新年明けて最初の記事は去年書き残してたcontinual learningに関するクソ雑レビューにしようと思ってたのに、あまりに優先順位が低すぎて順番が崩壊した
正月は友人から
というものを紹介されて量子コンピューターについて勉強してた(学部時代にある程度やったはずなのに、、、
あとはIntroduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference(http://www.bios.unc.edu/~kosorok/current.pdf)という教材を半分くらい読んでた
経験過程周りの細かい話とかデルタ法の厳密な証明みたいなのが書いてある(セミパラメトリック法の方はまだ読めてない)
著者的にはかの有名な
Asymptotic statistics | Statistical theory and methods | Cambridge University Press
への架け橋的な用途になるように書いたものらしい
あとはiFiのhip-dacというポータブルアンプを買った
そこまで音楽大好きというわけでもないはずなのに、オーディオの沼にハマってしまったらどうしよう*1
とりあえずそろそろ正月気分から抜け出したいです
先日pytorchのDQNのチュートリアルを学校のサーバーで動かしてみようとしたところエラーに遭遇した
OpenAI Gymがヘッドレスサーバーでは一手間加えないと動かないというもので、結構有名なやつらしい
普通ならxvfbをインストールすれば基本的には解決なんだけど、学校のサーバーは管理者権限が与えられてないためどうしようか考えてたところ、サーバーに導入されてるsingularityというものを使えば解決できそうなことがわかった
要はdockerみたいなもので、実際dockerのイメージを使ってどうこうすることができるけれど、自分はそもそもdockerすらまともに使ったことがなかったからそこから勉強する羽目になった
結局nvidiaのdockerイメージにxvfbをブチ込んでpipenvをインストールしておくスタイルに落ち着いたけど、このやり方がベストなのかはわかってない😅
*1:けど金がない以上沼にハマることはないと思う