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2020年に「すごいHaskellたのしく学ぼう」を { -# OPTIONS -Wall -Werror #- } を付けて読むHaskell はじめに 現在、書籍「すごいHaskellたのしく学ぼう」(第1版第4刷)を読んでHaskellを勉強しています。 Haskell入門の良書として有名なようなのですが2012年発行で多少情報が古くなっているので、今からこの書籍を読もうという方はこちらの記事などを参考にすると良いと思います。 2017年に「すごいHaskellたのしく学ぼう」を読む この書籍の p. 37 の訳注で、{-# OPTIONS -Wall -Werror #-} という記述を .hsファイル(Haskellのコードを記述するファイル)の先頭行に付け、通常より厳密な警告を有効にすることが提案されています。こうすると:l hogehoge(ファイル名)で.hsファイルをコン
はじめに こんにちは。モバイルアプリサービス部の平屋です。 前回の記事「アプリをAd Hoc配布可能にする手順について」に引き続き、iOSアプリの配布に関する手順を紹介します。 本記事では、fastlaneを導入する手順を紹介します。 検証環境 macOS Mojave 10.14 Xcode Version 10.0 (10A255) CocoaPods 1.5.3 fastlane 2.111.0 前提条件 fastlaneはXcodeプロジェクトのディレクトリ内にインストールする 目次 fastlaneを追加する fastlaneをセットアップする Fastfile内にレーンを追加する 動作を確認する fastlaneを追加する 前回の記事で作成したGemfileにgem 'fastlane'という1行を追加します。 # Gemfile source 'https://rubygem
今年もジェンダーギャップ指数が発表され、日本は121位と相変わらず低位であった。この指数については、政治的エンパワメントに極端に加重がかかっており、かつ指標の採り方が女性の絶対的人権状況をとるものではなく性比一本槍で評価するためブレやすく、そういった点に対する批判が多く聞かれる。 個人的には、政治的エンパワメントも目指すべき目標の一つであるのだから、そこに文句を言う筋合いはないと考えている。そのうえで、ジェンダーギャップ指数は政治的エンパワメントの指標としてもあまり質が良くないと考えている。ジェンダーギャップ指数は差別構造が残っているにもかかわらず見た目だけ順位を上げるハック・チートが容易であり、かつ実際上位に並んでいる国に差別的構造が残っていることが多いからである。言い換えれば、差別を撤廃するための指標としてあまり役に立っていない、ということである。この項では、それらの事例について検討し
2015年11月に株式上場を果たし、大きな話題となった日本郵政。けれども、インターネットや携帯電話、スマホの普及により年賀状の発行枚数が減少するなど、私たちが日頃目にする事業は縮小しているようにも感じます。なぜ郵便局はつぶれないのか、そのビジネスモデルに迫ります。 年間103億円の赤字でも商売は成り立つ? 2015年も残り1カ月足らずとなりました。師走と呼ばれる12月は、多くの方にとって1年間で最も忙しい月ではないでしょうか。仕事納めに向けての業務や忘年会、クリスマスパーティーといったイベントに加え、年賀状の準備もあります。 年賀状は年始の挨拶とともに親戚や友人に近況を知らせたり、仕事関係者に感謝の気持ちを伝えたりするのによい手段です。しかしインターネットが普及するようになってからは年賀状の代わりにメールで済ませる若年層が増え、年賀状を出す人口は年々減少傾向にあります。年賀状の発行枚数は2
RNN概要 LSTMについての説明が中心。 RNNのRがrecurrentの頭文字であることからも表されるように、RNNは同じネットワークを繰り返して前のネットワークで学習した結果の一部を後続のネットワークに渡すようなことをしています。それは前のネットワークの情報も現在のネットワークで使えるからいいよねって話なのですが、場合によっては直前の情報だけじゃなくて結構前のネットワークの情報も使いたいわけです。それをいい感じにやってくれるのがLSTMというわけです。以下の記事がこのあたりの説明をもっとちゃんと、詳しくしてくれてる記事です。 最近のアテンションというやつについても機会があればまとめたいところです。 Tensorflow tutorialにgreat articleとして紹介されてた記事。 Understanding LSTM Networks -- colah's blog (日本語
A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Edward is a Python library for probabilistic modeling, inference, and criticism. It is a testbed for fast experimentation and research with probabilistic models, ranging from classical hierarchical models on small data sets to complex deep probabilistic models on large data sets. Edward fuses three fields: Bayesian statistics and mach
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