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ディープラーニング実践入門 ~ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう! ディープラーニング(深層学習)に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング(深層学習、deep learning)。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル(MNISTなど)を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで! この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
こんにちは。ヨッピーです。自宅作業中に失礼します。 実は今、最近流行りの「Mastodon(マストドン)」の新しいサーバーを立ち上げようと悪戦苦闘中です。 そもそも、「マストドン?なんやそれ!」みたいな人もいらっしゃるかと思うので解説しておこうと思うのですが、ざっくり言えばマストドンは最近出たばかりの新しい、Twitterのような短文投稿SNSであって、操作方法や使用感なんかはTwitterを使い慣れてる人にとってはあまり違和感を覚えずにスッと受け入れられるかと思います。 ただし、Twitterが140文字までしか投稿出来ないのに対してマストドンでは500文字まで投稿出来たり、「閲覧注意」的に注意を促してから画像を開かせる事が出来る機能が実装されていたりと、Twitterとは異なる部分もあります。 その中でも一番大きな特徴が、マストドンを構築するソフトウェアはオープンソースとして公開されて
fugitive.vim The NERD tree Syntastic surround.vim ctrlp.vim vim-colors-solarized vim-airline vim-coffee-script The NERD Commenter Tagbar rails.vim EasyMotion vim-javascript ack.vim SuperTab Tabular repeat.vim vim-gitgutter vim-ruby unite.vim vimproc.vim YouCompleteMe Emmet.vim vim-snippets vim-markdown endwise.vim Gundo neocomplcache tComment Indent Guides vim-powerline tlib delimitMate ultisnips
最新動向、環境構築という形があまり好ましくないが、deinでVimのプラギン管理という記事は読んでもらえるだろうか。— Takayuki.K🎐 (@takkii) 2016年9月5日 deinに、ネオバンドルから移行したよっと。かなり、時間がかかったけどね。ブロガーの人と、Githubのドキュメントの差が激しくて、遅延やら何やらをきちんと動作させるのが時間がかかったところ。Windowsで動作確認できた。— Takayuki.K🎐 (@takkii) 2016年9月5日 環境 Windows10 kaoriya Vim 64bit (7.4.1944) NeoBundleからdeinに移行することを思い当たって、1からVim環境を作り治した。(もちろん、NeoBundleに戻れるようにバックアップをとって→しかしもう必要ない) ※ $はコマンドに含めない $ curl https://
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