Deep Image Prior
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
自分でコードを書きながらブロックチェーンを勉強した - mizchi's blog
マネーゲームとしての仮想通貨は興味はないのだが、技術的に興味があって自分で簡単なコードを写経しながら勉強した。 定義 ブロックチェーンの実体はブロックを繋いだリスト構造 ブロックはいくつかの入力値(生成日時など)と、自分自身のハッシュを持っている 前のブロックのハッシュ値と、入力値を元に自分自身のハッシュが決まる。その手順は公開されている。 要はハッシュ値とそのメタデータが連続するただの配列なりの LinkedList。面白いのはここから。 ネットワークに参加するそれぞれが任意に新しいブロックを追加することができる ブロックチェーンは検証結果が正しく、より長いものが信頼される なのでビットコインみたいな仮想通貨は、生成コストが重く、検証コストが軽いものが好まれる。 他のネットワーク参加者からブロックチェーンの更新を受け取った時、手元のブロックチェーンとそれを比較し、より長いものを自分のブロ
バタフライボード公式 “Hello, idea”®
【プレスリリース】New Colors, PAPERJACKET® flex マクアケにて先行販売開始！
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ - ぴよぴよ.py
今日参加してきた Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass が非常に面白かった. 一度聞いただけでは全然理解できなかったので、後から読み返すように公開された資料や論文などをメモをまとめた。 私自身は仕事で一度tensorflowでCNN触ってみたくらいで、超初心者なので、 おかしな書き方をしているところがあるかもしれませんヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] 間違いの修正/情報追記 目次 モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)さん 資料 よくある高速化の方法 Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
Fork - a fast and friendly git client for Mac and Windows
Fork is getting better and better day after day and we are happy to share our results with you.
Docker Cheat Sheet
DisclaimerThis content is part of / inspired by one of our online courses/training. We are offering up to 80% OFF on these materials, during the Black Friday 2019. You can receive your discount here. I’ve been using Docker for years now, in my previous professional experiences and for my company (eralabs.io) customers and I wanted to share my knowledge, that’s why I started Painless Docker Course.
Linuxメモ : topの代わりとして使えそうなコマンド（glances, ctop, gtop, htop, vtop, cpustat）を試してみる - もた日記
glances インストール 使い方 ctop インストール 使い方 gtop インストール 使い方 htop インストール 使い方 vtop インストール 使い方 cpustat インストール 使い方 GitHubを眺めていたらtopの代わりとして使えそうなコマンドが色々あったので試してみる。 glances Glances - An Eye on your system（公式ページ） github.com glancesは色々な情報を表示できるモニタリングツール。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install glances 使い方 glancesで起動できる。図のように色々な情報がまとめて表示可能。 ブラウザで確認できるWebサーバモードや、リモートマシンを監視するクライアント／サーバモードもあるようだ。 ctop ctop（公式ページ
なんとなく忍者っぽい和モダンが素敵でした。 - 物件ファン
この黒いユニット畳いいな！ とっても落ち着きそうな和室。 goodroom この感じ、ありそうでなかった。 なんか忍者っぽいストイックさ。 goodroom それでいて大容量の押し入れ！ マンガが沢山入ってたらいいな。 ここで一夏、ごろごろしてたい。 goodroom このキューブの照明がまたね、 男子の趣味の部屋に合いそうで。 PCでオンラインゲームとかしたい。 goodroom こんな欄間のある和室で、日がな一日ネトゲやってるとか恰好よくないですか。暑いしそのくらい許して。ダメですか。 じゃ、間取り図みてみましょう。 goodroom えー、こんなに広いの？？ goodroom わあ。。 goodroom かっこいいじゃないの。。 暮らしてみたいじゃないの！ goodroom というか、広すぎて使いこなせるか心配になってきた。これだけあるとリアルも充実させていかないと、太刀打ちできない
Amabrush - World's First Automatic Toothbrush
Do you like brushing your teeth? Especially at night when you get ready for bed? Amabrush is the first toothbrush, that cleans all your teeth at once in just 10 seconds!
Neural Network Libraries by Sony
by Sony An open source software to make research, development and implementation of neural network more efficient. Get Started Features Write less do more Neural Network Libraries allows you to define a computation graph (neural network) intuitively with less amount of code. Dynamic computation graph support Dynamic computation graph used enables flexible runtime network construction. The Library
OAuth 2.0 全フローの図解と動画 - Qiita
RFC 6749 (The OAuth 2.0 Authorization Framework) で定義されている 4 つの認可フロー、および、リフレッシュトークンを用いてアクセストークンの再発行を受けるフローの図解及び動画です。動画は YouTube へのリンクとなっています。 English version: Diagrams And Movies Of All The OAuth 2.0 Flows 追記 (2019-07-02) 認可決定エンドポイントからクライアントに認可コードやアクセストークンを渡す方法については、別記事『OAuth 2.0 の認可レスポンスとリダイレクトに関する説明』で解説していますので、ご参照ください。 追記（2020-03-20） この記事の内容を含む、筆者本人による『OAuth & OIDC 入門編』解説動画を公開しました！ 1. 認可コードフロー RF
AI社会論研究会
2. 主な参考書 • R.カーツワイル：ポスト･ヒューマン誕生 ，NHK出 版,2005 • J.バラット：人工知能 人類最後にして最悪の発明, ダ イヤモンド社, 2013 • J.マルコフ: 人工知能は敵か味方か, 日経BP社,2015 • T.H.ダベンポート, J.カービー:AI時代の勝者と敗者,日 経BP社,2016 • Nick Bostrom: Superintelligence, Oxford University Press. 2014 • マーティン・フォード: ロボットの脅威,日本経済新聞出 版社, 2015 3. 予習：混乱している用語 その１ • 弱いAI vs 強いAI – 1970年代から哲学でSearlらによって議論された(現状では混 乱を招く用語） ？？？ • 目的特化型AI vs 汎用目的AI – 目的特化型AIは決まった目的に対し ては人間以上の能力を
将棋連盟 棋士別成績一覧
◆おしらせ(24/10/19) 不戦勝・不戦敗関連で連盟公式サイトに以下の不整合があります。 ① 第32期倉敷藤花線 本戦決勝 伊藤沙恵女流四段 対 室谷由紀女流三段 戦 → 「月間対局結果」には対局結果の記載なし （ 「今年度女流棋士成績」には両者の勝敗が加算済） ② 第73期王座戦 一次予選1回戦 福崎文吾九段 対 中田功八段 戦 → 「今年度棋士成績」には両者の勝敗が加算なし → 「月間対局結果」には対局結果の記載なし
築48年、上を見ても下を見ても木のリノベ。 - 物件ファン
築古〜無垢材もりもり〜ビッグワンルームとここ最近のトレンドをおさえたゴージャスな物件、ということになりそうです。 田園調布から歩いて３分。 ５０平米以上の空間。 お家賃はおいくらくらいだろう？ goodroom 見ての通り、気持ちいいほどワンルーム。 ２０帖以上ありますかね。 南向き２階、というのもぬかりなし。 収納が少ないけど、空間はいくらでもありますから。工夫次第、好きにしてください、というのがビッグワンルームの思想でしょう。 goodroom といいつつ、玄関には容量たっぷり、アンティーク調の棚があったりします。 goodroom ほう、入り口からして天井に無垢板が貼ってあるのか。じつはこれが気になってます。 goodroom 下が木、というのはよく見るけど、上も木、というのは少ないですからね。居室も半分は天井抜いて配管を剥き出しにしつつ、半分はやはり表情豊かなラワン材を配しています
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