「無から始めるKeras 第1回」 https://qiita.com/Ishotihadus/items/c2f864c0cde3d17b7efb を参考に、0-5の乱数同士を足し合わせる、1桁の足し算を作ってみた。 import numpy as np from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation # 足し算の問題と答えの配列作成 x_train = np.random.randint(0, 5, (1000, 2)) y_train = np_utils.to_categorical(np.sum(x_train, axis=1)) # model作って学習 model = Sequential() mode

qrcode-readerを使用した。 写真から読む場合、jsqrより認識率が高い印象。 https://www.npmjs.com/package/qrcode-reader https://github.com/edi9999/jsqrcode install // import var QrCode = require('qrcode-reader'); // urlからdecodeを行う async decodeQrReader(url:string){ var promise = new Promise<string>((resolve, reject) =>{ const qr = new QrCode.default(); qr.callback = (error:any,result:any)=>{ if(error) reject(error); else resolve

Active connections: 17 server accepts handled requests 1177899 1177899 7047859 Reading: 0 Writing: 1 Waiting: 16 # get request count per sec from nginx stub def req_per_sec stub_url, conf_path now = Time.now last_json = FileTest.exists?(conf_path) && JSON.parse(File.read(conf_path)) txt = `curl #{stub_url}` req_counts = txt.split("\n")[2].split(" ")[0].to_i File.write conf_path, JSON::generate({ti

・とんかつ屋の悲劇 「とんかつ屋の悲劇って知ってますか」 ある外食産業の幹部が、そう言った。ここ数年、東京都内の人気とんかつ店が次々と廃業しているという話である。 長年、人気店として繁盛しており、開店前から行列ができるといったような店が多いのである。 「実は、人気店なので、食べに行ってみたんですが」と別の外食産業の社員も話す。 「確かに人気が出るはずで、立派なとんかつ定食が600円から800円と格安なんです。本来であれば1000円から1500円ぐらい取らないと儲けが残らないという水準でした。」 そんな人気店が、ここ数年で次々廃業しているのだ。 ・年金が形を変えた補助金に？ 「何十年も変わらない値段と、チェーン店ではありえない品質の高さと格安さ」などとグルメサイトでも称賛されていることが多い。しかし、それを可能にしているのは、すでに減価償却の終わった古い設備、ローンを払い終えた自社店舗、そし

計5回以上転職してきましたが、わかったのは 「場所だけで評価が180度変わる」 ってことです。 新入社員の頃 「要領が悪い。仕事する気がないなら辞めてしまえ！」 とよく言われていました。 勇気を持って転職した2社目では 「君は… https://t.co/fqfLTjSHR4

ssm activate create new activation https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/systems-manager/latest/userguide/what-is-systems-manager.html execute this cmd by windows power shell $code = "activation-code" $id = "activation-id" $region = "region" $dir = $env:TEMP + "\ssm" New-Item -ItemType directory -Path $dir -Force cd $dir (New-Object System.Net.WebClient).DownloadFile("https://amazon-ssm-$region.s3.ama

オランダのアムステルダムに５日間ほど滞在した。現地に住む日本人に案内されてアムステルダムの旧市街を観光。「世界は神が造りたもうたが、オランダはオランダ人が造った」と言われる国だ。国土の大半が埋め立て地というお国柄で、日本にたとえると、湾岸エリアだけで国ができているようなもの。 しかし、アムステルダム旧市街の都市風景は、東京湾沿いに広がる湾岸エリアとは似ても似つかない。そこはまさしく古都の風景が維持されていた。 １３世紀に建てられた教会が今も残っていて、ミサが行われている。１７世紀に活躍した画家、レンブラントの仕事場が博物館として一般に開放されている。新しい建物もあるが、外観などはレンガ造りのテイストを受け継いで、見事に街並みに溶け込んでいる。 建物は日本風に言えば６階建てくらいまで。それ以上に高い建物はほとんど見かけなかった。ビジネスエリアは郊外に形成されている、そこには２０階建て程度の近

電子書籍の制作・配信・販売システム開発などを手掛けるBooks＆Company（東京都千代田区）は6月25日、カンボジアのキリロム工科大学と5月に提携し、AI（人工知能）による小説執筆プロジェクトを開始したと発表した。商業出版できるレベルの小説の完成を目指す。 AIの小説執筆プロセスは、こうだ。まず、AIに教師データとなる著名作家の作品や、Webサイト、辞書データから収集した知識などを学習させる。その後、学習が適切かどうか、AIに質問し、修正するというやりとりを繰り返す。 自然言語処理でAIが文章の意味や意図を理解するようになったら、小説を執筆するための構造化データを付与。AIが小説の構造パターンを分析し、文章を生成するという。生成された小説が「作品」のクオリティーに達するまで修正を繰り返し、一定の品質に達したら人間による校正をして出版する――という計画だ。 現段階では、教師データをAIに

6/23に開催されたサッポロクリエイティブキャンプにて、フロントエンドの技術概要を紹介。 ・多様化するウェブの用途の中で様々な技術が生まれている ・技術の選択肢が増えている ・Angular・Vue・Reactの役割と使い方 という話のあとで、jQueryの立ち位置に触れた。