ジャズのコード進行の原理 -
前置き はじめまして, コンポーザー, DJなどをやっているArakurです. 昔は打ち込みジャズを専門で作っていたのですが, ここ最近は殆ど作る機会がなく, 知識やTipsを持て余すくらいなら同志や後進に託そうと思ったので少しずつ記事にしてみることにしました. 第1回は, 古典和声またはポピュラー和声についてある程度知っている方向けにジャズのコード進行の理論の原理的な部分について解説します(第2回が今後書かれるかはまだ分かりません). とりあえずこれを読み切ればそこいらのスタンダードの進行は最低限アナライズできるようになる, という感じの内容を目指しています. 本記事は他ジャンルの制作にあたってジャズの知識を取り入れたいというような層を主に想定しています. 僕自身体系的なジャズ・音楽理論の教育を受けたわけではなく, 知識の大半はネットや古い教則本, およびセッションなどによる実践的経験を
私がよく参考にしているサイトまとめ
はじめに Twitter、Qiita、Zenn...といろんなところから情報収集するのはいいのですが、それぞれの有益な情報をそれぞれのサイトにお気に入りとして保存しているので、必要な情報を探すだけで一苦労です。 ここで一覧にしてまとめておくことにしました。 ただし、特定の言語に依存するような記事はあえて排除しています。 皆さんにとっても有益な情報があると、この記事を公開して良かったなと思います。 また、皆さんのオススメの記事がありましたら、コメントなどで教えてください。 コミュニケーション 質問 質問は恥ではないし役に立つ https://qiita.com/seki_uk/items/4001423b3cd3db0dada7 新卒からの質問をソシャゲっぽい仕組みにしたら捗った話 https://qiita.com/ysktsuna/items/fced3a9515c8f585ca50 会
音階の数学｜じーくどらむす
私の大好きな数学者の名言で、「音楽は感性の数学であり、数学は理性の音楽である」という言葉があります。 数を原理とするピタゴラス教団がピタゴラス音律を作り出し、そこから純正律という整数比率によるハーモニーを重視した音律が作られたことからも、音楽と数学の関係性は深いと言えるでしょう。 しかし、 実際に数学を多少わかって、音楽を多少嗜んでいる方であれば、音楽で使われる様々な単位への違和感を感じたことがあるのではないでしょうか。 とにかく既存の音楽理論や音楽文化が、「12音種」「7幹音」「5線譜」「1から数える」すべてが噛み合っていない感じがすごい。この噛み合ってない上で究極の覚えゲーを重ねがけして理論作り上げてんのヤバい。 — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) July 12, 2020 音楽を取り巻く数への違和感まずこの「12音階」（ド～シまで、＃、♭も含めた1オクターブ以内の
本記事は、Simon Holdorf氏による「10 Extraordinary GitHub Repos for All Developers」（2021年4月4日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 こちらもどうぞ すべてのウェブ開発者へ。人気GitHubリポジトリ9選 面接のリソース、build your own X、優れたパブリックAPIのリストなど Photo by Vishnu R Nair on Unsplash はじめに GitHubは、あらゆる種類の技術、フレームワーク、ライブラリ、コレクションなどを共有するためのNo.1プラットフォームです。しかし、その巨大さゆえに、最も有用なリポジトリを探すのが難しいという問題もあります。そこで私は、すべてのソフトウェアエンジニアに大きな価値のある、素晴らしいリポジトリ10選を作ることにしました。すべてに多くのGitH
JJUG CCC 2022 Fallで「Javaの入門が終わったら何の勉強をすればいいの？」という内容で発表を行いました。 基本的なものが作れるようになったけども、イマイチプログラムが組めないというときに、何を勉強すればいいかをまとめました。 入門が終わって作りたいものがあれば作っていきましょう、業務で言われたものが作って行こう、でもなんだかちゃんとしたものが作れないな、もっとちゃんとしたものを作りたい、次のステップに進みたいというときに勉強していく感じです。 資料はこちらです とりあげた本についてまとめておきます。 開発作業について 概要 プログラミング言語 アーキテクチャ ミドルウェア ネットワーク デプロイ 理論 開発手法 開発プロセス まとめ フレームワークは入門でやってる前提です。Java入門書「プロになるJava」ではJavaの基本から簡単なDB操作、Spring Bootまで
競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
Sign-in form best practices Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Use cross-platform browser features to build sign-in forms that are secure, accessible and easy to use. If users ever need to log in to your site, then good sign-in form design is critical. This is especially true for people on poor connections, on mobile, in a hurry, or under stress.
伝えたいことは全てタイトルに書いた。 動機 https://github.com/topics/awesome を眺めていて本当にawesomeなものばかりだった (割にあまりどこにもそのawesomeさが書かれていないように見えた) ので書く。 awesomeリストとは GitHub で使われる慣習的なリポジトリについてまとめてみた#awesome より: 「特定テーマに関するキュレーションを行うリポジトリ。Markdown のリスト表記で一覧化するのが一般的。また、Contribution も受け付けている（人気のあるリポジトリはガイドラインも厳しめ）。」 Where? ここのことです: https://awesome.re/ 画像はリポジトリから引用。 What? What is an awesome list? よりDeepL翻訳 awesome マニフェスト もしあなたのリストを
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
以下はjavinpaul( Webサイト / Twitter / Facebook / dev.to )による記事、11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020の日本語訳です。 なおリンク先URLは元記事のままであり、和訳にあたり変更などは行っていません。 11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020 注意事項：この記事にはアフィリエイトリンクが含まれています。 この記事に記載されているリンクを踏んで製品やサービスを購入すると、私が利益を受けとることがあります。 ソフトウェア開発を始めてしばらくすると、優れたプログラマになるには何をすればいいのかという考えが時によぎるでしょう。 より良い開発者になるために、2020年には何を学ぶべきでしょう
2021/02/21 10選 => 12選に更新 2021/04/12 おまけを追加 2022/01/04 おまけにThe Modern JavaScript Tutorialを追加 こんにちは、WEBエンジニアのhedrallです。 もう一歩踏み込んでプログラミングに関して勉強をしようと思った時、 世の中には学習のためのレポジトリが存在していて、しかも世界的にはものすごい数のStarを獲得しているものも少なくないことを知りました。 今回はピックアップしてご紹介いたします。 [⭐️ 96.6k]: javascript-algorithms プログラミングで使用されるデータ構造や、一般的なアルゴリズムがまとめられており、全てjsで実装が例示されています。 [⭐️ 149k]: developer-roadmap webやinfraなど各分野のエンジニアになるために知っておくべき技術がロード
イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
インフラをやるうえで知っておきたいトピックを独断と偏見で選んでリンク集をつくりました． HTTP HTTP入門 [BurpSuiteJapan]HTTP基礎入門 RESTful API Web API入門 RESTful API 入門 KVS key-valueストアの基礎知識 KVS 超入門 - footmark NoSQL HBaseの概要とアーキテクチャ | Think IT（シンクイット） Oracle Cloud Hangout Cafe - 明解! NoSQLの勘所 - Speaker Deck データベース 2018-11-データベース / 2018-11 database - Speaker Deck SQLをはじめよう - 初心者でもわかる、構文とデータ取得の基本 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！ RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データ
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
One of the key elements of Google's software engineering culture is the use of design docs for defining software designs. These are relatively informal documents that the primary author or authors of a software system or application create before they embark on the coding project. The design doc documents the high level implementation strategy and key design decisions with emphasis on the trade-of
はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の１つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f
初めての技術選定を頼まれた時に大事だったのは俯瞰的・相対的な考え方だった - MonotaRO Tech Blog
背景 お題 技術の差別化 差別化から分かること 情報資産からToBeを考える 俯瞰的・相対的な技術選定 これまでの話から学んだこと 最後に はじめまして、MonotaROでデータエンジニアをやっています、芝本です。 エンジニアのみなさん、技術を使って何か作ってみるのって楽しいですよね。 私は、公私ともに日々物作りに励んでいます。プライベートだと、最近はマイクロフロントエンドについて学んでいます。 技術を使うためには、技術を学ばなければいけません。 プライベートにおいては、好奇心に従って自由に学びますよね。 とりあえずgit cloneして動かしてみたり、書籍を購入して読んでみたりします。 というようにプライベートでは主に次のような選択肢があると思います。 書籍を読んで好きなものを選ぶ 実際に手を動かしてみて好きなものを選ぶ 人に教えてもらって好きなものを選ぶ 基本的にプライベートの場合は何
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
Googleに入社します｜ばやしこ
こんにちは。ばやしこと申します。 2022年7月より、Googleでソフトウェアエンジニアとして働くことになりました。 アメリカのTexas A&M大学のMaster of Computer Scienceを今年の5月に無事卒業し、卒業後の職としてGoogleからフルタイムのオファーを頂くことができました。 今後Googleを目指す方の助けになればと思い、Googleからオファーをもらうまで自分がどんな勉強や対策をしていたかについて、書かせていただきます。 また、留学に至るまでの流れはこちらの記事を読んでいただければと思います。 (入社予定のDurham, NCオフィス) はじめにこちらは私の体験をもとに書いている記事です。諸々の条件が異なれば、面接の構成や対策も大きく異なります。例えばシニア以上（GoogleだとL5以上、MetaだとE5以上。私はL4でオファーをもらいました）でのポジシ
スキル0から1年間でマルウェア解析を習得した学習方法 - the_art_of_nerdのブログ
みなさん、こんちにはmです。 今回は私が1年の期間でマルウェア解析のスキル0から習得するまでに取り組んだ方法をまとめました。 初めに開始時のスキルや1年間でかけたコスト、スケジュールなどを共有します。 開始時のスキルなど 表層解析、動的解析、静的解析の違いもあまり理解していない プログラミングはPythonを学び始めた程度 低レイヤーの知識なし アセンブリの知識なし Windowsアプリケーション開発の経験なし SOCアナリストとしてブルーチームの知識は多少 脆弱性診断の経験も（深くはないが）多少 エンジニア歴7、8ヶ月目くらい ざっくりですが、このようにマルウェア解析に絡んでくる知識はほぼ0でした。 学習にかけたトータルコスト 書籍：約5万円 オンライン教材：12万円 約17万円近く1年間に使いましたが、お金で直接スキルは買えないので必要経費です。 なお、オンライン教材の12万円について
こんにちは、ISC 1年 IPFactory 所属の morioka12 です。 この記事は IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の分になります。 IPFactory という技術サークルについては、こちらを参照ください。 本記事の最後に記載されている余談でも IPFactory の詳細を紹介しています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ IPFactory Advent Calendar 2020 の10日目の記事を書きました#JWT #security セキュリティ視点からの JWT 入門 - blog of morioka12https://t.co/g1MYe77hAF — morioka12 (@scgajge12) 2020年12月10日 普段は Web Security や Cloud Security 、バグバウンティなどを興味分
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and
2021 / 2020 / 2019 JavaScriptライブラリのトレンドを紹介しているbestofjs.orgが、2020年に最もホットであったJavaScriptライブラリのランキングを発表しました。 選考基準は現在のスター数ではなく、『2020年の一年間で増えたスターの数』です。 過去流行っていたけど落ち目となった技術は出てこないので、最近注目されている技術がわかります。 ちなみに2016年の総合ランキング1位はVue.js、2017年の総合ランキング1位はVue.js、2018年の総合ランキング1位はVue.js、2019年の総合ランキング1位はVue.jsです。 以下は2020年のランキング、2020 JavaScript Rising Starsの日本語訳です。 JavaScript ライジングスター 2020 5回目のJavaScript ライジングスターにようこそ！ こ
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
海外で就職した話｜takusemba
先日、3年半ほど働いたサイバーエージェントを退社しました。来月からはオーストラリアに移住して、現地の企業でソフトウェアエンジニアとして働きます。 あまり技術以外の記事を書くのは得意ではないですが、自分にとって大きな節目なのと、海外での就職を考えてる人に少しでもでも参考になればと思い、自分の就職談を紹介できたらと思います。 入社までの道のり2017年に新卒としてサイバーエージェントに入社し、ABEMAでAndroidエンジニア(もしくは、Streamingエンジニア)としてアプリ開発に携わってました。 元々、海外で働きたい、海外に住みたいという願望があり、入社当時から海外での就職を模索していました。最初の1~2年は、特に海外で働くためのノウハウや知識もなかったので、とりあえずアメリカの知っている企業に片っ端から応募していました。何社からかは返事があり面接まで進むものもあったのですが、VISA
グーグルが普及する前、みんな何使ってた？
グーグルが普及する前、みんな何使ってた？2020.08.01 11:0026,182 Daniel Kolitz - Gizmodo US ［原文］ （ Rina Fukazu ） 今でこそ、たいていのことは｢ググればわかる｣時代だけど...。 1997年、最近お気に入りの映画『オースティン・パワーズ』のことを友達にアツ〜く語るあなた。すると友達は｢ランディ・クエイドが最高だった｣と一言。あなたの頭のなかでは｢あれ？ ｣と戸惑いつつ、話を聞いていたら友達がクリント・ハワードのことを言っていることに気づく。友達にそう伝えてみるも、お互い納得しあえず...。一日モヤモヤしつつ、家に帰ってパソコンを立ち上げてから40分ほど経過...｢やっぱり、ランディ・クエイドは出演してないよ！｣ 2020年、Google（グーグル）が広く使われる前の時代、人々はどのようにして日常の疑問を解決したり、情報収集し
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
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