[iOS][Swift3.0] グリーティングカードを開くようなエフェクトが素晴らしいFoldingCell | DevelopersIO
use_frameworks! target "ターゲット名" pod 'FoldingCell' end post_install do |installer| installer.pods_project.targets.each do |target| target.build_configurations.each do |configuration| configuration.build_settings['SWIFT_VERSION'] = "3.0" end end end 画面の用意 今回使うTableViewを用意しておきます。StoryboardにUITableViewControllerを配置し、クラスファイルを作成します。また、TableViewのStyleはGroupedにしておきます。 実装 FoldingCell用のCellはStoryboardまたはnib
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DeepLearningだ！と意気込んだものの手書き数字認識の後に続かなくなった時に読むデータそのものの話 - Qiita
DeepLearningだ！人工知能だ！機械学習だ！ エンジニアとしての意気込みと、 なんだかすごいことが出来そうだな！という上司の後押しを一身に受け、 深層学習本やQiita記事を流し読み、 TensorFlowやChainerを導入して、 チュートリアルの写経で徳を積んで、 ゲームに使っていたGPUも学習という大義名分のもとフル稼働させた、、、 Accuracy 99.23% 今回は、MNISTやIRISを99%超で識別するエンジンを実装して満足してしまったエンジニアが MNISTを脱却するためにMNISTを知るための話 おなじみ、「MNIST」がつまりどんなデータなのか？ 28行28列の画像→正しいが今はそこではない。 データセットとしては、70000行784列、 70000はサンプル数、784は28*28をベクトルに直した時の次元数。 行に解析したいデータ総数、列に解析したいデータ
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