「○○○は、Hello Worldを表示するプログラムだったんだよ！！」 「Ω ΩΩ<な、なんだってー！？」 本来プログラム言語といえばはじめに文法が決まっていて、そこに文法に従った文字列を入れると実行可能な何かができあがるというのが普通の流れです。 これを逆にしたらどうなるかと思ったのが今回の話題です。つまり、欲しい出力結果があって、適当な文字列があったとき、それをプログラム言語にするようなインタプリタを出力するプログラムを作ろう、というものです。メタプログラミングという用語をはじめて聞いたときに浮かんだ個人的イメージだったり。 もう少し動機を素直に言うと、Brainfu*kの仲間を見てふと思ったのです。Brainfu*k風のプログラム言語ってたくさんあるのですが、どれも本来の雰囲気を損なわないような入力文字列の例(だいたいHello World)を頑張って作っているじゃないですか。 名
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PowerShell スクリプトで Hello World
Windows10PwoerShell そろそろ低機能なDOSバッチファイルから卒業したい、ということでPowerShellを触ってみました。 Windows10に標準搭載なので環境は問題無いです。 今回の課題は「"Hello World" を表示する」です。すべてのプログラム言語における最初の一歩です。 しかしこれが思いの外難航しました。 その１，まずはスクリプトファイルを作ろう メモ帳を開いて以下のコードを書き込み、ファイル名 "test.ps1" で実験用の適当なフォルダに保存します。 ここまでは問題ありません。 さあ、これを実行したいのですが、PowerShellはあの手この手で実行を妨害してきます。挫折しかけます。 その２，ダブクリックで実行しようとして挫折する .exeや.batならダブルクリック実行余裕なのですが、PowerShellはそうは問屋がおろしません。 最初、コンテ
https://twitter.com/kozeni_shkt/status/709743397196541953 http://www.b-ch.com/ttl/index.php?ttl_c=467 照度センサーという事で最初arduinoが思い浮かんだのだけれど、一般のご家庭やオフィスにarduinoは無いと思うのでiOSでやった。使わなくなったiPadにアプリを入れてオフィスの出入口に置いておく運用イメージ。 設定した閾値をディスプレイの輝度(部屋の照度)が下回ったらGet Wildし始める。なお手を抜いてるので閾値以下で輝度が変化するたびにGet Wildされる。 // // ViewController.swift // gettlod // // Created by ouba on 2016/03/28. // Copyright © 2016年 oubakiou. All
![[iOS]部屋の灯りが消えたら自動でGet Wildを再生してGet Wild退勤する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06f6c453a92d51c7fc01dc2e0b956fb1ad5cb666/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fproxy.goincop1.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.1.1%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNDc4MjMlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM2OTExMjk_aXhsaWI9cmItNC4xLjEmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTFkYWUyMTIyOWZiNGRmZjBlODg1NjcxYTM0ZDZmNTc1%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Ddabbc257f48879968e15c67b6cb4262f%3Fixlib%3Drb-4.1.1%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjEuMSZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBvdWJha2lvdSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWE5M2Y4NDBlMTcwYzcxNTQ1MDM5MTJhMmRhYWM5MTBh%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D78955607c494d89e3b9fe5c131d5f911)
今季見るべきアニメを機械学習で推薦する に対してなんか精度評価のしかたおかしくない? とご意見をいただきました (指摘1, 指摘2 ) 調べたところたしかにいろいろおかしくて、F値が0.9をこえるスコアも実際よりもかなり高いことがわかったのでご紹介します。ご指摘ありがとうございます :bow: 。 おかしかったところ 教師データをあたえるときには1とラベル付けされたデータと0と、ラベル付けされたデータの数が同じになるように、オーバーサンプリングしました。 と元の記事にはあったのですが、このオーバーサンプリングが問題でした。オーバーサンプリングを教師データとバリデーションデータに分ける前に行ってしまっていたため、同じアニメの特徴とそのラベルが教師データとバリデーションデータの両方に含まれていました。 教師データに含まれるアニメを正しく分類できるのは当然ですから、教師データと同じアニメをバリデ
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
苦節2年、とうとう完成しました。機械学習のパラメータチューニングに悩める皆さんのために、コーディングも数学も大の苦手な僕が頑張って作りました。それがPTGH (Parameter Tuning by God's Hand)フレームワークです。RでもPythonでも動きます。 中身としては、代表的な機械学習であるロジスティック回帰・SVM（線形orガウシアンカーネル）・ランダムフォレスト・Xgboost・Deep NN・Convolutional NNのそれぞれのパラメータチューニングを、arXivに上がっている論文に頻出のパターンに絞った上でそのパラメータ構成をRなら{mxnet}で、PythonならChainer / TensorFlowで回す際の記法に合わせてDeep Learningで学習させ、その学習済みモデルに基づいてMCMCで最適なパラメータの組み合わせを適応的に探し出して最適
メルセンヌ・ツイスターと似て非なるアルゴリズムが実装されていたことが発覚して話題の PHP の mt_rand 関数の品質を統計的に検証しました．果たして，PHP の「壊れた」mt_rand は安心して使うことができるのでしょうか……？ ちなみに，結論から言うと，PHP の壊れた mt_rand は，（少なくともこのテストの範囲では）本家メルセンヌ・ツイスターと遜色ない品質を持っているようです．ただし，最後に PHP の乱数の別の懸念点についても紹介します． 壊れた mt_rand とは PHP の mt_rand は，ドキュメントによると，有名な乱数生成アルゴリズム「メルセンヌ・ツイスター」を利用して高品質の乱数を生成する関数です．ところが，どうやら一部では知られていたこととして，PHP の mt_rand の実装にはバグがあり，本家メルセンヌ・ツイスターと挙動が一致していませんでした．
PHPでMersenne Twister法で擬似乱数を生成する関数のmt_rand()にバグがあり出力がおかしい、という話が流れてきておもしろかったので簡単にまとめておく kusanoさんがmt_rand()の実装に9年以上前から1文字違いでバグがあったことを見つけて、数ヶ月後にマージされる(追記: 正確には、PHP版の実装が他と異なっているのは前から知られていたらしい*1 ) PHPに送った1文字修正するプルリクエストがマージされた🎉 mt_rand()の返す値が元のメルセンヌツイスタと異なっていた。https://t.co/Z5WJhHVyNd— kusanoさん@がんばらない (@kusano_k) February 17, 2016 その後、生成される擬似乱数列が変わってしまうので、後方互換性を壊す変更は議論してからmergeすべきということでrevertされるこの前マージされた
1983年に発売されたNintendo Entertainment System（NES、日本での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」）は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー･プロセシング･ユニット（PPU）を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業
この資料では、JavaScript でオブジェクト指向プログラミングを行う際に備えておくことが望ましい、基礎知識や概念について解説します。 【対象者】 ・JavaScript でアプリケーションを構築できる方 ・JavaScript におけるオブジェクト指向プログラミングの 実現手法や原理への理解を深めたい方 ・Java 的なクラスベースの言語との違いに違和感や混乱を 感じてらっしゃる方
平方数とは、ある整数の平方（＝二乗）であるような整数のことを言います。つまり、0,1,4,9,16,...が平方数ということになります。 ところで、与えられた整数が平方数かどうかを判定するにはどうすれば良いでしょうか。与えられた整数の平方根の小数点以下を切り捨て、それを二乗して元の数になるかどうか、というのがすぐ思いつく実装です。 <?php function is_square($n) { $sqrt = floor(sqrt($n)); return ($sqrt*$sqrt == $n); } しかし、平方根の計算は比較的重い処理です。もっと高速化する方法は無いのでしょうか。 多倍長整数演算ライブラリGNU MPには平方数かどうかを判定するmpz_perfect_square_p関数が存在します（PHPでもgmp_perfect_square関数として利用できます）。本稿ではこの実装
Summary 普段使い用 PowerShell メモ 思惑 個人的には、 PowerShell はスクリプトをゴリゴリ書くよりも、 ちょこちょこ作業するのに向いていると思っている。 ただ、しばらく使っていないと忘れたりするので、そういうものをまとめてみる。 Linux で、grep とか使って、よくやりそうな感じのやつ。 共用パソコンなどの自分の環境以外でも使えることを想定しているので、 できるだけデフォルトの状態で、できるものに限定する。 また、普段使い想定なので、タイプ数を減らすのを優先していたりするので、 PowerShell の文法的には微妙なところも多少ある。 grep それ Select-String でできるよ
はじめに 開院準備 昔むかし／ レベル差／ 教育／ ネットワーク／ 情報集め／ 隠すことについて／ プログラムコンテスト／ ドキュメント／ 楽するように／ 手抜きと下手の違い／ 開院 第１部 外来 第１章 普通の初心者 最初から充実した(!?)プログラムが登場 関数を短くし、コメントを改善する 上手になる秘訣／ プログラムの紹介／ 何だ、このプログラムは!!／ 短くするには／ コメントについて／ 無駄な努力をやめよう／ 名前／ 気になる個所／ 修正プログラム／ 課題／ まとめ 第２章 これでもプロ 売りものであるにもかかわらず、超きたない！ 構造的な欠陥の指摘〜引数、ポインタの活用 プログラムの紹介／ 「超」基本的問題点／ 関数分解／ 構造的欠陥／ 引数を使おう／ ポインタ／ その他／ まとめ（修正プログラム） 第３章 上司が問題 まさに驚異的なプログラムの見本というべき 内容の修正から、
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
■ はじめに 日本語は約1万年前、古代縄文人によって考案された世界的にも最も古い部類のプログラミング言語の一つである。(※) 日本語の起源は、古代の北方系言語と南方系言語であり、それぞれの特徴、即ち、強力なマクロ機能と柔軟な音節構造を共に持ち合わせているかなり珍しい言 語である。 更に、日本語はその後、約1万年の間にわたって仕様の変更や拡張が幾度も行われ現在の形に至っている。その過程で日本独特の固有な機能を有するように なった。 これらの特徴は日本語の利点であると同時に、習得する上での障害ともなっている。 本書はプログラミング言語としての日本語を習得する上で、比較的良く使われる構文を主に取り上げ解説したものであり、これから日本語プログラミングを始 める人を対象として書かれている。 ※念のために書いておくと、本書は日本語をプログラミング言語のように解説することによって、普段意識 しないで使っ
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