巨人の肩の上に登る

先人の積み重ねた発見に基づいて、なにかを発見しようとすることを指す。

2013-01-01から1年間の記事一覧

メイカーことはじめ

DIYの精神に影響を受け,ハードウェアを作りたくなったので,はじめようと思う. さて,何からはじめればいいか全く分からなかったので,"メイカームーブメント”の火付け役になったクリス・アンダーソンの”MAKERS―21世紀の産業革命が始まる”から読み始めてみ…

【書評】MAKERS―21世紀の産業革命が始まる

クリス・アンダーソン著の”MAKERS―21世紀の産業革命が始まる”を読んだので,印象に残った所をメモ. 感想としては,前作のFREEに比べて,大きな刺激を受けませんでした.2012年10月出版ということもあり,一年前なので,2013年12月現在だと知っている情報が…

Scala でロジスティック回帰

サイボウズ・ラボの @shuyo さんの連載でロジスティック回帰を Python で実装されていたので,Scalaでも実装してみた.第18回 ロジスティック回帰 ロジスティック回帰とは ロジスティック回帰は,基本的にはパーセプトロンと同様に分類器です.パーセプトロ…

アカリクアプリコンテストで,サイバーエージェント特別賞を受賞

12月14日に開催されたアカリクアプリコンテストのファイナルプレゼンに出場してきました. 会場はGMOインターネット株式会社で,始めてお邪魔したのですが,真っ白で清潔感溢れる印象. 本大会に参加されたのは50作品程で,6組がファイナリストとして採択さ…

monoとXamarin StudioでC#

C# を使ってみたかったので,Xamarinで試してみる. Xamarin とは Xamarinは,.NETと互換性のある iOS, Android, Mac, WindowsアプリをC#で書くことが可能な,クロスプラットフォーム開発環境です..NETとの互換は有償ではあるもの、小さいサイズのアプリケ…

【書評】イシューからはじめよ

大学の図書館で発見したので,手に取ってみた. 要点をかなり簡単にまとめてみる. バリュー(価値)のある仕事とは何か 本書ではバリューを具体的に定義している. まずイシューの定義を下記に示す. イシューとは A) 2つ以上の集団の間で決着のついていない…

PythonでN-gram

大学の課題で出たので,簡易に実装してみた. N-gramとは 自然言語処理の素性として良く使われる数量. 1-gram(uni-gram)だと,単語の頻度.2-gram(bi-gram)だと連続する二つの単語の出現頻度,3-gram(tri-gram)だと連続する三つの単語の出現頻度である. We…

ACM-ICPCアジア地区予選@会津に行って来た.

7月に行われたACM-ICPC2013国内予選を勝ち進み,アジア地区予選に参加してきました. 訳あって,オープン参加となりましたが,充実した3日間を過ごせました. 1日目 今年の会場は会津大学. 夜行バスと電車で,奈良-京都-郡山(福島)-会津・若松まで移動.…

次世代の”英文を理解する方法”を提供するサービス『Grasphy』

App

Mashup Awards 9 で,FinalStageに進出 !! Students賞, 株式会社ハートレイルズ賞を受賞しました.ありがとうございます. 追記:TechCrunchさんに取り上げられました. Grasphy とは Grasphyは,英語での情報収集を効率的に行うことを目的として開発された…

R を用いた相関係数と無相関検定

無相関検定 帰無仮説を「両変数間に相関がない」とする. p値が p < 0.01, あるいは,p < 0.05 であれば,帰無仮説が棄却され,「両変数間に相関がないとはいえない」となる. Rでの例 サンプルデータとして,下記の data.tsv を用いる. 下記のデータの一列…

遺伝的アルゴリズムをやってみた

遺伝的アルゴリズムを Cython で実装してみたGithub. 遺伝的アルゴリズムとは ざっくりと説明すると, 初期値として,N個の個体を無作為に生成する 評価関数を用いて,上位のM個の個体を選ぶ(エリート主義) 一定の確率に従い,交差や突然変異を行い,N個…

Scala でパーセプトロン

久しぶりにScalaを使うことになったので,練習がてらに Scala でパーセプトロンを書いてみた. 二次元データを対象とし,シンプルに実装してみた.(GitHubで公開) テスト 今回は Scalatest のFlatSpecを使ってみた. sbt 環境での使い方は,公式のUsing Sc…

目黒に行って来たのだが...

今日は日帰りで東京に行って来た. 15:00 からの予定だったのですが,2時間程早く到着.せっかくなので,ぶらぶらすることに. 特に行きたいとこもなかったので,本屋に行くことにしました. ところで,Google Mapには,周辺検索という機能があります.今年…

Redis 入門

Redis 使うことになったので,基礎的事項を最速でマスターできるようにまとめてみる. Redis とは Redisは,Key-Value型のNoSQLです. また,In Memory であるため,データ容量に対する制限はあるものの非常に高速に動作します. どのくらい早いのかという b…

Gitポケットリファレンス

Git の知識を増やそうと,"Gitポケットリファレンス"を買ってきた. ざっと,一通り読んだので感想. 内容 三部構成で,Gitの使い方,リファレンス,活用(AlMinium, Gitolite, .git/hooksなどなど). Gitのコマンドごとに簡易な Errrorの説明や解決策など…

Linux カーネル「概要」

OS関連の知識が欲しくて「LINUXカーネル」を読み始めたのだが,900ページ強もあり,中々続かない. その上内容をすぐ忘れてしまい,何回も同じところを読んでいるので,今回は忘れないようにまとめておく. 本書は20章構成で,第一章は概要である. 報知的…

Python で Stanford Parser を用いた構文解析

【13/10/05】 追記 relwellさんのforkのが良さそう. multi-threade で,安定してる気がする. Stanford のページに,多言語のラッパーが記載されています. 基本的に,Github のREADME通りで問題ないのですが,一応メモ. Stanford Parser の Python ラッパ…

インターンシップに行ってきた

NAISTの夏休みも残り 1/4 となりました.開始から先週まで,インターンシップに参加してきました.最初の一ヶ月は,mixiさんに,間を空けてCOOKPADさんに一週間行ってきました. mixi オフィスは,渋谷のファーストタワーというところにある綺麗なビルです.…

DSIRNLP に行って来た

9月1日(日)に DSIRNLP に行ってきました. 会場は,VOYAGE GROUPさんのオフィスで,2度目の訪問でした. DSIRNLP は,Data Structure, Information Retrieval, Natural Language Processing の頭文字らしいです. 今回は第4回目で,アジェンダはこんな…

Shuf

ファイルから N 行ランダムに取得するコマンド. 次のような txt ファイルがあるとする. # hoge.txt apple remon grape banana orange こんな感じで使える. shuf -n 2 hoge.txt apple orange Mac OS X に homebrew でインストールする方法. coreutils に…

技術ベンチャー論 ビジネスプランコンテスト

Naistの講義には「技術ベンチャー論」というものがある. 内容としては,二ヶ月間チームでビジネスプランを企画して,発表するというモノです. 今週の金曜に最終発表のプレゼンテーションがあり,無事優勝!. 発表されたアイデアは.クラウドソーシング,…

不格好経営

先日抽選で,DeNA創業者の南場智子さんの「不格好経営」が当たりました. テスト期間が終了してから読もうと思っていたのですが,非常に読み易く結局テスト期間中に読んでしまいました. 基本としてはDeNAの創業から現在までの物語で, 若干,南場さんの生い…

Yコンビネーター シリコンバレ ー最強のスタートアップ養成スクールー

Hatena Blog に乗り替えて,書評を書くのは初めてです. 大学院の図書館で借りた,「Yコンビネーター シリコンバレー最強のスタートアップ養成スクール」についての感想です. この本は,Yコンビネーターの約一学分の期間を著者が取材したドキュメンタリー形…

Julia

Julia とはどんな言語か We want a language that’s open source, with a liberal license. We want the speed of C with the dynamism of Ruby. We want a language that’s homoiconic, with true macros like Lisp, but with obvious, familiar mathematic…

Prolog 入門

久しぶりのブログです. Django + GAE で苦戦しまくてった今日この頃. その話はまた別の機会に記録しておきたい. 今日は,Prolog (PROgramming in LOGic) に挑戦してみました. 15分ほどしか触ってないのでたいした情報はありません. 主に,下記の3点に…

Pythonにおける配列生成の速度比較

序論|配列生成における生成速度 n 個の x からなるベクトル,あるいは,連続する整数 x | 0, 1 .... , n に対して、f(x) の値から配列を生成したいというケースが多々発生する. このとき,内包表記,map関数,などどういう手法をとればよいのかを検討して…

Pythonにおける2重ループとitertoolsの速度比較

バブルソート 今回はバブルソートを用いて比較を行った. まず,バブルソートのアルゴリズムを以下に示す. リストの先頭から順に n 番目と n+1 番目の要素を比較する. 要素の順序が逆であれば,入れ替える. この操作をデータ数 - 1 回繰り返す. 最悪計算…

Python でワンライナー

Python でワンライナーをやってみる. c オプションを用いて,テキストを渡すことで実行できる. $python -c "print 'Hello World'" $Hello World 今回は,以下のようなテキストファイルから数値を取り出し, その数値を2倍する処理を実装することを試みま…

Python Docstring の書き方

Python では,関数のはじめに docstring を3重クオートを用いて記述する. いつも,引数・戻り値などの書き方を悩むのですが,良さそうなものがあったのでメモ. Dive Into Python 3 からの引用 def approximate_size(size, a_kilobyte_is_1024_bytes=True)…

挿入ソート

単純なソートアルゴリズム. 計算量は O(n2). 空リストは整列されているものとする 整列しているリストに対して,1つの要素を正しい場所に挿入する insert :: Ord a => a -> [a] -> [a] insert x [ ] = [x] insert x (y:ys) | x <= y = x : y : ys | other…