フロントエンド開発の練習とりあえずbootstrapの画面を作成するところまで。後々AnguralJS 2 + なんらかの rest api で SPAにしたい。まずは作業フォルダの作成 mkdir bootstrap-training cd bootstrap-traininghttps://angular.io/docs/ts/latest/quickstar…
読んだからおおざっぱに内容をまとめておく。http://wan.poly.edu/KDD2012/docs/p768.pdfタイトルの通り、過去の実績データからディスプレイ広告のCVRを予測しようという話。モチベーションとしては、ユーザーIDとWebページのURLがAdExchangeからDSPへ送られ…
windowsのノートPCからLinuxのデスクトップPCへsshでつないで作業するみたいなことが多いのですが、そんなときpythonでグラフを出力したいときにいつもやり方を忘れるので備忘録。 import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt…
転職して、Web系のプロダクトに関わるようになって一年立ちました。 フロントもバックエンドも一応触っていますが、既にある機能の改修とか小さい機能の追加がメインです。 自分で0から作れる自信がないです。 自信がないのは経験がないからだと思います。 …
http://askubuntu.com/questions/284481/d-minimizes-all-windows-on-ubuntu-when-connecting-with-xrdphttps://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/xrdp/+bug/220005/comments/36あるあるネタみたいです。 "デスクトップを表示"のショートカットの設定をdis…
ExtensibleのCalendar Proというやつを使います。http://ext.ensible.com/extensible-1.6.0-rc.1.zipをダウンロードしておきます。ExtJS 4.2.1.883と sencha cmd 4.0.2.67を使っていますプロジェクトを作成します sencha -sdk /path/to/ext-4.2.1.883/ gener…
GAE上で動くREST apiを作りたかったのでちょっと調べたところ、Google Cloud Endpointsなるものを使うと楽に出来そうなので試して見ます。基本的に本家チュートリアル https://developers.google.com/appengine/docs/java/endpoints/getstarted/backend/ を…
ディープラーニングのチュートリアル http://deeplearning.net/tutorial/intro.html今回はMultilayer perceptron を読んでいきます。 http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html 多層パーセプトロン 今回扱うのは、隠れ変数の層が一つある多層パーセプトロ…
ディープラーニングをやってみたいので http://deeplearning.net/tutorial/intro.html を読んでます。自分なりにまとめていきます。今回は http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html#logreg ロジスティック回帰 ロジスティック回帰ってのはクラス分類問…
前回SpringMVCで画面を表示するところまでやりました。今回は、JdbcTemplateでDBにアクセスする部分を書いていきたいと思います。 postgresqlのインストール、設定 sudo apt-get install postgresql sudo su - sudo su - postgres psql postgres=# create da…
Spring-MVCで画面を表示させるところまでを勉強したのでまとめます。Spring3入門の6章の前半をまとめた感じです。 Spring tool suiteのインストール http://www.springsource.org/downloads/sts-ggts からインストーラをダウンロードする。 今回使用したのは…
"EmacsをVisualStudioみたいにしてやるぜ！"って書くとビッグマウスが過ぎる気がしたので地味なタイトルにしたのですが、目指すところはそこです。Windows + cygwin + NTEmacsでやっていきます。 お品書き 下準備 NTEmacsとauto-install.elとcygwin auto-com…
今までに、 - ２つの信号の類似度を測る尺度の一つに相互相関関数というものがある - でも信号が似ていなくても片方のデータが極端に大きかったりすると相互相関関数の値も大きくなっちゃって本当に似ている場所を検出できなかったりする - でも相互相関関数…
"相互相関関数はそれぞれDFTしてから掛け合わせて逆DFTすれば計算できるよ"なんていわれてもにわかには信じ難いですよね。ということで簡単に証明してみたいと思います。データ長の二つのデータとを考えます。一応、元のデータがでその中から長さのテンプレ…
今まで１次元のベクトルのみをあつかってきましたが、 相互相関関数で類似度を計算できる => 相互相関関数は畳み込みの定理でDFTして掛け合わせて逆DFTしたのとおんなじっていう話が２次元にも拡張できます。今は素直な実装のDFTを使用していますが、あとで…
Wikipedia 畳み込み http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%95%B3%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%81%BFにあるようにををフーリエ変換したもの、ををフーリエ変換したものとするととの畳み込みをフーリエ変換した結果は、となります。前回の式(*)で、各に対してを求めるの…
故あってDFTについて書きます。数学的な話は雑にやっていきます。 わからないので。フーリエ変換とは 数学においてフーリエ変換（フーリエへんかん、英語: Fourier transform; FT）は実変数の複素または実数値函数を別の同種の函数に写す変換である。変換後…
ある信号Aとある信号Bがどれくらい似ているかを表す指標のひとつに相関関数があります。 相互相関関数（そうごそうかんかんすう、英: Cross correlation function）は、ふたつの信号、配列(ベクトル)の類似性を確認するために使われる。関数の配列の結果がす…
今回はMainにサーバへのメッセージ送信部分を追加していきます。 package auctionsniper; import javax.swing.SwingUtilities; import org.jivesoftware.smack.Chat; import org.jivesoftware.smack.MessageListener; import org.jivesoftware.smack.XMPPCon…
前回終了時点でのTODOリストは以下の通りです。 TODOリスト 商品ひとつ: 参加し、入札せずに落札に失敗する ApplicationRunnerを定義する AuctionSniperDriverを定義する Mainを定義し、自動でログインできるようにする FakeAuctionServerを定義する (仮実装…
前回終了時のTODOリストは以下の通りです。 TODOリスト 商品ひとつ: 参加し、入札せずに落札に失敗する ApplicationRunnerを定義する AuctionSniperDriverを定義する Mainを定義し、自動でログインできるようにする FakeAuctionServerを定義する 商品ひとつ:…
前回の終了時点でのTODOリストは以下の通りです。 TODOリスト 商品ひとつ: 参加し、入札せずに落札に失敗する ApplicationRunnerを定義する AuctionSniperDriverを定義する Mainを定義し、自動でログインできるようにする FakeAuctionServerを定義する 商品…
環境としてはWindows7 + Eclipseでやっていきます。環境構築はこちらの方を参考にさせていただきました。 http://hmi-me.ciao.jp/wordpress/archives/965 http://hmi-me.ciao.jp/wordpress/archives/972進め方としてはTODOリストを頻繁に更新して、今なにを…
GOOSを写経していきます。僕は普段MFCでWindowsアプリケーションを作成する仕事をしているので、最終的な目標はjunitの代わりにGoogleTestとNUnitを使い、WindowLickerの代わりにUiAutomationを使ってMFCアプリケーションのエンドツーエンドテストと結合テス…
今回はgihyo.jpの連載"はじめよう 機械学習"の第11回 "線形回帰を実装してみよう"(http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0011)をやってみました。http://uhiaha888.com/machine_learnings/linear_regression.html点列が与えられたときに、多項式…
最近は機械学習と、こないだ作ったWebサイトをいじくることにはまっているので、サイト上で機械学習のサンプルを動かしてみました。http://uhiaha888.com/machine_learnings/bayesian_filter.htmlといってもgihyo.jpの連載 http://gihyo.jp/dev/serial/01/ma…
http://uhiaha888.com/まだ何も無いですが。なんしか、作成に必要だったほとんどの知識はドットインストールから学べたのが驚きでした。
Linuxを使っているときはxmonadを使っていますが、"Windowsにはタイル型ウィンドウマネージャはないよ！"っていう情報をどっかでみたのを鵜呑みにして"そっかーないのかー"と思ってしゃーなしでそのまま使っていましたが、昨日使えそうなものを見つけたので…
今回はalgorithmの２回目です。 今日のサンプルで使ってるメソッドはどれも使ったこと無かったです。 普段の開発で、"あれ？これが出来る関数がalgorithmに入ってたはずだ！"ってなることが目標なので、この調子でどんどんやっていけたら良いですね。 #inclu…
今回からalgorithmを数回に分けてやっていきたいと思います。個人的にはfor_eachとラムダ式の組合せが大好きで、結構良く使うのですがsearchとかsort以外はそんなに使ったことがないのでいろいろ試していきたいと思います。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #</vector></algorithm></iostream>…
