この三ヶ月ではてなブックマークiPhoneアプリの新バージョンとAndroidアプリを開発してきました。 両方共担当はエンジニアid:ninjinkunとデザイナーid:kudakurage、総合ディレクションid:nagayamaです。同じ開発者がiPhoneアプリとAndroidアプリ両方を作った事例として、なかなか面白いのではないかと思います。開発期間はちょうどそれぞれ一ヵ月半ずつでした。 自分にとってもブクマチームに移動してから初めての大きな仕事だったので、両方共思い入れがあるプロダクトです。開発話と一緒に、スマートフォンアプリを作る際の流れや、気を付けていることなどをまとめようと思います。（長いです） 開発プロセス iPhoneもAndoirdも開発の流れは基本的に一緒で、以下のような流れになります。 機能の検討 UIの検討 実装 ざっくり並べただけではWebサービス開発と変わり
Get Started with The Pomodoro® Technique Start here. Follow these steps to build a sustainable productivity habit. The name "Pomodoro®" (Italian for tomato) comes from the kitchen timer Francesco Cirillo used when he created this technique in the 1980s. The 25-minute work sessions are an important tool for dealing with time pressure and anxiety—but they're just one part of a complete system that m
林 雄司 @yaginome 昔話をライフハック風のタイトルにする。「低コストでで野生動物を手なづける3つの方法」（桃太郎）「枯れている木に一瞬で花を咲せる男性がすごい（動画あり）」（花咲かじいさん） 2011-02-12 10:43:55 tikuo @tikuo2007 桃太郎は「たった一つの冴えたやり方（キビダンゴ）」ですなー。 RT @yaginome: 昔話をライフハック風のタイトルにする。「低コストでで野生動物を手なづける3つの方法」（桃太郎）「枯れている木に一瞬で花を咲せる男性がすごい（動画あり）」（花咲かじいさん） 2011-02-12 10:48:12
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inbox”, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority InboxにはPAが利用されていると話題になっているので，読んでみました． 簡単にまとめ PA + transfer learning + logistic model ランキング学習では，thresholdが非常に重要な働きを持つ Gmail Priority Inboxはあなたのメール処理の時間を6%短縮してくれます 1.The
最近の論文で The Learning Behind Gmail Priority Inbox D.Aberdeen, O.Pacovsky & A.Slater というのがある。これはGmailの優先トレイで使っている機械学習のアルゴリズムについて解説したもの。というと難しそうな印象があるが、この論文で紹介されているPassive-Aggressiveという手法は実装がとても簡単。なので今回はこれについて解説するよ。 参考資料: Gmail - 優先トレイ Online Passive-Aggressive Algorithms K.Crammer et al. The Learning Behind Gmail Priority Inbox読んだメモ - 糞ネット弁慶 わかりやすい日本語解説 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBl
What is DAL? DAL is an efficient and flexibible toolbox for solving the following optimization problem. where A (m x n) is a design matrix, f is a loss function, and c is a measure of sparsity. DAL can handle your favorite (convex, smooth) loss functions. DAL can handle several "sparsity" measures in an unified way. Currently L1 and grouped L1 measures are supported. DAL is efficient when m≪n (m:
人生にリハーサルはない。 十分な準備が整うことは、実は少ない。 自ら選んだ問題についてなら、長い時間をかけて〈専門家〉の域に達することもできよう。 だが、問題と呼ぶべきものは、不意をうってやって来る。 向こうからやって来るほとんど問題に対して、誰もが〈素人〉として向かい合うしかない。 例えば、すべての人が病気になるが、ほとんどの人は医者ではない。 米インテル（INTC）社のＣＥＯだったアンディ・グローブ氏は1994年秋、家庭医がかわった際に健康診断を受けた。検査項目の一つであった血清前立腺特異抗原（PSA）値が高かったので、泌尿器科の受診を勧められた。 PSA値について調べてみると、前立腺がんの有無や大きさを示す腫瘍マーカーであり、この検査をすることで前立腺がんの早期治療が可能になったらしいことがわかった。 前立腺は、精液をつくる器官で男性のみにある。クルミほどの大きさで、膀胱の真下にあり
Book: Learning Theory from First Principles, published in December 2024 at MIT Press Final pdf version Code (python, Matlab) Blog post I am a researcher at INRIA, leading since 2011 the SIERRA project-team, which is part of the Computer Science Department at Ecole Normale Supérieure, and a joint team between CNRS, ENS and INRIA. I completed my Ph.D. in Computer Science at U.C. Berkeley, working wi
なお、劣モジュラー性についてさらに知りたい方は、チュートリアル［3］が参考になります。 昨年のNIPSでの動向 それでは、昨年のNIPSでの動向を見てみましょう。 Bach［4］は、L∞ノルムが劣モジュラー関数のロヴァース拡張から導出できることを示すことにより, 劣モジュラー性とスパース性との関係を示しました。さらに, この洞察から教師あり学習で用いることができる新しい3つのノルムを提案しました。また、勾配法や近接法が劣モジュラー関数最適化に使えることを示し, 実験によりL1,とL2ノルムを用いるより精度が良いことを示しました。 Stobbe and Krause［5］は、劣モジュラー関数を凹関数の和として分解できる新しいクラス（decomposable submodular function）を定義し, カット問題, マルコフ確率場の最適化, 集合被覆問題などがその新しいクラスの最小化問
【スコちゃんズ ちゃんねる】～ScottishFold Kitty Channel～我が家のスコティッシュフォールド達の動画集です。再生リストメニュー①～⑤案内①スコちゃんズ②ムーちゃん動画③ミーコ姐さん動画④クリュミ姐さん動画⑤モコ動画
SIAM Journal on Imaging Sciences (SIIMS) covers all areas of imaging sciences, broadly interpreted. It includes image formation, image processing, image analysis, image interpretation and understanding, computer graphics and visualization, imaging-related machine learning, and inverse problems in imaging; leading to applications to diverse areas in science, medicine, engineering, and other fields.
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