目次
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- はじめに
- オプションの光BBユニットは解約せずにそのまま使う。
- ルータを最新のものにする。
- キャンペーンを見逃さない
- 利用開始から5ヶ月後の感想
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
今回、
新しくインターネットの回線を
ソフトバンク光にしたのですが、
色々と苦労した結果、
なんとか、夜でも下り300Mbps, 上り150Mbpsの
満足いくインターネット環境を構築することが出来ました。
その時に気をつけたことをメモしておきます。
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下記の記事が非常に勉強になったので、
Juliaで同じことを実現する方法を調べてみました。
https://qiita.com/y-tsutsu/items/aa7e8e809d6ac167d6a1qiita.com
(競技プロはやったことないのですが。。。)
すべてのコードは下記のリポジトリでも公開しています。
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スタンフォード大学には
機械学習を学ぶ上での第一歩として、
Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。
今回の記事では、
この授業の教科書である
Introduction to Applied Linear Algebraを
読んだ際の技術メモです。
この教科書は下記のリンクのページから
pdfをダウンロードすることができます。
本記事では、
上記の教科書の行列の部分のみのメモです。
他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。
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個人的なWindows10設定メモです。
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今回の記事では、
ロボットのパスプランニングの代表的なアルゴリズムの一つである。
Probabilistic Road Map (PRM) plannerについて概要と、
Pythonによるサンプルコードを紹介したいと思います。
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スタンフォード大学には
機械学習を学ぶ上での第一歩として、
Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。
今回の記事では、
この授業の教科書である
Introduction to Applied Linear Algebraを
読んだ際の技術メモです。
この教科書は下記のリンクのページからpdfをダウンロードすることができます。
また、最近この本の日本語訳が発売されました。
スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学 (KS情報科学専門書)
本記事では、
上記の教科書のベクトルの部分のみのメモです。
本記事では、
上記の教科書の行列の部分のみのメモです。
他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。
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最近、Windoes10のPCを使うことが多くなってきたので、
毎日、Windows, Mac, Ubuntuを行き来する生活をしています。
自分の場合は、基本的にChromeとターミナルをメインに使うのですが、
ターミナルの環境をうまく共通化できずに困っていました。
(有名なCygwinは古臭すぎて、MINGWは落ちまくっていました。。)
そんな時に、Twitterで
cmder(コマンダーと読むらしい)
というターミナルエミュレータが良いですよと言われ、
Windowsで快適にターミナル生活がしたいだけなのに、Windows力が無くて、全部微妙な仕上がり。。現時点で最適なWindows terminal生活はなんなんだろう🤔? WSL以外で。 もう仮想マシンを作ったほうが早い気もしてきた。
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2018年4月29日
cmderは比較的おすすめだと思います...https://t.co/4n2lAnTxB1
— 西成あいりん (@w_114514) 2018年4月29日
cmderですね。
— Hayato Mizushima (@hayato_m126) 2018年4月29日
試してみたところ、
MacやUbuntuにかなり近い環境を作ることができたので、
設定方法をメモしておこうと思います。
https://qiita.com/alchemist/items/f2f54cfe545c84af9430qiita.com
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マッキンゼーやボストンコンサルティンググループなど、
一度は聞いたことがあるこれらの会社は、
外資系コンサル会社と呼ばれています。
彼らのメインの仕事の一つが、
ビジネスに関連するプレゼンテーションを実施し、
クライアントにビジネス的な決断をさせることです。
今回の記事では、
下記の資料を元に、外資系コンサルが利用している
プレゼン資料作成の極意をまとめてみます。
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先日、下記のような、
非常に力の入った記事を見つけたので、
ゆっくり読みながらTwitterでメモを取ったので、
そのまとめ記事です。
非常に素晴らしい記事なので、
ロボットのソフトウェアをやっている人は一読をおすすめします。
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Goolgleのベイズ統計、機械学習の研究者である
Dustin Tran氏が下記のような面白いブログ記事を上げていたので、
そのメモです。
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