3分でわかるAngularJSの$qサービスのPromise Deferred then all finally
Promiseとは 非同期処理に使用するオブジェクト 使い方 まず$qサービスを使用するため以下の形を作る var app = angular.module('app', []); app.controller('Ctrl', function($q) { }); そして非同期処理用の関数を作成。var deferred = $q.defer();で非同期処理に必要なDeferredオブジェクトを作成して処理の最後にreturn deferred.promiseで返す function async() { var deferred = $q.defer(); // この中に処理を記述 return deferred.promise; } 名前を受け取ってHello付けて返す処理の場合はこのようになる function asyncHello(name) { var deferred = $q
機械学習レシピ#6 Tensorflow for Poetsでイメージ分類器 - Qiita
画像分類器にどう学習させるかについて、TensorFlow for Poets使用して作業する。 TensorFlow for Poetsはハイレベルのコードで分類器に学習させるために基本的に２つのスクリプトを実行すればよいだけであり、そしてパワフルな分類器である。 TensorFlow for Poetsで画像分類器に学習させるためにすることは１つ、学習データを供給すればよいだけである。 今回のゴールは5種の花を区別する分類器を作ること。 学習データの準備 既に花の学習画像データが用意されているのでダウンロードする。 % cd $HOME % mkdir tf_files % cd tf_files % curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz % tar xzf flower_phot
セッションデータインジェクション
(Last Updated On: 2018年8月13日)PHP 5.6.25/7.010以降で修正されたセッションデータインジェクション Fixed bug #72681 (PHP Session Data Injection Vulnerability). (CVE-2016-7125) の解説です。 この脆弱性を利用するとオブジェクトインジェクションが簡単に行えます。結構深刻な問題ですが、あまり話題にはなっていないように思います。 最初にこのエントリを書いた時にはレガシーコードの残骸を読み間違えて、幅広い影響があると勘違いしていました。現在のPHPでは値が設定されていないセッション変数は定義できないので、影響するケースは”セッション変数を制御できる状態”に限られます。このレガシーコードの残骸は必要ないので以下の修正をPHPのmasterブランチにコミットする予定です。 https:/
Bootstrap Studioはあなたのサイトデザインを爆速にする。
Bootstrap 4 alpha版が公開され、じわじわとBootstrap 4への期待が高まっている秋のこのごろ、皆さんはいかがお過ごしでしょうか？ Bootstrap 4 alpha・Bootstrap Blog BootstrapがWeb制作に与えた影響は計り知れず、あまりHTMLやCSSに詳しくなくとも見た目の良いサイトが作れるようになった。 ……と、これはある程度開発が出来る人の話。 本当の初学者や、あるいはサイト制作の知識はないけど自分のサイトを作りたいといった人にはまだまだ敷居は高い。 だから、Non Codingを謳うJimdoo, Strikingly, Wixなどのサイト制作サービスの人気が高まっているのだろう。 ただ、制作の自由度やテーマの豊富さで言えば自分で作る以上のものはない。だから、ドラッグアンドドロップでBootstrapページが作れればどんなに素敵かと思って
numpyだけでCNN実装 - Qiita
はじめに pythonでCNNを実装しました． 深層学習ライブラリは使用せず，numpyだけで実装しました． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに CNN 畳込み層 プーリング層 学習 重みの更新 誤差逆伝播 pythonでの実装 畳込み層の実装 プーリング層の実装 MNISTデータセットでの実験 学習 結果 おわりに CNNとは，畳込み演算を用いた順伝播型ネットワークであり，主に画像認識に応用されています． 一般的なニューラルネットワークは，隣接層のユニットが全結合されたものですが， CNNは，隣接層間の特定のユニットのみが結合した特別な層を持ちます． これらの特殊な層では，畳込み および プーリング という演算を行います． 以下では，畳込みとプーリングについて説明します． 畳込み層 畳込みは，画像にフィルタの対応する画素同士の積をとり，その総和をとる演算です．
egjs
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TensorFlowを使ってIoTデータを人工知能してみる - Qiita
ここではサンプルのIoTセンサーからのデータを使ってTensorFlowで機械学習し、検知されたセンサーデータからアマチュア/普通/プロの判定をしてみます。 1. TensorFlowを準備します BluemixのDockerコンテナ環境にTensorFlowをインストールするを参照し、Bluemix環境にTensorFlowを準備します 「デプロイ」ステージを構成するステップで、portとして、8888以外に、6006と9000も開けておくようにします 3. Python実行環境にflaskとpandasを入れておきます。flaskはpip istall flaskなどで、pandasはpip install pandasなどでインストール可能です 4. TenserFlowのDockerコンテナのデプロイによりBluemixから提供されるIPアドレスのうち、「パブリックIP」を使用して
レトロポップな170個収録のビジネスアイコンセット「170 Retro Business Icons」
アイコン素材はデザインの感覚を揃えて利用すれば、サイトの統一感、ユーザーインターフェイスの精度など向上させてくれます。今日紹介するのはまとめて利用できるレトロポップな170個収録のビジネスアイコンセット「170 Retro Business Icons」です。 上記の様なポップでレトロな温かみのあるデザインテイストでビジネスに関するアイコンが全部で170個収録されています。収録されているアイコンセットは以下からご覧ください。 詳しくは以下 形式はaiとSketchとなっていますので、一般的な制作環境であれば特に不便なく利用することができそうです。非常に多くのアイコンがあり多種多様なので該当のアイコンが無いといったことも無さそう。万が一そういった事態となってもアイコンはベクターで制作されていますのでカスタマイズなどもできそうですね。 ラインセンスは同封されているライセンスを見る限り、個人や商
TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その3再び） - めもめも
何の話かというと enakai00.hatenablog.com 上記の記事の内容に若干の無理があったので、あらためて書き直します。 復習 enakai00.hatenablog.com 上記の記事で見たように、次のように隠れユニットが2個あるニューラルネットワークを用いると、平面を2本の直線で分割する形での分類が可能になりました。 たとえば、次のような結果が得られます。 しかしながら、このモデルの場合、平面を4分割することはできても、4つの領域を任意に○✕に分類することはできません。たとえば、次のような「格子型」の配置は、うまく分類できません。 これはなぜかというと、隠れ層の出力は、 という4種類の値をとりますが、これを受け取るOutput層は の一次関数の値で○✕を判定する必要があるためです。 平面に直線を一本引いて、領域を２つに分けた場合、「右上とその他」というような分類はできても、
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