では500人を超えるメンバー登録があり、CodeZineでの連載もたくさんの方に読んでいただいております。 PyData.Tokyoで当初目標としていたのは、レベルの高いデータサイエンティストの集まる会を作ることに加え、これからデータサイエンティストになることを目指している方々の育成です。データサイエンティストの不足はあらゆるところで聞かれ、一方で幸いにも多くの方が今後データサイエ
Githubにある15万のプロジェクトを分析してわかった、成功しているチームが持つ5つの法則 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
SSII2020TS: Event-Based Camera の基礎と ニューラルネットワークによる信号処理 〜 生き物のように「変化」を捉えるビジョンセ...SSII
∞-gram を使った短文言語判定
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る 2022年11月以降にリリースされる Kubernetes バージョンに入るかもしれない機能のなかで私が注目するものを紹介します。 イベントサイト: https://techfeed.io/events/techfeed-experts-night-7
動画投稿サイトで付与された動画タグの階層化 : Kyushu University Institutional Repository (QIR)
国内で人気の高い動画投稿閲覧サービスにYouTube とニコニコ動画が有る. これらのサービスでは膨大な動画が蓄積されており，利用者が好みの動画を探すのは容易ではない. サービス運営側は検索語と並び替えによる動画検索を提示しているものの，細やかな動画検索は実現できていない. そこで，多数の視聴者が動画に付与するタグを用いた動画分類を考える. 本研究ではニコニコ動画を対象とし，動画分類や類似動画提示のために，タグの出現頻度および共起出現を用いた． / It is very difficult to find favorite movie from recent poplar movie uploading and streaming service such as YouTube and Nicovideo, because there are a lot of movies in thos
コサイン尺度（コサイン類似度）の計算 - Ceekz Logs (Move to y.ceek.jp)
文書間の類似度を求める方法の一つとして、コサイン尺度が挙げられます。コサイン尺度とは、2つのベクトルのなす角度であり、文書をベクトル化することにより、文書間の類似度を求めることが出来ます。 sub cosine_similarity { my ($vector_1, $vector_2) = @_; my $inner_product = 0.0; map { if ($vector_2->{$_}) { $inner_product += $vector_1->{$_} * $vector_2->{$_}; } } keys %{$vector_1}; my $norm_1 = 0.0; map { $norm_1 += $_ ** 2 } values %{$vector_1}; $norm_1 = sqrt($norm_1); my $norm_2 = 0.0; map { $nor
「Google Analytics API 」をPHPから便利に使えるクラスライブラリ:phpspot開発日誌
VSQのファイル仕様(推定) - cadencii_jp @ wiki
トラック名が必ず"Master Track"となります。 含まれるのは以下のメタイベントのみ。Sequence/Track Name(0xff 0x03 [length] [text]) End of Track(0xff 0x2f 0x00) Set Tempo(0xff 0x51 0x03 [tempo(3bytes)]) Time Signature(0xff 0x58 0x04 + 4bytes) 必ずSMFのヘッダの直後に表れ、vsqファイルに1個のみ。 テンポの変更は②のメタテキストには記入されず、このトラックのSet Tempoメタイベントを用いて記録される 拍子の変更も、同様にTIme Signatureメタイベントを用いて記録される トラック名が、Editorのトラック名と一致します。 必ず上記のMaster Trackの直後に表れます Editorに必要な情報は全て(恐
怪盗紅薔薇の隠れ家 リンちゃん、ちょっと見せて 【ファイル解析編１ 大仰な前説】
日本語形態素解析について - BLOGKID
関数の平均長と欠陥の量に相関なし、米コベリティ － ＠IT
プログラミングとアプリ開発の違い : 404 Blog Not Found
プログラマーに比べ、バイオ研究者に飛び抜けた才能が現れない理由のひとつ - ミームの死骸を待ちながら
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ただただし＠tDiaryは、ニコ動中毒なんです！｜【Tech総研】