はてブiPhone・Androidアプリの開発プロセス - ninjinkun's diary
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
Time Management Course - Pomodoro® Technique
PROGRAMME This advanced course is tailored for professionals and corporate teams, focusing on mastering the Pomodoro® Technique to boost productivity, manage time effectively, and enhance workplace efficiency. It's ideal for managers, team leaders, and employees at all levels who seek to optimize their workday and achieve high-level goals. Introduction to the Pomodoro® Technique Understanding the
昔話をライフハック風のタイトルにする
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
Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012の日記
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
美しいデザインのインフォグラフィックをtumblrでアーカイブしている・We Love Datavis
資料として。綺麗なデザインの インフォグラフィックをtumblrで 収集しているWe Love Datavis のご紹介。こういうギャラリーは あまり見かけないですね。使う 機会があるかは別にして、少し 見入ってしまったのでメモ。 シンプルで見やすいです。また、画像の表示も早く出来るように工夫されているのでストレスも少なく見れるのもいいですね。 小奇麗にまとまっています。 画像をクリックすると全体の画像が呼び出されます。ページ変更以外は推移無しで見れます。 インフォグラフィックは可視性を高める目的もあるので色使いなども参考になりますね。確認しただけでも90ページ以上あるので結構な見ごたえではないかと思います。 We Love Datavis
機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei
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
DAL: Dual augmented Lagrangian method for efficient sparse learning/reconstruction
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:
検索するとはこういうことだ／インテルCEOと前立腺がんの1800日
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
Francis Bach - INRIA - ENS - PSL
Bertille Follain, co-advised with Umut Simsekli Marc Lambert, co-advised with Silvère Bonnabel Ivan Lerner, co-advised with Anita Burgun et Antoine Neuraz Simon Martin, co-advised with Giulio Biroli Céline Moucer, co-advised with Adrien Taylor Anant Raj, co-advised with Maxim Raginsky Corbinian Schlosser, co-advised with Alessandro Rudi Lawrence Stewart, co-advised with Jean-Philippe Vert Alumni M
NIPS2010における発表論文に見る、機械学習最前線 | gihyo.jp
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
【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)
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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http://www.ibis.t.u-tokyo.ac.jp/RyotaTomioka/Notes/DerivingDual
cryptosystem.org - Using MATLAB for numerical solutions to the discrete Poisson equation
http://www.cmla.ens-cachan.fr/Membres/morel.html
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