OSC2020 Online/Aizuでメガドラ上で発表していたスライドの元データです。 使用していたROMファイルはこちら↓にアップロードしました。 https://github.com/cupnes/megadrive_test/releases/tag/osc_2020_online_aizu OSC2020 Online/Aizu https://ospn.connpass.com/event/186393/
今や世界で10億人以上が登録しているといわれるFacebookは、すでに1つの巨大なメディアフォーマットと言っても過言ではありません。Facebook上で再生されるコンテンツは多くの再生回数を上げて多くの広告収入をもたらしているわけですが、ここでFacebookはムービーをYouTubeから「盗む」ことで自分のコンテンツとして扱っているという構図が明らかになっています。数々のムービー作品をYouTubeで公開し、またいくつかの作品が「盗まれた」こともあると言う「In a Nutshell – Kurzgesagt」はそんな現状をムービーで解説しています。ナレーションは英語ですが、YouTubeで日本語字幕を表示することもできます。 How Facebook is Stealing Billions of Views - YouTube Facebookはサイト上で動画が1日あたり8億回再生
画像は公式サイトから 発表について 11/7 にあった 東京 Node 学園祭 2015 で Electron の発表した. 周りすごい人達ばかりで,明らかに今年の6月ぐらいに初めた自分よりも,JavaScript も Node.js もフロントエンドも書ける人達に囲まれての発表だったので,正直どうしようかなと思ったけれど,自分が Electron で Web フロントエンド&Node.js に入門することになった経緯と,その過程で得た知見を共有する感じにしようとなってこんな感じの資料になった. 色々詰め込もうとして25分に対して42ページになったものの,一応発表練習しておいたのもあって,時間通り喋れてよかった.ただ,スライド内で紹介した僕が書いたアプリのコードはまだかなり汚くて設計もいけてないと思うので,awesome-electron にある他のアプリのほうが参考になるかもしれない…
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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