Gentoo Linux(6年くらい)とFreeBSD(1年くらい)とOpenBSD(新参者)を使う日々。 RSS アーカイブ Posted on Fri May 23 12:52:31 +0900 2008 by nabeken Window Manager で複数ウインドウが扱い易くなったとしても、ヤンクした結果などを同一インスタンスで共有するためには、Vim そのもので複数ウインドウを持つ必要があります。 :help windows // 縦分割で読みたいなら :vertical help windows とすると、Vimのウインドウ操作に関するヘルプが読めます。このヘルプも (v)split によって、分割されたものです。(オンラインドキュメントは http://vimdoc.sourceforge.net/htmldoc/windows.html#windows にあります) す
バッファとタブを併用すると混乱するのでタブに統一したい。vim のバッファはタブごとに複数のバッファ、という風になっていてややこしい。タブ1個に対してバッファ1個にしたい。 たいした方法が思いつかないので以下を加えた。 " バッファを使わない autocmd BufReadPost * tab ball これで一応関連付けとかドラッグアンドドロップのときはタブを開くようになる。けど、ちょっと挙動が気持ち悪い。タブを閉じても結局バッファは残っているため、次に何かのファイルを開いたりすると閉じたのが復活したりする。これは常に bw (バッファを閉じる) を使っていればたぶん大丈夫なんだろう？ トップ vim gvim 常にタブで開くようにしてみる トップ soft gvim 常にタブで開くようにしてみる
愛して止まない最強エディタ，gvimで，タブ周りの設定をしなおした． 理由は，研究室ではemacsを使っているのだが，そいつで編集したコードを自宅でいじるとtab幅が違っていて気持ち悪いから． 後で整形しなおすときも，非常に面倒で無駄． そんなの最初にやれって話ですが． set tabstop=2 "tabが押されたときに実際に挿入される空白の文字数 set softtabstop=2 "オートインデント時に挿入される空白文字数 set shiftwidth=2 "tabの代わりに半角スペースを挿入する これを.vimrcやらにぺたっと貼り付ければ， tab幅2，オートインデント幅2，tabの代わりに設定した文字数文の半角スペースが挿入される環境ができあがります． ちなみに自分はフォントと色テーマの設定を set gfn=Bitstream\ Vera\ Sans\ Mono\ 12 co
検索を行う際に、検索する文字のスペルは分かっているが、先頭が大文字であったかを覚えていない場合に小文字だけで大文字もヒットさせたり、大文字で構成 されている単語ということが分かっているときに、大文字で検索文字を入力して小文字をヒットさせないようにすることができる設定です。 この設定により、全て小文字で検索文字を入力した場合は、大文字、小文字に関わらず検索にヒットするようになります。逆に、検索文字に大文字 を含めると大文字と小文字を区別して検索されるようになるため、検索をするときに、Shiftキーを押したりCapsLockをする必要がなくなります。 この設定の前に「:set ignorecase」により、大文字と小文字の区別を行わないようにする必要があります。このオプションは正確には、検索パターンに大文字が含まれると きに'ignorecase'のオプションをOFFにする設定です。
事实证明，这些因素将影 事实证明，这些因素将影响两套土地投机的获胜率我不知道您最喜欢玩哪种扑克游戏？作为扑克爱好者，我最喜欢的扑克游戏... 0 65 2020-08-28
vim version7 からタブが使えるようになったわけだが、虜になりつつある。 とりあえず基本 よく使うものを挙げておいてみる。[]内は省略可。countは数値。 コマンド :tabnew or :tabe[dit]新たなタブを現在タブの後ろに開く :tabe[dit] or :tabnewfilefileを新たなタブに開く :tab cmdコマンド結果を新たなタブに開く。ex).:tab help version7 Ctrl+w gfカーソル下にあるファイルを新たなタブに開く :tabc[lose][!][ count]現在のタブを閉じる(:qと同じ？)。count(バッファ番号)を指定するとそのタブを閉じる :tabo[nly][!] or countgt他のタブを全て閉じる :tabn[ext][ count]次のタブへ移動。countが指定されるとそのバッファ番号のタブへ移動
パターン認識と機械学習 第三章 線形回帰モデルのエビデンス近似が理解できないので、簡単な問題を数値的に解いてみて感覚的に理解してみようと思う。ついでに前々から興味を持っていたRを触ってみる。 Rのインストールから使い方についてはこちら http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html 参考にさせていただいたのはこちら http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20090709/predictive 目論見 線形回帰モデルのオレオレ超訳 回帰は基底関数を使うよ。線形の解析しやすさを残しつつ、非線形の表現力も得られるからいいね！ 解析しやすいから最尤推定が計算できるよ。でも過学習するけどね。 過学習にペナルティを入れる正則化最小二乗法っていう方法があるよ。パラメータの決め方難しいけどね。 ところでベイズで考えるから事前分布導
ドメイン特徴語の自動取得による Web 掲示板からの意見文抽出 峠 泰成 大橋 一輝 山本 和英 長岡技術科学大学 電気系 E-mail:{touge, ohashi, ykaz}@nlp.nagaokaut.ac.jp 1 はじめに 近年、Web には大量の情報が存在しており、多くの情報の 中から有益な情報を発見するテキストマイニング技術が一つ の重要な方法となっている。例えば、企業が自社の製品につい て、消費者がどのような関心をもっているかという情報に対し て注目したり、個人が購入しようとしている製品がどのような 物であるかを検討するために Web を用いることは一般的であ る。このことから、多くの人の興味や関心の集まっている情報 源に対する研究が多くなってきている。 その中でも、Web 掲示板は、個人の興味・関心が一般の Web 文書に比べて、大量に現れる情報源と考えることができる
Lingua::JA::Summarizeの特徴語に重みをつけて文書検索 Lingua::JA::Summarizeの特徴語をHyper Estraierで検索 できるようにしたんだけど、特徴語を単にOR検索しているだけなので、精度がよくない。それが気に入らないので類似性検索までできるようにしてみた。 Hyper Estraierの類似性検索の仕組み User's Guide of Hyper Estraier Version 1 (Japanese) estseek.cgiの場合、「[similar]」というリンクを選択すると類似検索を行うことができます。 [SIMILAR] WITH 重み 語彙 WITH 重み 語彙 ... という構文で類似性検索をする。さらに、類似性評価に関しても触れている。 User's Guide of Hyper Estraier Version 1 (Jap
念願のmacbook用システムDVDが届いたので、早速再インストールを開始しました。まだ作業途中なのですが、記録もかねて何をやったかを残しておこうと思います。HDDはWestern DigitalのSATA 120GBを購入して、既に換装済みでした。ケースの取り付けに必要なT8トルクスレンチを持っていなかったのですが、無事借りることができました。以前のディスクは完全に壊れてしまったので、すべて一から入れ直しです。しかしインストール作業していると時間が経つのが早いです・・・。こういう作業って単なるルーチンワーク以外のなにものでもないのですが、たまにやる分にはとても楽しいんですよね。 bashをzshに変更 (chsh) Dockの設定変更 (拡大率最大に) capsとctrlの入れ替え iTerm; 設定変更 virtual desktop; 設定変更 (ctl+矢印で動くように) carb
Language-Independent Set Expansion of Named Entities using the Web (R. C. Wang and W. W. Cohen, 2007)を読んだ。例のSEAL(Google SetsとかBayesian Setsに似た奴)のアルゴリズムについて書いた論文だ。ちゃんと固有表現抽出までやってるとしか思えないとか書いてたが、実際には全然違った。固有表現抽出どころか形態素解析すらしてない。 SEALがやってくれることはGoogle Setsなどと同じだ。いくつか単語を与えると、その単語と同じグループに含まれるような単語を返してくれる。この論文ではそのようなグループの例として、メジャーリーグの球団名とか、時計のブランド名とか、そういったものを使って実験している。 アルゴリズムは以下の3ステップによって構成される。 与えられた単語を用い
論文 DBSJ Letters Vol.5, No.2 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――― サーチエンジンのクエリログを 利用した同位語の発見 Discovering Coordinate Terms Using Search Engine Query Logs 山口 雅史♥ 小山 聡♠ 大島 裕明♦ 田中 克己♠ Masashi YAMAGUCHI Hiroaki OHSHIMA Satoshi OYAMA Katsumi TANAKA サーチエンジンのクエリログを用いて， ある語の同位語を 発見する手法を提案する． 同位語とは共通の上位語を持つよ うな語のことである．従来研究にも，同位語や，上位語，下 位語を求めるようなものは数多くある．しかし，それらは大 量のコーパスを用いるもの，または，膨大な計算処理が必要 なものがほとんどであった．
ある商品などを入力すると、同位語というか競合製品や競合他社を求めるものを探していてる。 有名どころで言えばGoogle大先生がやっているGoogleSetsというサービスがあるらしいが、アルゴリズムは非公開らしい。 最近論文が発表された拡張集合器、SEALとかいうものがGoogleSetsよりも優れているらしいが、論文が英語なので、今の僕には理解できない。 というわけで何とかして日本語の論文を探る必要があったわけですが、やっぱり役に立つのはGoogle大先生でした。 論文を検索できるhttp://scholar.google.com/intl/ja/を使って、「Google Sets」で検索すればそれっぽい論文が出てきましたよ。 http://www.dbsj.org/Japanese/DBSJLetters/vol5/no2/yamaguchi.pdf タイトルを見た感じ、サーチエンジン
Ph.D. Thesis Richard C. Wang: Language-Independent Class Instance Extraction Using the Web. In CMU SCS Technical Report Series (CMU-LTI-09-020), 2009. PowerPoint Slides: phd-thesis.ppt Thesis Systems Automatic Set Instance Acquirer (ASIA) Instance Acquisition refers to extracting instances of a given semantic class name (e.g., car makers => Ford, Nissan, Toyota). ASIA extracts set instances by uti
タイトル別名 Web ケンサク エンジン ノ インデックス オ モチイタ ドウイゴ ト ソノ コンテキスト ノ ハッケン Discovering Coordinate Terms with Their Contexts Using Web Search Engine Index 本研究では，ユーザが与えた1語のクエリに対して，Web検索エンジンが持つ情報のみから同位語とそのコンテキストを発見する手法について提案する．同位語とは，共通の上位語を持つような語のことである．従来研究として，同位語や，上位語，下位語などを求めるような研究は数多くあるが，それらはWeb上の文書を利用するものも含めて，巨大なコーパスを解析して大量の結果を求めるというものであった．我々の提案する手法では，Web文書のタイトルやスニペットといったWeb検索エンジンが持つ情報のみを，少ない回数のWeb検索によって取得し，それ
一般的な話題 日本に居ながら、ナマの英語に触れる工夫 2009/9/26 一般的な話題, 化学者のつぶやき, 化学英語・日常英語 Nature, Web2.0, ポッドキャスト, 英会話, 英語 コメント: 0 投稿者: cosine グローバル化の流れにある現在、化学の世界に限らず、英会話スキルは各方面で必要不可欠となりつつあります。しかし日本の英語教育はちょっとどころではなくアレで、読み書きは何とかできても、聴きとれないし喋れない人間が量産されている惨状です。 日本の英語教育が文法・英作文偏重になっているのが主要因です。聞くところでは、日本の高校レベルの英文法とは、英語圏では大学でようやく矯正されるレベルのものなんだとか。 そんなレベルの文法をなぜムリして学習しているのか？――その背景にあるのは、先生側が点数・成績を付けやすい教育システム=「管理側・オトナがラクできる」モチベーションに
というか[[[同じカテゴリの単語を複数見つける]]]方法 [[[同位語]]]検索というらしい [[http://IQAuth.com/ 画像なぞなぞ認証]]で偽答を作るのを自動化したい たとえば「大阪」が正解のとき「神戸」とか「京都」とかの偽答を自動生成したい 「的場」から「菊地」を生成するとか [[http://hondana.org/%E5%A2%97%E4%BA%95/4812439914 http://gyazo.com/6c0f4f744676c2a71fc1577ace0557c7.png]] [[[「や」を使う方法]]] "大阪や" でググると「大阪や埼玉」「大阪や鳥取」などが出る [[http://gyazo.com/cc94658d04bc123b1b807db482862488.png]] 京大田中研の研究 by 大島氏 [[http://ci.nii.ac.jp/na
自分が好きなものや、気になるものをネット上で書いたり、集めたりする。そうすると、それをブックマークなり、フォローなりしてくれる人が出てくる。フォローという語感から考えると、自分に従属というか、追っかけるというようなニュアンスが出るけれども、実際は自分よりも上手というか、たいていの場合はある方面で必ず自分より優れている人である。だから最適戦略というのは、自分をフォローしたり、ブックマークしてくれる人を逆向きに追っかけるということである。自分の発信が最初にあるのだけれども、それによって推薦されるべき人（と情報）がそれにくっついてくるようなイメージである。最強のリコメンデーションというのは、こっちから発信して、そのフィードバックを逆向きに追っかけるということになる。よって、リコメンデーションで最も重要な点は、おそらく「自分の情報を出すこと」だろう。情報というのは、探すのではなくて、出すと寄ってく
特定のブラウザの問題修復にあたっており、この確認を省略する場合は、URL の末尾に ?browserok=trueGoogle ドキュメント を付けてください。 注: このパラメータの不正使用は禁じられています。 なお、まだ完全には機能しないのでご了承ください。
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
J-GLOBAL ID：200902260591337592 整理番号：06A0533709 文書群に対する物語構造の動的分解・再構成フレームワーク A Dynamic Decomposition/Recomposition Framework for Documents based on Narrative Structure Model 出版者サイト 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=06A0533709©=1") }} 高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=06A0533709&from
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2015年5月） 内容が専門的でわかりにくくなっている恐れがあります。（2015年5月） 出典検索?: "主成分分析" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (1, 3) を中心とし(0.866, 0.5) 方向の標準偏差が 3、それに直交する方向の標準偏差が 1 の多変量正規分布に従うデータセットに対する主成分分析の結果。矢印で示される 2 つベクトルは共分散行列の固有ベクトルであり、ベクトルの長さはそれぞれの固有ベクトルの固有値の平方根に等しくなるようにスケールされている。また 2 つの固有ベクトルは分布の中心（平均）が原点となる
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screenコマンドを使うと、1つのターミナルで複数のスクリーン（ウィンドウ）を開き、ウィンドウを切り替えることができる。例えば、あるウィンドウで何かの作業をしつつ、別のウィンドウで、
ホーム > Blog > [Linux][Screen] PuTTY+Screenの時、Ctrl＋矢印キーでウィンドウ切り替え keyboard magic (3.00 / 2) (#175) 以下の設定を.screenrcに追加しておくだけのようです。 ２ストロークでctrl+a,spaceとかctrl+a,backspaceとかctrl+a,aとかで今まで切り替えてたけど、ctrl+←、ctrl+→で切り替えられるようになりました。 これは便利！ keyboard magic (3.00 / 2) (#175) http://www.kuro5hin.org/comments/2004/3/9/16838/14935/175#175 #putty bindings bindkey "^[OC" next bindkey "^[OD" prev termcapinfo xterm "ks
Section: User Commands (1) Updated: Aug 2003 Index JM Home Page roff page 名前 screen - VT100/ANSI 端末エミュレーション機能を持つ画面管理ソフトウェア 書式 screen [ -options ] [ cmd [ args ] ] screen -r [[pid.]tty[.host]] screen -r sessionowner/[[pid.]tty[.host]] 書式 screen は、ひとつの物理的な端末を複数のプロセス (特に対話シェル) で共有化できるようにする、フルスクリーンウィンドウ管理ソフトウェアである。 各仮想端末は DEC VT100 端末の機能に加え、ANSI X3.64 (ISO 6429) や ISO 2022 規格に含まれる制御機能 (例えば行の挿入/削除や複数の文
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