移動しました - SmartHR Tech Blog行政手続きの電子申請をもっと身近に！CSV 形式届書作成ライブラリ「kirico」を公開しました - SmartHR Tech Blog
【読書メモ】ゼロから作るDeep Learning - 緑茶思考ブログ
ゼロから作るDeep Learningを読んだ。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る その読書メモのまとめ。 1章 Python入門 2章 パーセプトロン 3章 ニューラルネットワーク 4章 ニューラルネットワークの学習 5章 誤差逆伝播法 6章 学習に関するテクニック 7章 畳み込みニューラルネットワーク 8章 ディープラーニング この後、自分は本書のネタ元である（と思われる）CS231nとMichael NielsenのNeural Networks and Deep Learningに取り組んだ。
マイクロソフト、Visual Studio 2017正式リリース。コードを書きながら自動的にユニットテストを実行してくれるライブユニットテスティングなど
Visual Studio 2017はさまざまなプログラミング言語やプラットフォームに対応。C#や.NET Frameworkを用いたWindowsアプリケーションだけでなく、C++でLinux対応のアプリケーションを開発することも、TypeScriptでWebアプリケーションを開発することも、クラウドアプリケーションやモバイルアプリケーションの開発も可能です。 Visual Studio 2017ではインストールの時間を大幅に短縮。いままで2時間ほどかかっていたインストールを10分程度に短縮。 また必要な機能のみを必要なときに読み込む構造にすることで、起動時間も約半分になり、従来より軽快に動作すると説明されています。 開発者にとって注目すべき新機能のひとつは、C#かVisual Basicでコードを書いている場合、バックグラウンドで自動的にユニットテストを実行してくれる「ライブユニットテ
CSSのコピペだけ！おしゃれな見出しのデザイン例まとめ68選
今回は見出し（h1〜h6タグ）のオシャレなデザインサンプルを68つ紹介します。CSSコードをコピペすればそのまま使うことができます。もちろん自分好みにカスタマイズして使って頂いても構いません。
DHH流のルーティングで得られるメリットと、取り入れる上でのポイント - KitchHike Tech Blog
はじめに こんにちは。KitchHikeエンジニアの小川です。KitchHikeでは主にサーバーサイドを担当しています。 少し前のものですが、「DHHはどのようにRailsのコントローラを書くのか (原文)」というすばらしい記事があります。Railsのコントローラ分割の(DHH流)ベストプラクティスについて解説した記事なのですが、私はこの記事に大変感銘を受け、KitchHikeのルーティング定義にもこのプラクティスを取り入れるようになりました。 本日はこのDHH流ルーティングを取り入れることで得られるメリット、実際の routes.rb でのルーティング定義のしかたについて紹介したいと思います。 DHH流ルーティングとは？何がうれしいの？ 詳しくは元記事を是非とも読んで下さい・・・なのですが、かいつまむと、ここで示されているのはたったひとつの単純明快なルールです。 コントローラはデフォルト
【デザイナー向け】これからAndroidのデザインをする人へ - Qiita
このナビゲーションバーがスマートフォンの場合は横画面にした場合は右側に配置されるのですが、タブレットは下側に表示されます。 さらに、ソフトウェアキーボードではなくハードウェアキー(通常 静電方式のタッチ)の場合があります。これにより、端末によってレイアウトが変わるのでデザインをする上では注意が必要です。 smart phone tablet 端末サイズ一覧 海外端末が多いですがGoogleのMaterial.ioのページを見ると、dpとpxが記された端末のサイズ一覧を見ることが可能です。 https://material.io/devices/ こちらのページにある端末がAndroidのデファクトスタンダードになりますので、本当はこちらに合わせるのがベストですが、日本だと独自にカスタマイズされた端末達と戦う事になります… お互い頑張りましょう💪🏼 iOSとの違い 戻るという概念 戻るボ
スタープログラマの幻影 - megamouthの葬列
最近久々に「スタープログラマ」という言葉を聞いた。 そういえば、私の中にもかつてそういう存在がいたなあ、と思い出した。 あえて定義することもないが、スタープログラマとは、先進的なOSSプロダクツを実装し、ブログなどでプログラミングを堂々と論じ、できれば単著の一つも書いているような人たちといったところである。 話の都合上、具体的な名前を出すが、高林哲氏、higepon氏、新山祐介氏などが、私にとってのスタープログラマであったし、少し時代を戻すとεπιστημη氏であるとか、賛否両論だとは思うが、やねうらお氏などの名前が挙げられるかもしれない。 スタープログラマというのは、駆け出しのプログラマやプログラム学習者にとっての目標であり、先輩であり、嫉妬の対象でもある。 彼らの言葉は絶対で、疑う余地もないことであり、私はそのプログラミングに対する思想を無条件に受け入れたし、彼らが使っているエディタや
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
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