【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
電子工作のヒント
・古いICやLSIを出してきた時に、ICのピンが酸化膜で真っ黒けになっていたことはありませんか？ こんな時は、カッターで削る？ スチール・ウール？ 接点復活剤？ 私は、消しゴムで消します！ 普通のプラスティック消しゴムでOKです。 ICのピンを、万力等に沿わせて曲がらない様にし、消しゴムで軽くこすります。 写真の右半分だけを消しました。 ピカピカです！ くれぐれも、足の折れ曲がりと、静電気には注意して下さい。
分割コンパイルとリンケージ
| 分割コンパイルと翻訳単位 | extern記憶クラス指定子 | リンケージ | オブジェクトモジュールとライブラリ | 演習問題 | ［付録］nmコマンド | 分割コンパイルと翻訳単位 だんだん複雑なプログラムを開発するようになると ソーステキストが長くなり，一つのソースファイルで作成していると 全体を見通すのが難しくなってきます． またほんの一部だけを修正をしたときにも 全体をコンパイルし直さなければならないので， コンパイルに時間がかかるようになります． よって，プログラムをいくつかの部分に分けて 別々に開発したいという要求が自然に起こってきます． このような考えからプログラミング言語には 一つのプログラムを複数に分割できる機能が提供されることが多く， そのような各部分のことを一般にはモジュールと呼びます． C言語ではモジュールは翻訳単位と呼ばれ， おおまかには一つのソースファイル
C++クラスの書き方が面倒くさい訳 - すたんだーどっ☆あいおーっ！
Cが全然分からないころの話。 javaのように1クラス1ファイルに書かないのはなんで？ メンバがポインタばっかりなのはなんで？ という疑問を持ちながらコーディングしてるともやもやして嫌でした。 もやもやがいやなのでjava風に書いていたら当然のように詰まりました。 ポインタじゃなかったらメモリが大変なことになるだろうが！ というのは最もなんですけど、じゃ小さいプログラムならありなのか？スマートポインタ使えばいいのか？と言うとそうでもない。 今日書いてみたいのは、クラスは相互参照がめんどくせぇから分割しろ。そして同じ理由でメンバ変数はポインタにしとこうぜ、というお話。 相互参照の解決 AクラスがBクラスを使って、BクラスがAクラスを使う。 こういう状態を相互参照とか相互includeとか言うと思う。 javaは何でもないことだけど、C++はこれを簡単には許してくれない。 相互参照の解決方法に
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