2017年1月30日のブックマーク (4件)

  • 機械学習/Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由

    ソフトウェアエンジニアFPGA(field-programmable gate array)を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏(中原研究室)、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアFPGAに取り組む際の課題などにつ

    機械学習/Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
    hatakazu93
    hatakazu93 2017/01/30
    技術,fpga
  • 電子政府の総合窓口e-Gov イーガブ

    申請・届出 e-Gov電子申請自宅や職場のパソコンから行政機関に対する申請・届出等の手続ができます。 申請・届出等の手続案内 法令適用事前確認手続 情報公開 独立行政法人等に関する情報公開 法令 e-Gov法令検索現行施行されている法令(憲法、法律、政令、勅令、府令、省令、規則)を検索できます。 所管の法令・告示・通達等 国会提出法案 日法令外国語訳データベース 条約データ検索 パブリックコメント パブリックコメント情報各府省のパブリックコメントの募集状況や意見提出方法、結果を確認できます。 各府省への政策に関する意見・要望 インターネットによる行政相談受付

    hatakazu93
    hatakazu93 2017/01/30
    技術,api
  • 結局、機械学習に必要な数学ってなに?

    前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか?それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。

    結局、機械学習に必要な数学ってなに?
    hatakazu93
    hatakazu93 2017/01/30
    技術,数学
  • Dockerで作る最強のWeb開発環境2017 - Qiita

    概要 Web アプリケーションを開発しているときに、開発環境に MySQL や Redis を用意しバージョンを揃え、いや Redis はキャッシュにしか使ってないし必須じゃないから開発環境に無い場合のコードも書いて…… というようなことを2017年にもなってやりたくないので、Docker を使って良い感じにやっていきます。 DockerDocker Compose に関する基的な説明は割愛するので、公式ドキュメントをあたってください。 目標 コマンド一発で必要なサービス群が全て立ち上がるようにする Docker Compose を使い、1サービスごとに1コンテナを立ち上げる vendor や node_modules は、ホスト側のものと完全に分離する。OS が違う場合、Native extension があると問題の原因になるので避けたい。 ホスト側ではエディタと git さえ

    Dockerで作る最強のWeb開発環境2017 - Qiita
    hatakazu93
    hatakazu93 2017/01/30
    技術