現状、理想にもっとも近いアイデアノート？ Markdownでメモを管理できる「Obsidian」／無限キャンバス、リンクグラフ……プラグインで自由に機能を拡張することも【レビュー】
[Flutter]Flutterでの依存関係図の自動生成が便利だった件について - Qiita
こんにちは。いせりゅーです😃 「視覚的に理解しやすく、効率的にコードの構造や流れを把握する」ということは開発においてとても助けになると思っています。特に複雑なアーキテクチャや多数のコンポーネントを持つフレームワーク、例えばFlutterのようなものを使用する場合、依存関係の把握は必須となりますが、把握をするのが難しかったり、時間がかかったりすると思います。 実際に、社会人になり研修課題をしている中でriverpod_graphを勉強し、それがとても便利だったので、アウトプットのために書いていこうと思いました。 riverpod_graphとは、 ↑こちらから引用しています。 riverpodの作成者が作成したツール providerとwidget間の相互作用のグラフを生成し、可視化できるもの 手順を踏むとと自動生成ファイルが生成される（今回は、graph.mdに生成する） グラフは、d2
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エンジニアのためのChatGPTプラグイン3選+1 - きしだのHatena
前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この３つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
Fitbitデータで因果を探索してみる 〜独立成分分析によるLiNGAMモデルの推定〜 - mikutaifukuの雑記帳
はじめに 2018/2/11に日本経済新聞電子版にて以下のような記事が掲載されました。 元論文（日本経済研究センター JCER）の総論では、「博士増、生産性向上に結びつかず」と書かれており、大学教育や企業の活かし方に問題があるのでは、と問題提起をしています。 twitter等でも拡散され、盛り上がりました。 togetter.com 因果関係があるというのはなかなか難しく、疫学分野での因果推論の指標となっているヒルの因果関係ガイドラインを利用することが有用であると考えられています。 ヒルは事象Aが事象Bの原因であると結論付ける為に、以下の９つの規準 相関関係の強さ Aの生起とBの生起の間に強い相関関係がある 相関関係の一致性 相関関係の大きさは様々な状況で、対象や実証に利用よる手法が違っても一致している 相関関係の特異性 Bと「A以外に原因として想定される変数」の相関は高くない。またAと「
TensorFlow : Programmer’s Guide : データを読む – OpenAI API | ClassCat® Chatbot
TensorFlow : Programmer’s Guide : データを読む （翻訳/解説） 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 更新日時 : 04/26/2017; 07/26/2016 作成日時 : 02/12/2016 * 本家サイトのドキュメント構成の変更に伴い、本ページは以下のページをベースにするよう変更し、 また原文の加筆や変更に合わせて翻訳文も更新しました (04/26/2017) : https://www.tensorflow.org/programmers_guide/reading_data * (obsolete) 本ページは、TensorFlow の本家サイトの How To – Reading data を翻訳した上で 適宜、補足説明したものです： (リンク切れ) https://www.tensorflow.org/versions
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
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