syou6162

• git - 作業中のブランチとは別のリモートブランチにとりあえず作業状態を保存しておく。 - Qiita
• とあるエンジニアの備忘log: patch コマンド

git clone git@bitbucket.org:syou6162/hoge.git
git add ...
git ci "Save WIP"
git push origin HEAD:WIP-foo
git branch WIP-foo origin/WIP-foo # remoteにしかないからlocalにブランチを作る
git diff --no-prefix develop WIP-foo > p

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(let [seed (java.util.Random. 1)]
  (with-redefs [rand (fn [n] (* n (. seed nextDouble)))]
    (mapv (fn [_] (rand-int 2)) (range 10))))

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Hildreth algorithm

k-best MIRAはk=1のときはclosed-formで重み更新式が書けるが、k>1のときはclosed-formでは解くことができない。k>1のときに解が欲しければ、真面目にQPを解く必要がある。MSTParserの中で使われているQPを解くアルゴリズムにはHildreth algorithmが使われている。

Hildreth algorithm自体について説明しているWeb上のリソースはあまりないが、以下のサイトは雰囲気がつかめる。SMOのようにひとつの変数に着目して、それ以外は止めて一変数について最適化、というのを繰り返すようである。

• http://user.engineering.uiowa.edu/~dbricker/Stacks_pdf8/QP_H%26E.pdf

Hildreth algorithmで出力されるのは双対変数なので、主問題の変数には変換する必要があることに注意。

参考になるプログラム

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(function(){
	var datePattern = new RegExp("(\\d{4})年(\\d{1,2})月(\\d{1,2})日");
	function formatEntry(entry) {
		entry.date.match(datePattern);
		var year = RegExp.$1;
		var month = RegExp.$2; if (month.length <= 1) month = "0" + month;
		var day = RegExp.$3; if (day.length <= 1) day = "0" + day;
		var item = entry.item.split("\"").join("\"\"");
		return year + month + day + ",,," + entry.price + ",\"Amazon: " + item + "\"\n";
	}

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(function(){
	var total = {};
	var year = '2012';
	var all = false;
	function init(num) {
		if(typeof num !== 'number') {
			num = 0;
			$('<div/>').css({
				position: 'fixed',
				left: 0,

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;;; dabbrev-expand-multiple.el --- dabbrev-expand for multiple

;; Copyright (C) 2007  khiker

;; Author: khiker <khiker+elisp@gmail.com>
;;         plus   <MLB33828@nifty.com>

;; Keywords: dabbrev

;; This file is free software; you can redistribute it and/or modify

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#直積を書き出す関数
write.direct.product <- function(x,y){
  e <- expand.grid(x,y)
  m <- mapply(function(x,y){paste("(",x,",",y,")",sep="")},e[,1],e[,2])
  return(paste("{",paste(m,collapse=","),"}",sep=""))
}
write.direct.product(1:3,4:6)

#R \times RからRへの写像の例
apply(expand.grid(1:3,4:6),1,function(x){x[1]*x[2]})

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library(scatterplot3d)

steepest_descent <- function(epsilon,tau,x_bar1=-10,x_bar2=-20,beta=1,n=2000){
  #関数内関数の定義
  f <- function(x){x1 <- x[1];x2 <- x[2];return(100*(x1-x2)^2+(x1-1)^2)}

  #数式微分
  trig.exp <- expression(100*(x1-x2)^2+(x1-1)^2)
  D.sc1 <- D(trig.exp, "x1")
  D.sc2 <- D(trig.exp, "x2")

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(use '(incanter core stats charts))
(def min-val 1)
(def max-val 10)

(def chart-before (function-plot sin min-val max-val))

(def x (view chart-before))

(def chart-after (function-plot log min-val max-val))