PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2022年】
TensorFlow： 2015年11月登場、Google製。特に産業界で人気 Keras： 2015年3月登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年8月登場、Facebook（改めMeta）製。特に研究分野で人気 Apache MXNet： 2015年6月登場、2017年7月からApache Software Foundation製。AWSがコントリビュートし、Azureもサポート JAX： 2018年11月登場、Google製。NumPy互換＋自動微分＋GPU／TPUサポート。研究分野で注目度上昇中 などがある（※機械学習の分野にまで広げるとscikit-learnなどもあるが、今回は深層学習に絞る）。いずれもオープンソースである。 2022年1月現在も、主にTensorFlow／KerasとPyTorc
eBPFプログラムを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできる「Bumblebee」オープンソースで登場
eBPFプログラムを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできる「Bumblebee」オープンソースで登場 Linuxカーネルのソースコードを変更することなく、カーネルの持つさまざまな機能をフックすることでカーネルに対してプラグインのように機能拡張を実現する技術「eBPF」が、昨年から急速に注目されはじめています。 参考：Google、Facebook、マイクロソフトらが、OSカーネルをプログラマブルに拡張できる「eBPF」の開発と発展を目指す「eBPF Foundation」を結成 そのeBPFを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできるツール「Bumblebee」がオープンソースで公開されました。 開発しているのは、APIゲートウェイのGloo EdgeやサービスメッシュのGloo Meshなどの製品を展開しているSolo.
マニュアル作成はじめの一歩。「因数分解ツリー」で業務の洗い出しをはじめよう | ZUU online
マニュアル作成の準備は、マニュアル作成の5W1Hの「What」で登場した「洗い出し〜対象業務の選定〜改善」の3段階を、さらに7つのステップに分けて下ごしらえします。 洗い出し ツリーで業務を俯瞰して見える化します。ツリーは周囲とすり合わせた後、リスト（表）にして情報を追加します。 対象業務の選定 洗い出した業務のなかから、マニュアル化する業務を選びます。 改善 マニュアル化する業務のプロセスを分解して、改善の視点で見直し、マニュアルの骨組みをつくります。 ステップ1 ツリーで業務を見える化する ツリーで全体を俯瞰する 準備の第1段階「洗い出し」はツリーの作成からはじめます。洗い出しの目的は、「業務の見える化」の先にある「マニュアル作成」の効果を高めることです。 ツリーは、樹木（ツリー）の形の図表です。モノやコトを、木が枝分かれするように分解して表わします。 ここでのツリーは、論理思考でおな
お風呂大好きな猫ちゃん、待ちきれず湯船に……！ 自ら入る姿に猫飼いから「可愛いすぎｗ」「羨ましい」の声
自分から積極的に入っちゃうくらいお風呂が好きすぎる猫ちゃんの動画がYouTubeで公開されています。お風呂場での滞在時間が思った以上に長かった！ お風呂が大好き過ぎて自分から入る様になった猫がこちら 猫ちゃんの名前は「エビ」ちゃん。パパさんが入浴するとお風呂場にやってきて、前足でチョイチョイと湯加減をチェックします。動画では、お湯張り開始時から見にきていて、すでにワクワクしている様子。 パパさん入浴中に現れるお風呂好きのエビちゃん（後ろにいるのはホコちゃん） 前足でしっかり湯加減をチェック 次に軽くペロペロと一番風呂の味を確認したら、しばらく風呂のふたの上でリラックスして過ごすようです。さり気なく尻尾だけお湯につかっているのがかわいい。 一番風呂のお味も確認 暖かいのか、ふたの上で上機嫌な様子。尻尾が入っちゃってるのがかわいい そしてついに自分からお風呂に入るときが……！ お湯を抜いている
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