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前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、4層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
画像は使用せずにCSSだけでスタイリングしたタイトル(見出し)のデザインサンプルで、似たようなものやちょっとCSS追記した程度のものも多いですが全50種類です。 全体的にすごく手間がかかっているようなものはないのですが、似たようなタイトルデザインを使う場合はCSSコピペで実装できると思います。 また、一部複数行に向かないものもありますが、基本的には複数行のタイトルでも見栄えが崩れない感じのものになっており、余白やカラーなどを調整することでデザインを変更するのも容易です。 以下で紹介している内容は一部異なるものもありますが、基本的に下記のようなシンプルなHTMLを使用しています。 ただ、一部異なるものといってもいずれもspan要素を1つ追記する程度です。
11月20、21日とRails Girls Kyoto 4thという、プログラミングに触れたことのない女性向けのワークショップにスタッフ側で参加しました。わたしはコーチとして、ふだん見ているウェブサイトがどのようにできているかを、実際にwebアプリケーションを作りながら教えました。 もともと口頭ベースで人に何かを伝えるのってものすごく苦手だったんだけど、なぜだかうまくいったような、そんな実感が湧いています。苦手ながらも、気をつけたのが、「サーバー」とか「ライブラリ」みたいな専門用語は一切使わないこと。何かを説明するときは、その人が知っている言語で話す、ということ。例えばhomebrewの説明で、「パッケージ管理システム」って言っても伝わらないと思うから、使わない。自分が初めてやった時を思い出してみて、よくわからなかった部分は、とくにていねいにする。(ちなみに、我ながら気にいっている説明は「
Latest Linux Hardware Reviews, Open-Source News & Benchmarks 51 Minutes Ago - Free Software - Sovereign Tech Fund - Add A CommentGermany's Sovereign Tech Fund has been making sizable investments into various Linux desktop projects, the Rust-based Coreutils implementation, libmicrohttpd, PHP, a systemd bug bounty, and other prominent open-source software that could benefit from greater financial re
A customer reported an unusual problem with our CloudFlare CDN: our servers were responding to some HTTP requests slowly. Extremely slowly. 30 seconds slowly. This happened very rarely and wasn't easily reproducible. To make things worse all our usual monitoring hadn't caught the problem. At the application layer everything was fine: our NGINX servers were not reporting any long running requests.
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