『夢のデータベース？「Cloud Spanner」の実力は？』について - Software Transactional Memo
こんな記事が目に入った。 www.itmedia.co.jp 大雑把に完全に間違ったことを言っているわけでもないが、読んでいくといろいろ鼻につくところがあり、どのあたりから間違っているのかと自分に問いただすのは現時点での自分の知識を棚卸しするためにも有用かも知れないと思ったので一言一句漏らさず思うところを書いていこうと思う。 中には枝葉末節な難癖もあるので全部を真に受けない感じで読んで欲しい。 Cloud Spannerの特徴は、これまでリレーショナルデータベースで不可能とされていた「トランザクション処理の大規模分散処理」を実現したところにあります。 単一のトランザクション処理を分散して実行しているかというと、Spannerはトランザクションごとに担当のトランザクションマネージャがそのトランザクション処理全体を取り仕切って行う仕組みになっている。なので「トランザクション処理の大規模分散処理
Lua版 ゼロから作るDeep Learning まとめ - Qiita
はじめに この記事は斎藤康毅先生著のゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装で掲載されているスクリプトをLuaの機械学習計算ライブラリTorchで実装した記事のリンクを掲載しています。 定期的に参照したい方はこちらをストックしていただけたら便利かと思われます。 記事一覧（更新中） Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装] Lua版 ゼロから作るDeep Learning その２［活性化関数］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning その３［３層ニューラルネットワークの実装］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning その４［ソフトマックス関数の実装］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning その５［MNIST画像の表示］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning
第8回 TensorFlow で○×ゲームの AI を作ってみよう|Tech Book Zone Manatee
複雑なゲームの場合は人間が実際に打った棋譜などを膨大な量用意することになりますが、今回は○×ゲームという簡単なお題を使った練習なので、筆者が予め最善手を打った場合のデータを作成しておきました。 モデルの詳細 盤面のデータをニューラルネットに入力する際には、×は「-1」、○は「+1」、空いている場合は0として扱うことにします。○×ゲームの盤面は 9マスなので、ニューラルネットの最初の層のノード数は 9 個になります。 そして、全結合のネットワークを経て最終的には、×が勝つ確率・○が勝つ確率・引き分けの確率の3つの数値が出力されるというモデルです。 図3 学習モデルの概要 TensorFlow を使った実装 本稿で使用するサンプルコードのうち、TensorFlow で記述された学習用コード train.py の重要な部分について簡単に解説をしておきましょう。 TensorFlow にはニューラ
Rubyでif文やwhile文とか言っている入門は非推奨 - Qiita
今日は言葉狩りを行いたいと思います。 Rubyではifもwhileも式である 生粋のRubyistである皆さんにとっては当たり前のことではありますが、Rubyではifもwhileも式(expression)です。決して文(statement)ではありません。これはCなど他のプログラミング言語にはないRubyの特徴の一つであり1、この違いは小さいようで大きいです。初心者のうちから、この違いを意識しておく必要があります。 プログラミング初心者にとって式と文の違いなんてどうでもいいのではという暴論もあるかも知れませんが、初心者だからこそ、式と文を意識させるべきです。式と文の違いがわからなければ、プログラミングの構造を理解することは永遠に来ないと思われるからです。 if文、while文という表現はおかしい ifもwhileも式ですから、if式、while式という表現はあっても、if文、while文
初めてのS3、SQSの連携設定 - はっさんブログ
ゴール S3でバケットを作成 SQSで任意のS3バケットを指定する S3側でイベントの登録 確認 ゴール S3にファイルアップロードしたら、イベント検知してSQSにenqueueされること この辺をするための布石です。 dev.classmethod.jp S3でバケットを作成 s3のコンソールに行きます。 バケットを作成ボタンから、適当な名前をつけて作成ボタンを押します。 作成されました。一旦ここまで！ SQSで任意のS3バケットを指定する SQSのコンソールに行きます。 キューを作成ボタンを押し、適当な名前をつけ、メッセージ受信待機時間を20秒に設定した後*1、作成ボタンを押します。 そしたら、作成したキューのチェックボックスをクリックしてください。 次に下のタブにあるアクセス許可から、許可の追加をします。 設定画面で以下の設定をして、条件の追加、保存をしてください。 プリンシバル..
CentOS7(Oracle Linux7)でのLVMパーティション拡張
環境：Oracle Linux7(CentOS7) 、Mac OSX10.8.5 + VMware Fusion7 さてOracle Linux7にOracleをインストールしようかと思ったらパーティションがデフォルトで20Gしかなくて容量不足とのメッセージ。VMwareのディスクを追加して、LVMを拡張しようとしたらドハマリしたのでLinuxパーティション拡張のメモ。 おおまかな手順 １．OSシャットダウン ２．スナップショットを取っていたら削除する。 ３．必要に応じてディスクイメージをバックアップ ４．VMwareでディスクを追加する。 ５．GPartedのディスクイメージで起動するので、起動シーケンスを変更するためVMwareでBIOS表示できるよう設定する。 ６．GPartedで領域編集 ７．Linux上でパーティションを作成、追加。 ハマったのは６，７です。 では詳細。 下記４つ
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