Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
[Google Cloud Platform] AWSしか使ったことがない私から見たGCE | AI tech studio
初めまして、アドテク本部でインフラエンジニアをしております山下といいます。 GCP東京リージョンの開設が近づいているこのタイミングで、GCPをネタに記事を書くことになりました。 GCPと言えば、先日ポケモンGoのバックエンドとして利用されていることでも話題になりました。 しかし、私自身GCPに全く触れたことが無く、まだ私にはパブリッククラウド＝AWSのイメージがあります。 そこで、パブリッククラウドの基本的なサービスであり、必ずついて回るであろうIaaSにフォーカスし AWSしか使ったことがない私がGCE(Google Compute Engine)を触ってみて感じたEC2との違いをまとめることにしました。 早速、私がGCEに触れてみて感じたAWS(EC2)との違いを一覧にまとめてみます。
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TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
TensorFlow Expertを超えて - Qiita
前書き Tensorflowが発表されて、７ヶ月が立ちました。さすがGoogleのブランド力が強いだけあって、一気に世に広まって、ディープラーニングブームの火付け役となりました。 Tensorflowの影響でディープラーニングに興味を持ったプログラマーが大勢います。筆者もその一人です。プログラマーだから、最初はソースコードを読めばわかるだろうと思って、word2vec等のソースコードをひたすら読みました。だが、背後にある理論がまったくわかっていないので、理解できませんでした。 幸い、今はオープンな時代。arXiv.orgから論文を無料でダウンロードできるから、その気になればいくらでも読めます。しかし、根はプログラマーだから、作りたくなります。作ったら語りたくなります。 この記事は、皆さんお馴染みのTensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST(原文)を改良していく
U Miyazaki: Akira Date
This page is written in English. Japanese page here. Last modified: Thu May 22 14:37:16 JST 2008 Akira Date Associate Professor Department of Computer Science and Systems Engineering Faculty of Engineering University of Miyazaki Miyazaki 889-2192 JAPAN . Tel +81-985-58-7986 Email: Breif CV Papers I wtote Graphs and Computing Neural Net with Gnuplot !! U. Miyazaki [our dept] NICT: [social] [center]
右クリックメニューからいらない項目を削除(非表示)して短くしよう！
ファイルを右クリックすると出てくるメニュー、いつの間にかやたら長くなりませんか？ そのうち使っているのはほんの一部。整理して分かりやすくしましょう！ コンテキストメニューが長くなる理由 最初はこんなに長くなかったはずなのに、いつの間にこんなに長くなってしまったんでしょうか？ ザックリこんな理由からです。 最初からあるメニューに使わないものがある アプリケーションによっては、インストールするときにメニューを追加する 設定でメニューの追加を解除できないアプリケーションも多い ただでさえ結構長かったメニューに、ソフトのインストールで追加され、しかもそれが削除できないために長くなってしまうのです。 いるのかいらないのか分類しよう 現状のメニューからいらないものを選びましょう。JPEGファイルを例に、私はこんな風に分類しました。 大半はWindows由来で元々入っているメニュー（青色）ですね。後から
FileMenu Tools - ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト
エクスプローラの右クリックメニューを、拡張＆カスタマイズ できるようにするソフト。 ファイルやフォルダの右クリックメニュー内に、任意のアプリケーションや 30 種類以上ある便利なコマンド（フォルダへのコピー・移動、新規フォルダ作成、引数付きで実行 等々）を組み込むことができます。 「送る」内のメニューをカスタマイズする機能や、不要な右クリックメニューを削除する機能 も付いています。 「FileMenu Tools」は、エクスプローラの右クリックメニューを拡張できるようにするソフトです。 ファイルやフォルダの右クリックメニュー内に、 普段よく使っているアプリケーション アプリケーションを、引数付きで実行できるようにする機能 ファイルパスコピー機能 属性変更機能 ...等々、30 種類にも及ぶ便利機能を、超簡単な操作で追加できるようにしてくれます。 追加する機能は個別に指定することができ、また
Microsoft Windows - TeX Wiki
TeX を使い始める前に：拡張子の表示 † TeX を使い始める前に（あるいはインストールする前に），拡張子や隠しファイル，隠しフォルダを表示するように変更しておくと便利かもしれません． 拡張子の表示は，LaTeX 処理の周辺での思いがけない勘違いを予防することに役立ちますし，そのほかにも .jpg や .png といった画像ファイルの違いを普段から意識する助けにもなります． 詳細は拡張子の表示（基礎知識）を参照してください． ↑ TeX を使い始める前に：環境変数 Path の確認 † TeX を使うには環境変数 Path の設定が必要です． 環境変数 Path は以下のように確認できます． スタート > 設定 > 「設定の検索」と書かれた入力欄に「環境変数」と入力して検索 > 「環境変数を編集」を選択 システム環境変数 Path に以下のパスが含まれているか，いま一度確認してください．
Mac に X11 (XQuartz) をインストール | Mac person
Mac には X11 を必要としたアプリケーションがいくつかあります。特に、マルチ OS に対応したソフトウェアでは、Window システムに X を使ったものが多いです。(WireShark 等) それ以外にも、ssh の -X オプションを使って、リモート端末上で起動したアプリケーションの画面を手元の端末に引っ張ってくる際などに使う機会があります。 さて、Mac では Mac OS X 10.7 Lion 以前では、X11 が標準でインストールされていましたが、Mac OS X 10.8 Mountain Lion では、標準ではインストールされず、代わりに XQuartz というアプリケーションをインストールしなければならないようになりました。Mac OS X 10.9 Mavericks, 10.10 Yosemite も同様で、これからの Mac ではこれが標準になっていくと思わ
OS XにRをインストールする2種類の方法の検討 - Qiita
macOSにRをインストールする方法は主に2つある。 Rの公式サイトにあるバイナリを使う Homebrewでインストールする それぞれにメリットとデメリットがある。 方法1: 公式サイトのバイナリを使う 公式サイトにあるR-3.x.x.pkgをダウンロードしてインストールする。 メリット インストールが短時間で終わる gccをインストールしなくてもよい デメリット /usr/local/以下にいろいろ書き込むので$ brew doctorしたときにWarningが出るようになる Warningについて バージョン3.2.2をインストールしたあとに$ brew doctorした時のWarningは以下の通り。無視してもあまり問題はない。 $ brew doctor Warning: Some directories in /usr/local/share/man aren't writabl
簡単LaTeXインストールWindows編（2016年4月版）
LaTeXの利用に必要なソフト一式を、簡単にインストールする手順を詳しく紹介します。 画像や注釈が多いので、手順が長く見えますが、トラブルがなければ、「次へ」ボタンの連続とダウンロードの待ち時間がほとんどで、20分程度で終わるはずです。 LaTeXを始めて使う人は、この「環境構築」に失敗して困ってしまう人がとても多いです。この記事では、LaTeX本体から編集ツール（エディタ）までをまとめてインストールして、最初の文書PDFを作る所までの手順を紹介します。 ※2015年7月版からリニューアルしました。内容が新しくなっているので、今後はこのページを参考にしてください（Windows 10・Windows 8.1・Windows 7など、OSバージョンを問わず）。 Windows向けの「LaTeX簡単インストール」記事をリニューアルしました。今後はこちらのページを参考にしてください。後輩に見せる
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
R on Windows
RはOSを問わず実行できる統計解析環境で、（自由に利用し、改変し、再配布することができる）フリーソフトウェアです。90年代後半から徐々に広がり、今では統計解析を行う環境として一般的なものの一つになっています。 このサイトでは、Windowsで、RおよびそのIDEであるRStudioを扱うための情報をまとめていきます。お気づきの点がございましたら、twitter（@takeshou）などでご指摘いただけますと助かります。 コンテンツ インストール関連 RとRStudioのダウンロード・インストールに関連する話題 RStudioの基本的な使い方・設定 RStudioの基本的な使い方の説明と設定について パッケージ関連 パッケージに関連する話題 R（RStudio）を使う（1） Rを使うために最低限必要な情報や理解しておくべき文法 R（RStudio）を使う（2） スクリプトファイルの書き方 R
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