ArmNN：新たな世界を牽引する、ArmのAI/MLプラットフォーム。 | APS｜組み込み業界専門メディア
1300億個以上*のチップ、1000社を超えるパートナー、世界人口の70%を超えるユーザーがArm®のテクノロジを活用している。もちろん、新製品の発表も留まることを知らず、2018年も、ハイエンド向けのCPUであるArm Cortex®-A76や、組み込み向けのセキュアなCPUであるArm Cortex-M35Pをリリース。Armは、今すべてのエンジニアが注目する巨大企業だ。こうした圧倒的なシェアと技術力を誇るArmが、人工知能（AI）や機械学習（ML）という市場の変革に対して、何を考え、どのような活動をしているのか。Armの考える未来のカタチに迫ってみた。 *ソフトバンクグループ社発表 2019年3月期 第3四半期 Armロードショースライド資料より 集合写真（左より） アーム株式会社 応用技術部 フィールドアプリケーションエンジニア トビアス アンダーソン 氏 アーム株式会社 セールス
Ultra-fast build of Tensorflow with Bazel Remote Caching [Google Cloud Storage version] - Qiita
Ultra-fast build of Tensorflow with Bazel Remote Caching [Google Cloud Storage version]PythonC++BazelTensorFlowTensorflowLite Tensorflow-bin Bazel_bin １．Introduction 今回は Google Cloud Storage をキャッシング環境に使用した最もお手軽なビルド手順を試行しました。 １時間掛かる Tensorflow のビルドを ２分２０秒ほどに短縮できます。 ビルド済みのバイナリとソースファイルをハッシュ化してストレージ上にキャッシュし、２回目以降のビルド時にはキャッシュ済みのハッシュ値と現ファイルから計算したハッシュ値を比較して同じであればビルドを簡略化し、ハッシュ値に差分のあるファイルのみコンパイルします。 よって、初回
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Apache Airflowでエンドユーザーのための機械学習パイプラインを構築する Part4
Part4はパイプラインの「運用」にフォーカスします。Part3は構築からデプロイまでを扱ったため、その先の話となります。「運用」という言葉がさす範囲は広いですが、本記事ではAirflowにおける「スケジューリング」と「障害復旧」にフォーカスします。スケジューリングは日常の、障害復旧は文字通り障害時の対応を行うにあたり重要なポイントとなります。本記事では、以下2つにわけて解説を行います。 AirflowにおけるスケジューリングAriflowにおける障害復旧AirflowにおけるスケジューリングAirflowのスケジューリングで重要な項目は、以下3つとなります。 start_date : ワークフローの開始日付end_date : ワークフローの終了日付schedule_interval : ワークフローのスケジュール間隔3つの項目は、ワークフロー(DAG)を定義する際に指定します。基本的に
まず2Dゲームで開発、社員300人で1週間遊ぶ!? 新作ゼルダ、任天堂の驚愕の開発手法に迫る。「時オカ」企画書も公開！ 【ゲームの企画書：任天堂・青沼英二×スクエニ・藤澤仁】
さて、今回そんな新作を含む「ゼルダ」シリーズを聞くのは、『時のオカリナ』以降のシリーズに大きく関わり、その“生みの親”とも言える宮本茂氏から引き継ぐ形で、近作のプロデューサーを務めてきた青沼英二氏だ。一方、その対談相手を務めるのは、やはり「ドラクエ」シリーズを堀井雄二氏から引き継ぐ形で担い、『VIII』以降の作品でディレクターを務め、現在はスマホゲーム『予言者育成学園 Fortune Tellers Academy』を手がけるスクウェア・エニックスの藤澤仁氏。氏は一人のクリエイターとして、かねてより青沼氏に会って尋ねてみたかったことがあるという。 宮本茂と堀井雄二、ゼルダとドラクエ。ゲーム史の偉大な「天才」から人気シリーズを継承した二人が、互いに交わし合った言葉とは――。雪の降りしきる京都で新作の興奮冷めやらぬ中、対談はシリーズを受け継ぐものの苦悩に始まり、任天堂の物作りの「神髄」が垣間見
ペダルの交換｜O-TRICK｜スポーツ自転車専門店 オートリック｜
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