Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
こんにちは。おいしい健康エンジニアの花井です。 今年の8月に入社しまして、iOS(クライアント)、API(サーバーサイド)、データ分析など幅広くやっています。 言語で言うと、Ruby(Ruby on Rails), Swift, Pythonですね。 今回は、食材が似たレシピを探す話、と題しておいしい健康のデータ分析の話をします。 概要 おいしい健康のデータ分析まわり 使用食材が似ているレシピを探す 定義 協調フィルタリング BigQueryのメリット コード 類似度1位を見てみよう レシピ類似度のデータビジュアリゼーション 可視化対象 データ取り出し 可視化したネットワーク 概要 おいしい健康で最も人気がある下記レシピに対して、使用食材が似ているレシピを探します。 oishi-kenko.com BigQueryはクエリを気軽に実行して試行錯誤できるので最適化問題のソルバーとしてとても優
2017/3/30 に行われた Shibuya.XSS techtalk #9 の発表資料です。
Pmilterというサーバソフトウェアを作りました。 github.com PmilterはProgrammable Mail Filterの略で、SMTPサーバ（送信や受信）とmilterプロトコルで通信し、SMTPサーバの送受信の振る舞いをRubyでコントロールできるサーバソフトウェアです。 これまでにも、milter managerやRubyのgemを使ってmilterサーバを作るといった素晴らしいソフトウェアがありました。ですが、今回僕がフルスクラッチで作りたかった理由としては、 とにかくインストールや設定がシンプルで運用しやすいサーバソフトウェアにしたい ミドルウェアとして振る舞いを設定する感覚でRubyで制御する事に専念したい 依存ライブラリを減らしワンバイナリでサーバに配置できるようにしたい 設定変更に再起動することなくRubyを変更するだけで振る舞いを変えられるようにしたい
One by One [ 1 x 1 ] Convolution - counter-intuitively useful Simple Answer Most simplistic explanation would be that 1x1 convolution leads to dimension reductionality. For example, an image of 200 x 200 with 50 features on convolution with 20 filters of 1x1 would result in size of 200 x 200 x 20. But then again, is this is the best way to do dimensionality reduction in the convoluational neural n
To use those filters, download the colofilter.css file, add it to the head of your document : <link href="path/to/colofilter.css" rel="stylesheet" type="text/css"> Then to use the filters, use the proper classes on your elements, and that's it! <div class="blend-blue"> <img src="image.png"/> <span>lorem</span> </div> Examples (click the images to copy the classes):
小説を書くにあたって意外と面倒なのが、小説には様々な細かい作法が存在する事です。 例えば、行頭に全角スペースを入れたり、会話文の閉じ括弧の前に句点(。)を入れてはいけなかったり。人間が気をつけて書いても、どうしたってケアレスミスをしてしまいます。 プログラマがコードを書く時は、ケアレスミスを防ぐために自動でテストをするようにします。日本語の文章だって同じように「自動テスト」で問題がないか確認できるはずです。 そこで自動化できないかと考え調べたところ、azu さんが作られている textlint で近い事ができそうだったのですが、残念ながら既存の対応規則（ルール）では日本の小説向けの細かい作法というのはチェックできないようでした。 というわけで、いっそ自作してしまえの DIY の精神で textlint 向けの規則を作ってみました。 github.com これを利用する事で、以下のような小説
Abstract このドキュメントはLinuxにおいて帯域制限のためにtcを用いる際のガイドラインです。 tcは様々な用途に活用できるものですが、プロダクションにおいて特定のserver daemonのトラフィックを制限するというシナリオで活用することを目的としています。 tcのより詳しい詳細については別にドキュメントを書きましたのでそちらを参照してください。 よくわかるLinux帯域制限 Root qdiscの選定 帯域制限を行いたい場合のqdiscは主に以下のようになるでしょう。 TBF PRIO + 内部qdiscとしてTBF HTB それぞれ用途に合わせて適切なものがあるのですが、機能としてはHTBが前者2つの上位互換となるので、迷った場合にはHTBを使えば問題ありません。ということで以後HTBの設定について解説します。 class構造,トラフィックのclassify, filte
Fluentd，最近だと海外でも露出が増えてきていて，軽量・柔軟・ロバストという所で， 新規の他，既存のログコレクタのリプレース含め，採用する所が増えてたりします． より改善するため色々とユーザにヒアリングした結果，「フィルタ機能が欲しい」というのが一番多い意見でした． Fluentdは元々Treasure Dataへロバストにデータを転送するためのミドルウェアで，「ETLとかはTreasure Dataで」 というのもあり，組み込みでフィルタ機能はありませんでした． 今現在のOutputプラグインによるフィルタ実装は，タグの書き換えが必要だったりして少し慣れが必要で，初心者にはちと難しい． ということで，より簡単に効率よくデータストリームを扱えるフィルタ機能を入れることにしました！ 前置きが長くなりましたが，次のバージョンであるv0.12ではFilterとLabelの導入が目玉機能になり
すごい合同勉強会2014 in 広島でセッションしたので内容を公開しておく。 今回は「私がモナドの内包表記という名前を知った時の感覚を伝えよう」というのが目的でした。 さりげなく「私がモナドに感じている効能を伝える」というのもしているのですが、そこは本当にさりげなく。 内包表記。その意味を知らずに5年前ぐらいにpythonで利用していて、forやif文字通りにうけとっており、その動作を正しく理解できてないときがありました。 現在とその間にHaskellを学び、その5年前の自分に内包表記を伝えるにはという観点で話を進めました。 まず、リストの内包表記ですが、リストを生成を簡単にしてくれる機能です。 内包表記は、どうやら数学の集合の記法である内包的記法に由来するそうで、「関数プログラミング入門 ―Haskellで学ぶ原理と技法―」か何かで読んだ記憶があります。 その対になる記法として外延的記法
この記事はHTML5 Advent Calendar 2012の10日目の記事です。遅くなってすみません SVG filterとは、SVGの画像要素やrect、circleなどの要素に対して、様々なエフェクトを掛ける仕様です。 W3Cでは「W3C Recommendation」となっています。 Filter Effects – SVG 1.1 (Second Edition) 原文 (2nd 2011/8/16) Filter Effects - SVG 1.1 - 20030114 少し古いですが邦訳 (2003/1/14) 利用フロー filter要素内に一連のフィルタ処理を定義(このfilter要素にidを振っておく) オリジナルの要素を用意 要素にfilter属性としてurl(#{FILTERID})を指定 使い方 こちらに既にあるので御覧ください SVGで図形やアニメを描画してみ
Imagine you’re a programmer who is developing a new web browser. There are many malicious sites on the web, and you want your browser to warn users when they attempt to access dangerous sites. For example, suppose the user attempts to access http://domain/etc. You’d like a way of checking whether domain is known to be a malicious site. What’s a good way of doing this? An obvious naive way is for y
Attention: This article is old and the content is outdated. I've left the article here for historical purposes. Edited: 07 January 2014 - Updated article to reflect current browser support. Gaussian blur is something I use a lot when it comes to Photoshop. It would be very handy to have that kind of 'filter' power within a browser environment. Before we get started, I think it's just important to
皆様、遅くなりましたが明けましておめでとうございます。本年も宜しくお願い申し上げます。 今回は前回に引き続き、ユーザシーケンスからコサイン関数の計算に必要な値（図1のa1:b1、a1、およびb1）を取り出す方法を紹介します。 おさらい Hadoopはデータをクラスタ内のローカルディスクに分散し、そのデータがあるノード上で処理を実行するというデータローカリティを実現しているため、コサイン関数をMapReduceのフレームワークに変換して処理することを紹介しました。 その設計方法として、処理結果の形式から逆に考える方法を紹介しました。 図1 計算結果から考えた処理フロー ユーザシーケンスからアクセスユーザ数のカウントまで 第二段階の処理フローは次の通りです。ここでもアイテムIDを具体的なアイテム名で示しています。 図2 第二段階の処理フロー ①では、各ユーザシーケンスからシーケンス内に含まれる
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