ベンチャー企業の経営危機データベース（METI/経済産業省）
多くのベンチャー企業が起業後に、同じような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験をしており、成長に伸び悩む企業が多いと言われています。そこで、ベンチャー企業の経営者が様々な場面で決断を下す際の「転ばぬ先の杖」として、将来起こりうるリスクを予見できるような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の事例を収集・データベース化しました。ベンチャー企業の成長に向けた経営判断の材料としてご利用いただければ幸甚に存じます。 本データベースには、平成19年度にベンチャー企業にインタビュー調査を実施して収集した83の失敗、トラブル、ヒヤリとした経験に関する事例を掲載しています。事例は、ベンチャー企業の成長ステージや失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の原因及び結果といった分類項目をもとに検索が可能となっています。
ちょっと進んで OpenCV を使う - Qiita
OpenCV は物体認識などのライブラリが含まれているので、Windows IoT Core で使えると利用できる幅が広がりそうですよね。Linux 系の Raspbian の場合はソースコードをダウンロードしてビルドして導入という手順になりますが、Windows IoT Core の場合は UWP アプリにしないといけない難点があってちょっとハードルが高くなっています。が、できないことはないです。 Windows 10ユニバーサルアプリ(Universal Windows Application)でOpenCVを使う（その2） - embeddedなブログ なところに、導入＆プロジェクト作成手順が書いてあるので、それに従うとうまくいきます。 いくつかのポイントがあって、 github の Microsoft/opencv の vs2015-samples というブランチを使う。 このブラ
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
「5分でわかるベイズ確率」というタイトルで発表しました - ほくそ笑む
先日行われた第35回R勉強会＠東京(Tokyo.R)にて、「5分でわかるベイズ確率」というタイトルで発表させて頂きました。 スライドは下記にアップしています。 5分でわかるベイズ確率 from hoxo_m 5分の発表枠に対して32枚のスライドは多すぎだったと思います。調子にのって作りすぎました。 これに懲りずにまた参加させて頂けたらと思います。よろしくお願いいたします。 参考文献 史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学 作者: 涌井良幸,涌井貞美出版社/メーカー: ナツメ社発売日: 2012/02/21メディア: 単行本購入: 19人 クリック: 40回この商品を含むブログを見る 入門ベイズ統計―意思決定の理論と発展 作者: 松原望出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2008/06メディア: 単行本購入: 107人 クリック: 2,061回この商品を含むブログ (46件) を見る
TensorFlow の RNN チュートリアルやってみた - Qiita
自分用のメモ／学習を兼ねて、TensorFlow の RNN のチュートリアルを一行ずつみながらやってみる。 LSTM とはなんぞや、とか、そもそもの TensorFlow の使い方とかは、チュートリアル中にあるので割愛。 チュートリアルで用いているコードの内容の解説だけをおこなう。 コードのインデントが2で気持ち悪いとか、この関数 deprecated なんだけど💢といった苦情は Google 社へお願い致します。 対象としているチュートリアルは、 Language and Sequemce Processing の下にある、Recurrent Neural Networks というページ。 データ準備 まずはチュートリアル中で使用するデータ／コードのDLから。 コード TensorFlow 本体にはチュートリアルのコードが一部しか含まれていないため、別途DLが必要。 TensorFl
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