Preferred Networks、深層学習技術を用いた製造現場向け外観検査ソフトウェアを提供
[Pythonコーディング規約]PEP8を読み解く - Qiita
PEP8という、Python自体の標準ライブラリなどに対するコーディング規約に関して、過去誤って理解していたことが何度かありました。（少し理解が大変なところもあって、しっかり読み込まないと、実はその書き方NGだった、という経験が・・） ただ、17年前に書かれたある種古典的なドキュメントで、今でも大事にされているということを考慮すると、とても良いことが書かれているというのも事実なのかなと思います。（Pythonを使用したプロジェクトでPEP8を加味したり、Jupyterの拡張機能含めPEP8を考慮したライブラリなどが多く用意されていることなども考えると） そこで、本記事では個人的な解釈をしつつ、PEP8について読み解いてまとめてみます。（元の記事は著作権がパブリックドメインなので、使いつつまとめさせていただきます） ※PEP8すべては触れません。 はじめに考慮すべきこと プロジェクトごとに、
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Chainer v4 ビギナー向けチュートリアル - Qiita
Update (2018/04/20): Chainer v4に合わせ内容を更新しました。 注意： 今回はニューラルネットワーク自体が何なのかといった説明は省きます。 この記事はJupyter notebookを使って書かれていますので、コードは上から順番に実行できるようにチェックされています。元のJupyter notebookファイルはGoogle Colabを使ってブラウザから実行することができます。Google Colab上ではGPUを使った学習を実際に実行することができますので、「ドライブにコピー」ボタンをクリックしてご自分のドライブにコピーしてから、ぜひ実行してみてください。：Chainer Beginner's Hands-on.ipynb Qiitaだとページ内リンクつきの目次が勝手に作成されるので、全体概要はそちらを眺めて把握してください。 インストール Chainerの
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