機械学習でよくわからないまま文章を作らせてみる その1 - プログラムの事とか
はじめに断っておきますがなんの成果もありませんでした。 経緯をグダグダな感じで書き綴るだけです。 文章を自動生成させるためには それっぽい感じで作るのであればMeCab＋マルコフ連鎖でいいような気がしました。 blog.shibayan.jp こちらをみれば.Net Framework使ってできます。わかりやすいです。おしまい。 機械学習をつかってがんばる やはり今流行りのDeep Learning使いたいですよね。結果は期待しません。とりあえず使うことが目標です。 ググるとRNN(Recurrent Neural Network)の中でもLSTM(Long short-term memory)というのを使うとよさそうでした。 RNNは時間（この場合文の前後？）を考慮するらしいです。よくわかりません。 簡単に使えそうなのを探す Azure Machine Learningからはそれっぽいも
Blenderで氷の文字をつくる
参考動画はこちらです（tutor4uさん作） 1.shift-AでTEXTを選択。R-X-90で文字を９０度立ち上げる。Editモードで削除しICEと入力しなおす。 2.オブジェクトパネルに、Fというアイコンが出てくるので、そちらから、Geometry->Extrude の数字をあげる（ここでは0.1にした） 3.Bebelの深さ（デプス）の数値もあげる（ここでは0.05） 4．同じBebelの解像度の数値をあげる（ここでは７に） 5． 床面になる平面をICE文字の下にひき、Cubeで文字を囲う。Cyclesレンダーをするので、Cubeの上に（光源とする）平面を乗せる 6．床面は通常のマテリアルでいいので、DiffuseBSDF。Cube上面の平面は、光源設定（Emission）、強さは、デフォルトの１．０から２０に強める。 7．背景が初期設定では、グレーなので、ワールド設定で 鮮やかさ中
デザインとクリエイティブを深掘りするWebメディア「MdN」
デザインする グラフィックアプリの使い方から、デザインの基礎、最新の表現手法まで、デザイナー、イラストレーター、写真家が知りたい情報が満載！
ATAMのインストール : とあるエンジニアの走り書き
AR/MRといえば、ARマーカーをカメラで撮るとその上にCGキャラクターが表示されるとかいうアプリケーションを思い浮かべる方が多いかもしれません。 マーカーを配置するのは手間なので、どんな環境でも使えるということを目標に、マーカーを用いずに同様の事を実現しようと多くの研究がなされています。 これらは、映像を撮影するカメラの位置姿勢と、カメラの撮影する世界の形状を同時に推定するSLAMという技術がベースとなります。 特徴点を用いたPTAM、密な三次元復元を用いたDTAM、輝度を特徴とするSemi-Dense SLAMといったSLAMのアプリケーションが有名です。 ただし、これらの導入はハードルが高く、実際に自分のPCで動かしてみるとなるとなかなか苦労します。 ※本ブログのPTAMMの導入を参照 そんな中、国際的なAR/MRの研究発表の場であるISMAR2015において、 新たな特徴点ベースの
TensorFlowで始める深層学習(2)サンプルコードから読み解くデータフロー・グラフ/Pythonエコシステム - Gurunavi Engineers' Life
こんにちは！かわしま@食を楽しむエンジニアです。 突然ですが、皆さん有給休暇は活用されていますか？私は先日、残り２日しかない有給を使って気になっていたラーメン店をハシゴしてしまいました。(ﾉ_-｡) 次の有給付与日まで２ヶ月ありますから、とても貴重。だからこそしっかり消化します。 １店目は、今一番注目が集まっているJapanese Soba Noodles 蔦（ジャパニーズソバヌードル ツタ）を選択。ミシュランの一つ星を獲得したラーメン店と言えばご存じの方も多いのでは。ラーメン店が星を獲得したのは史上初。凄いですよね。 平日といえどもさすがの混み具合。始発で向かって夜も明けぬうちから整理券をもらい、再度お昼にうかがいました。お店の扉を開けた瞬間、料亭に来たかと錯覚させるダシの良い香りが漂います。大盛り、肉飯付きで、醤油ラーメンを注文。 緊張感が漂う店内。みなさん、もくもくと食べています。私
GitHub - tweekmonster/tmux2html: :cat2: Render full tmux windows or individual panes as HTML
tmux2html captures full tmux windows or individual panes then parses their contents into HTML in living . The output can either be still snapshots, or animated sequences. With a web server that uses gzip compression, the size over the network is negligible for reasonably sized windows or panes. Some of these may be large in dimensions. You'll need to zoom out if you want to see all panes at once.
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今週のPython（2016年3月26日週) - あれもPython,これもPython
今日は、新☆年☆度ですね! 新しい年度、新しい環境を過ごした人も多いのではないでしょうか。 そして本日はエイプリルフールです。 Googleが物理フリックを発表したり、 Facebook上では結婚ネタが頻発したり・・・ みなさんはどんな嘘をつきましたか？ なお私は地味にこんな記事を書きました・・・ esu-ko.hatenablog.com Pythonはいいぞの精神で書きましたが、 来年こそは、もっとおもしろく出来るといいな、と思います。 というわけで、新年度最初の今週のPythonです。 VASILYさんのクローラーとディープラーニングの話が聞きたくて『Fashion Tech meetup #2』に参加した VASILYはFasTech（なんて言葉はない気がする)系の企業。 vasily.jp iQONを作っている会社、っていうとわかりやすいですかね? そのVASILYのmeetup
「日本死ね」と言うべきだっただろうか？: 極東ブログ
すでに旧聞になると思う。というか、そうなるのを待っていた面もあるし、考えていたらそうなってしまったという面もある。話題は、れいの、と言ってもいいだろう、「保育園落ちた 日本死ね！」ということだが、私が気になっていたのは、「日本死ね」という表現だった。そう言うべきだったのだろうか？ 言葉狩りがしたいわけではないが、これが仮に「中国死ね」や「韓国死ね」という表現であったら、ヘイトスピーチになるのではないか。なのになぜ、「日本死ね」ならそういう問題にならないのだろうかと疑問に思ったのである。 おそらく日本人なら「日本死ね」と言ってよいという暗黙の前提があるのではないだろうか。だとすればそこで疑問が続く、日本人なら「日本死ね」と言ってよいのだろうか？ あるいは、日本人なら「日本死ね」と言えるという特権のような意識があるとすれば、それは何に由来するのだろう？ その特権を支える正義はなんなのだろう？
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