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COBOLのコードは未だに我々の金を握っており、バリバリ現役である - YAMDAS現更新履歴
www.wealthsimple.com この文章は、1969年にトロントの高校を出たばかりの、特に人生の目標もなかったトーマスの話から始まる。彼の父親は大工だったが、あいにく彼は不器用ときた。そこで母親が彼に新奇なものを勧めた。「コンピュータプログラミング……とかどう？」 トーマスはカナダの大きな銀行に入行し、1978年にプログラマーとしてのキャリアをスタートした。彼は常にパズルを解いているようでプログラミングが好きだった。彼はコードを書いては「パンチカード・オペレータ」に渡した。日に二度カードを銀行の巨大な「メインフレーム」コンピュータに食わせるが、そのコードが正しく動いているか分かるには数時間かかった。ヘマをやらかしたら、トーマスはエラー文を凝視して、COBOL のコードを書き直してやりなおしだ。 数年のうちにトーマスは COBOL が得意になり、かけがえのない何千行ものコードを書い
TensorFlow 2.0 : 上級 Tutorials : 生成 :- 画風変換 – ClassCat® AI Research
生成 :- 画風変換 このチュートリアルは一つの画像をもう一つの画像のスタイルで構成するために深層学習を使用します (Picasso や Van Gogh のように描けたらと思うことがありませんか？)。これは画風変換 (= neural style transfer) として知られこのテクニックは A Neural Algorithm of Artistic Style (Gatys et al.) で概説されています。 Note: このチュートリアルは元の画風変換アルゴリズムを実演します。それは画像コンテンツを特定のスタイルに最適化します。現代的なアプローチはモデルを stylized 画像を直接生成するように訓練します (cyclegan に類似しています)。このアプローチは遥かに高速です (up to 1000x)。事前訓練された Arbitrary Image Stylizatio
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