HGST、容量10TBのヘリウム充填HDDを出荷開始
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
SSF - Secure Socket Funneling - Network tool - TCP and UDP port forwarding, SOCKS proxy, Remote shell, Native Relay protocol, Standalone
Secure Socket Funneling (SSF) is a network tool and toolkit. It provides simple and efficient ways to forward data from multiple sockets (TCP or UDP) through a single secure TLS link to a remote computer. The initial aim of SSF was to provide an easy way for users and developers to multiplex and demultiplex various network data flows. It was designed to: be cross platform (Windows XP-10, Linux, OS
Big Sky :: Vim プラグインの機能として golang を使う。
golang 1.5 から、x86_64 のみですが -buildmode=c-shared というビルドオプションが足される事になりました。 これは、golang で共有ライブラリを生成する為のオプションで、例えば package main import ( "C" "fmt" ) var ( c chan string ) func init() { c = make(chan string) go func() { n := 1 for { switch { case n%15 == 0: c <- "FizzBuzz" case n%3 == 0: c <- "Fizz" case n%5 == 0: c <- "Buzz" default: c <- fmt.Sprint(n) } n++ } }() } //export fizzbuzz func fizzbuzz(n int
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
CiNii Dissertations - 日本の博士論文をさがす - 国立情報学研究所
