うわべだらけのblog

2012-09-04

一瞬で心をつかむできる人の文章術」を読んだ

もう少し文章を書くのがうまくなりたいと思っていたところ（とりあえずブログもう少しまともに書けるようになりたい）、丁度近所の図書館で「一瞬で心をつかむできる人の文章術」という本を見つけたので、読んでみることにした。

本の半分くらいは文章を書く際に気をつけるところや、書き方の練習方法が書かれていた。もう半分くらいで、文章が書けることのメリットが語れていた。読んでいくと、頑張って練習したくなる気になってくる。お決まりのセールストークな面もあるだろうけど。

本の内容で特に気になったところは、一番重要なのは「考えること」で、そして書くためには準備が必要である、という部分だった。どれだけ自分の伝えたいことを考えて、書くための材料を集められるか、というのが重要らしい。
少し前に、会社でビジネス文書の書き方講座を受けた時も、同じような事を習った覚えがある。事前準備として、伝えるべきことはっきりさせて、材料を集めて、文書を組み立てる、という内容だったはず。やはり、事前準備重要、ということなのだろう。

事前準備の重要性は、文章を書くだけでなく、普段の生活でも感じることはある。例えば、仕事でサーバの監視運用なんてやっていると、事前（平時）に手順や情報を整理されていれば、いざ障害が起こった際、多少なりともパニック度が下がるだろうなあ、と思う（注：仮定法です）。

備えあれば憂いなし、ってやつかしら。
でも事前準備、考えることって一番難しいことのような気もする。

2012-08-31

pythonでsvm

PythonでSVMを使おうとするならどうしたら良いかと思っていたら、OpenCVにちゃんと関数があるじゃあないですかと、、

import numpy as np
import scipy as sp
import cv2

train_data = np.array(X, dtype=np.float32)
responses  = np.array(y, dtype=np.float32)
param = dict( kernel_type = cv2.SVM_RBF,
              svm_type = cv2.SVM_C_SVC,
              gamma = 1.0/(2.0*0.01),
              C = 1)
svm = cv2.SVM(train_data, responses, params = param)
predict_data = np.array([ int(svm.predict(v)) for v in train_data ]) 
print "Training Accuracy %f" % (np.mean(predict_data == y) * 100.0)

Numpyと一緒に使える。SVM関数に与えるデータもラベルもfloat32型にしないといけないらしい。

参考