#!/usr/bin/env python import time print "hello" for x in range(0,60): print x time.sleep(1)
python > print > 処理終了時にしかリダイレクトされない? > -u 付きで実行する - Qiita
#!/usr/bin/env python import time print "hello" for x in range(0,60): print x time.sleep(1)
8つのFull HD映像をフレーム同期してプロジェクター出力する - Qiita
本稿はとある展示システムを制作するにあたり、「8つのFull HD映像をフレーム同期してプロジェクター投影する」という必要があり、結果、入手性のある機材で実現するソリューションが確立できたので、記載しておきます。 フレーム同期してプロジェクター投影する 本システムでは、複数投影映像を合成して1つの映像を生成するため、その複数投影映像が完全に同期して投影される必要がある。本件のシステムでは（最低4つ）8つのFull HD (1920 x x1080 60p) 映像を同期する必要があった。 映像同期おいては主に PCからの送出信号の同期 プロジェクター側の映像出力の同期 の2つが重要である。後者の「プロジェクター側の映像出力の同期」は、別項プロジェクター選定に関して機会をみて記載するが、今回はプロジェクターへの映像信号が同期していれば、投影される映像も同期する、という仮定で説明する。 PCから
Dockerのメモリ制限に関するメモ - Qiita
引用:Docker run リファレンス ここでは--memory-reservationと--oom-kill-disable=false、--memory-swappinessについて調べました。 環境 OSX 10.12 Docker for MAC(docker 1.12.1) --memory-reservation メモリのソフトリミットということで、ホストのメモリに余裕がある時はは制限はかからず、他に使用している時は制限がかかるということらしい。 試してみました。 コンテナ2つ起動し、1つは--memory-reservationを512MB、もうひとつは制限なしで設定します。Linuxの負荷ツールstressで以下のシナリオでメモリに負荷をかけます。 前提：ホストのメモリは2GB 1. 両方のコンテナに1.25GBの負荷をかける 2. メモリ制限のないコンテナへの負荷を停止
DeepLearning における会話モデル： Seq2Seq から VHRED まで - Qiita
こんにちは。 DeepLearning で対話ロボットを作ろうとしているインコです。 この記事は mixi Advent Calendar 2017 の 12/03 の記事です。 概要 近年対話モデルとして DeepLearning を用いた End to End のアプローチが盛んに行われています。 この記事ではこれらに用いられるモデルとして一問一答に使われる Seq2Seq から出発して、複数発話コンテキストを扱いベイズ的なアプローチを組み込んだ VHRED を理解することをゴールとします。 会話モデルのもろもろ https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf DeepLearning で対話！と言ったときにまず出てくる基本的なモデルが Sequence to Sequence こと Seq2Seq です。 これは発話・応答のシーケンスのペアを学習させることで
画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita
画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使
畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017) - Qiita
昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は，生物の脳の視覚野に関する神経生理学的な知見1を元に考案されたNeocognitron2に見ることができる．Neocognitronは，特徴抽出を行なう単純型細胞に対応する畳み込み層と，位置ずれを許容する働きを持つ複雑型細胞に対応するpooling層とを交互
Dockerコンテナ内部からホストのSMTPを利用したい - Qiita
ちょっとハマったのでメモ書き。 綺麗な形での解決はしていないです。 目的 Docker のホスト側には Postfix が設置してある。 Dockerコンテナの内部アプリからメール送信をする際に、このホスト側の Postfix を利用したい。 環境の説明 ホストは Debian7 GNU/Linux で、そこに Docker を導入しました。 元々ホスト側には内部からの通知のために Postfix が設置してありました。この Postfix は外部の SMTP にリレーをするだけのサテライトサーバーという構成です。 主に Wordpress からの通知やコンソールエラーの通知といった内部の情報をメールで送信するためのもので、外部からのリクエストは全て遮断し、localhost のリクエストのみ受け付ける形になっています。 問題点 Docker は標準状態では仮想ネットワークポートを利用した
Autowareの紹介と課題（1/2） - Qiita
はじめに はじめまして！ 画像データが増えすぎて書けなくなったので、急遽15日のアドベントカレンダーに参加しました。2回にわけます。 12月15日は、オープンソース自動運転ソフトウェア Autowareについての紹介をします。 Autowareは基本的に、PCさえあれば開発できます。 国産のオープンソースで日本人開発者も多くいます。日本語で質問ことできるは、気が楽くですし、すごくいい機会だと思うので、是非Autowareの開発に携わっていただければと思います（いつでもウェルカム状態です）。 興味があれば、メールを下さい メール先などの情報：http://tier4.jp/en/students.php 個人的に、Autoware搭載ラジコンを開発しているので需要があればオープンハードウェアにします。 twitter:@yukky_saito Autowareとは AutowareはLinu
NNの予測根拠可視化をライブラリ化する - Qiita
左から：VGG16 による分類予測の根拠可視化、MLPによる iris データセットのFeature importance(もどき)の計算、Graph Convolution モデルによる水溶度の寄与可視化。 概要 「Deep Neural Networkはブラックボックス、中で何が行われて出力が出たのか知ることはできない」と思っていませんか？ 実際、多くの層からなるNNは複雑で数学的解析は難しいですが、全くわからないというわけではなく、上記のように予測根拠を可視化することによってモデルのデバッグや新たな知見の導出を試みようという研究があります。 今回、このSaliency mapの計算手法のいくつかを実装し、その可視化機能がChainer Chemistry でマージされましたので紹介します。 本記事少し長くなってしまいましたが、最後まで読んでいただければこのような可視化ができるようにな
バッチファイル界の魔境『遅延環境変数』に挑む（おまけもあるよ） - Qiita
今回は、forと双璧を為すバッチファイル界の魔境、遅延環境変数に挑みたいと思います。 １．遅延環境変数とは？ さて、大分前に投稿した.bat（バッチファイル）のforコマンド解説。の中で、次のようなことを述べました。（見なくても問題ないです） 特に遅延環境変数については、for文を使う上でほぼ確実に理解する必要が出てくると思われます。 その理由を説明するには、バッチファイルでの「変数を読み込むタイミング」について知っておく必要があります。 変数の読み込みタイミング 次のコードをご覧下さい。 ちなみに、このページ内にあるコード表示は、そのままコピー＆ペーストでバッチファイルとして動くようになっています。 実行しても、ええんやで。 さて、話を戻して…。上のコード、実行結果はどうなると思いますか？ まず最初はnumが１なので、if文は真になりますね。ここまでは特に大したことはありませんが…。 i
CMakeでコンパイラが設定されていない時の対処法 - Qiita
The C compiler identification is unknown The CXX compiler identification is unknown CMake Error at CMakeLists.txt:2 (PROJECT): The CMAKE_C_COMPILER: wcl386 is not a full path and was not found in the PATH. Tell CMake where to find the compiler by setting either the environment variable "CC" or the CMake cache entry CMAKE_C_COMPILER to the full path to the compiler, or to the compiler name if it is
いまさらHTML5 （WebSocket編） - Qiita
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" /> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>WebSocket Sample</title> <script type="text/javascript" src="./jquery.js"></script> <script type="text/javascript"> // 接続先URI var uri = "ws://" + location.host + "/sample/chat"; // WebSocketオブジェクト var webSocket = null; // 初期処理 function i
オリジナルのcontext_processorを追加する - Qiita
この記事はDjango2016アドベントカレンダーの25日目の記事です。 最終日に基本的なことで恐縮ですが、自分で追加したことがなかったのでcontext_processorsについて勉強＆実装したことを書きます。 ※この記事はDjango1.10, Python3.5.2で書いているので、古いバージョンとは一部異なると思います。（TEMPLATE_LOADERSやTEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORSはDjango1.10では廃止されています。） そういや、Python3.6がでましたね！ この記事に書いていること: context_processorsの追加方法、実装例 この記事に書いていること: context_processorsの内部での動き きっかけ 今開発しているサイトでは現時点では完全にレスポンシブでtemplateを書いているのですが、モバイルとPCでテン
Django Oscar (ECパッケージ) 日本利用ガイド - Qiita
Python で(多分)最も使われている全部入り(フルスタック) Webフレームワーク、Django。そのDjango 上で動く、(多分)最も勢いがある ECパッケージ、Oscar。 その Oscar を日本で使うためのガイドとして書きました。 Django-Oscar ドキュメント: https://django-oscar.readthedocs.org/ リポジトリ: https://github.com/django-oscar/django-oscar Oscar の特徴 Python + Django 環境上で動くので、経験者であればカスタマイズが容易 Python3 でも動く Django は最新の 1.8 必須。(追記:1.9リリースされてた) 修正BSDライセンス(BSD 3-Clause License (Revised))。Djangoと同じ。 Bootstrap 入
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ - Qiita
これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
はじめてのUltra96 FPGAのはじめかた(2018～2021年版)
FPGAのはじめかた（２０１８~２０２１年版） ここ数年、FPGAが話題になることが多くなってきました。マイクロソフトがFPGAを採用した、インテルが巨大FPGAメーカであるアルテラを買収した、機械学習ではFPGAがいいらしい。話題にことつきません。 では、FPGAをやってみたいけど、何処から始めていいの？となると、困ってしまいます。 グーグルでFPGAと検索すると、たくさん情報はあります。FPGAメーカーであるXILINX（ザイリンクス）社、インテル社にはたくさん情報があるけど、何がなんなの？ FPGAをやってみたいけど、何処から始めたらわからない。 よく聞く話です。 多くの情報は、なになに（明言はない）の知識が必要で、その知識のある人向けに書かれているからです。FPGAを仕事としている人さえ、難しいなと思う資料が多いですから。というより、単なる勉強不足かもしれませんが。。。 おいしいハ
USBメモリに出来た複数のパーティーションをWindowsの標準機能だけで削除する - Qiita
概要 USBメモリに、イメージファイルを書き込む等の操作をすると、複数のパーティーションや、大きな空き領域を持つUSBメモリが出来ることがあります。 Windowsのエクスプローラでは、単一のパーティーションのUSBメモリしか想定しておらず、先頭のパーティーションしか認識してくれません。 また、GUIの管理ツールである「ディスクの管理」でもUSBメモリのパーティーションを削除することが出来ません。※1 しかし、コマンドラインツールの「diskpart」コマンドを使うと、特別なツールをインストールすることなくパーティーションを削除することが出来ます。 ※1 2018/5/7 追記 少なくともWindows7では上記の通りですが、改めて現在の環境 Windows10(Redstone 3(ver1709))で記事の内容を検証をしたところ、GUIでも複数パーティーションのUSBメモリを扱えるよう
UbuntuにNvidia GPUのDriver + CUDAをInstallする(GTX1080対応版) - Qiita
Wed Aug 10 00:17:55 2016 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 367.35 Driver Version: 367.35 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+====
NEM-sdk を使ってサーバーレスな無記名掲示板を作る - Qiita
NEM-sdk を使ってサーバーレスな無記名掲示板を作ってみました SNEMS（エスネムエス）プロトタイプ版 http://tinytintoy.com/snems/ アドレスを SNS に見立て、受信した XEM に付加されたメッセージを投稿内容とみなしてタイムライン状に表示するウェブアプリです。自前でデータベースは持たず、NEM の機能のみで実装してみました。SNS を目指したものの、できあがったのは今のところ無記名式の簡易掲示板です。 （2017/12/28追記） 意外にも好評をいただいたのでよりSNSっぽいサービスを目指したバージョンを公開しました。 SNEMS http://www.snems.com 今のところスレッド式掲示板ですが徐々にSNSらしく整えていきますので末長く宜しく御願いします。 投稿に際してのご注意 投稿の削除はできません 暗号化をすると正しく表示されません 処
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