「上級国民だから逮捕されない」は弁護士から見ても本当と思う理由 : 弁護士 深澤諭史のブログ
立て続けに、大きな交通事故がおきました。 その交通事故をめぐって、あの人は逮捕されたのに、この人は逮捕されないのはなぜか、それは上級国民だからではないか、などという議論が、ネットで巻き起こっています。 この上級国民というのは、ネット上のスラングの一種です。高級公務員や大企業の重役、あるいは、政権の関係者、それらの経験者など、とにかく偉い人で、特別扱いを受けるべき人、という程度の意味だそうです。 さて、上級国民といわれるような方々は、本当に逮捕されない、あるいは、普通だったら逮捕されるのに、上級国民だと逮捕を避けられるとか、そういったことがあるのでしょうか。 これについてですが、誤解を恐れずに、でも、はっきりと申し上げると、「上級国民は逮捕されにくい」という事は間違いなくいえると思います。 それは、どういう理由からでしょうか。 逮捕やそれに続く勾留（両者は別物ですが、解説すると長くなるので、
ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 - ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources ニューラルネットワークに関して最も衝撃的な事実の1つは任意の関数を表現できることです。 例えば誰かから複雑で波打った関数$f(x)$を与えられたとします： この結果はニューラルネットワークが一種の普遍性を持っている事を示しています。 計算し
パスポートのセキュリティ - AAA Blog
前回、運転免許証記載情報の真正性を確認する方法を紹介しました。 パスポートにも免許証と同様にICチップが埋め込まれており、海外渡航時の入国審査では本物のパスポートかどうかチェックが行われています。 不動産取引や民間サービスの本人確認業務でも、同じ方法でICチップの確認を行えば身分証偽造による詐欺行為を防ぐことができます。 今回パスポートのICチップにアクセスして真正性を確認するAndroidアプリをつくったのでその仕組みを紹介します。 目次 電子パスポート仕様パスポートは世界で通用する身分証明書です。 それぞれの国が独自仕様のパスポートを発行すると大変なので、 国際民間航空機関(以下ICAO)がICチップの技術仕様を標準化し、各国のシステムで相互運用できるようになっています。 ICAOはDoc 9303 Machine Readable Travel Documents(機械可読な旅券)と
年1億2000万円を演者にノルマとして押し付けたオペラの世界がどうなったか
GY.Materials◆ノルマゼロ 70%バックライブ 777 Vol.3 2022/7 準備中 @GYMaterials 生意気を言うの14日目です。まとめのPVが合計3万を超えました。有難うございます。進捗は特にないんですが、ノルマについてのアンケートを取ってます。ご回答、拡散等頂けましたら幸いです。twitter.com/GYMaterials/st… 2019-04-23 11:53:15 GY.Materials◆ノルマゼロ 70%バックライブ 777 Vol.4 準備中 @GYMaterials 【アンケート：ノルマについて】 ノルマ制について正直なご意見をお聞かせください。 バンドさんに拡散してもらえると嬉しいのですよ。 その他ご意見有りましたらリプお願いします。投票期間1週間です。 よろしくお願いします。 2019-04-21 11:29:40 リンク DLsite 音源
「ブラックホールの一部しか映ってないじゃん！」→実は「映ってない部分」がすごいんだよ、というお話
画像は国立天文台公式サイトより こんにちは、ライターのてんもんたまごです！ 先日から「史上初、ブラックホールの撮影に成功」の話題でにぎわっていますね。でも正直なところ、こうも思いませんでしたか？ 「一部しか映ってないんじゃない？」 「なぜドーナツ型なの？」 「つまりなにがすごいの？」 「そもそもブラックホールってどんな天体だっけ？」 あの画像、実は映っている部分というより「映ってない部分があること」がすごかったのです。 コマごとにマンガを読む（スワイプで次に進む） ブラックホールってなんだっけ？ ブラックホールとは、きわめて大きな質量が、点ほどの大きさも持たないほどに小さく縮んでできる天体です。 ブラックホールはあまりに強い重力を持つため、ものが中心に向かって落ちる速度が光速に達する範囲があります。この範囲には「シュバルツシルト半径」というカッコいい名前がついており、さらにその境界面は「事
安倍政権、増税延期どころか「消費税5％に下げる」案が浮上（NEWS ポストセブン） - Yahoo!ニュース
補選での2敗など求心力に陰りが見えた安倍晋三首相にとって、夏に控える参院選必勝の切り札とされるのが3回目の「消費税増税延期」説だ。
Keras - Keras の ImageDataGenerator を使って学習画像を増やす - pynote
概要 CNN の学習を行う場合にオーグメンテーション (augmentation) を行い、学習データのバリエーションを増やすことで精度向上ができる場合がある。 Keras の preprocessing.image モジュールに含まれる ImageDataGenerator を使用すると、リアルタイムにオーグメンテーションを行いながら、学習が行える。 キーワード ImageDataGenerator オーグメンテーション (augmentation) 関連記事 具体的な使い方は以下を参照。 pynote.hatenablog.com 概要 キーワード 関連記事 ImageDataGenerator 基本的な使い方 オーグメンテーションの種類 回転する。 上下反転する。 左右反転する。 上下平行移動する。 左右平行移動する。 せん断 (shear transformation) する。 拡
【Kerasエラー】Your generator is NOT thread-safe.Keras requires a thread-safe generator when`use_multiprocessing=False, workers > 1`.For more information see issue #1638. - 機械音痴な情報系
環境 Ubuntu: 16.04 Python: 3.6 Tensorflow: 1.9.0 Keras: 2.2.0 NVIDIA Driver: 410.72 CUDA: 10.0 エラー内容 GCPで学習していたら、他のサーバでは出なかったエラーに遭遇した。 Epoch1の重みを保存した後にEpoch2〜38に以下のエラーが一気に出力され、Epoch39からはまた普通に学習し始めた。 Epoch 38/38 Your generator is NOT thread-safe.Keras requires a thread-safe generator when`use_multiprocessing=False, workers > 1`.For more information see issue #1638. 解決方法 fit_generatorの引数にuse_multiproc
Kerasでメモリに乗り切らないぐらいの大量データを学習するたった1つの方法 - WonderPlanet Developers’ Blog
こんにちは。アドバンストテクノロジー部のR&Dチーム所属岩原です。 今回はKerasを使ってメモリに乗り切らないぐらいの大量データを学習させる方法について紹介したいと思います。 個人的にハマったポイントなので、同じように困ってる方々の力になれれば…と思ってます。 Kerasとは何ぞや、とか使い方云々はまた別途記事を書きたいと思います。 対象読者 Kerasを使ってある程度の学習は出来る人 Pythonがある程度読める人 Unix系OSでKerasを動かしている人 今回はモデルの構築などは省略しています。 確認環境 Python：3.6.1 Keras：2.0.8 tensorflow-gpu：1.3.0 (今回は特に関係ありません) 想定場面 それでは、具体的な場面を想定してみましょう。 クエストのログを使って学習したい。クリア or notのデータがcsvデータとして手元にある。 クレン
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部落差別に抵抗した人々 その歴史が刻まれた京都のまちを行く - Yahoo!ニュース