TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
rbenvの切り替えの仕組み…と、他言語での実験 - すぎゃーんメモ
rbenvを使ってみる - すぎゃーんメモの続き。 現時点でのrbenvのバージョンは0.2.1。 rbenvを使っていると.rbenv-versionファイルの有無でrubyコマンド打ったときに実行されるrubyが違うものになる、というのがちょっと新鮮で、これはどういう仕組みで動いているのだろう？と思って少し調べてみた。 上記記事のようにrbenvの設定をした環境では、 $ which ruby /Users/sugyan/.rbenv/shims/rubyとなり、${RBENV_ROOT}/shims以下のrubyを指すことになる。ここへのPATHは$HOME/.rbenv/libexec/rbenv-initに echo 'export PATH="'${RBENV_ROOT}'/shims:${PATH}"' と書かれているので、eval "$(rbenv init -)"してあれ
FluentdとGrowthForecastを使って自分の行動をロギング・可視化する - すぎゃーんメモ
おそらくはそれさえも平凡な日々: もにかじでオレオレ監視ツールについて話してきました GrowthForecast.plで自分ロギングしてみた - by edvakf in hatena の記事のように、FluentdやGrowthForecastを使ったロギングって面白そうだなーと思って自分でもやってみた。 アプリケーション毎のアクティブな時間を取る まず考えたのはこれ。キーイベント発火回数ほど細かくなくても、「アクティブにしている時間の割合」が取れたらそれはそれで良いかな、と。 1秒ごとにアクティブなアプリを調べてロギングしていく。Mac OS Xにおいてアクティブなアプリケーションを調べるならAppleScriptが簡単。 name of (info for (path to frontmost application)) これだけでアクティブにしているアプリケーション名が取れる。
アイドルさんのブログやTwitterをローカルに保存する - すぎゃーんメモ
背景 非ドルヲタの方々は知らないと思うけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かが歌って踊って頑張っている。 笑顔と元気を届けてくれるアイドルちゃんたちはみんな成功して欲しいけど、必ずしもそうなるとは限らない。卒業だったり、病気や怪我だったり、大人の事情だったり、理由は様々だけどもアイドルを辞めてしまう子も残念ながら少なからず居る。 で、アイドルとして活動している上でブログを書いていたりTwitterで呟いていたり子も居るわけだけど、その子がアイドルを辞めたあとも残るとは限らない。本人の希望だったり事務所の意向だったりで、アカウントが消されたりするのが普通だと思う。 けど、ファンとしてはその思い出が消えてしまうのは悲しい。大好きなアイドルちゃんと過ごした日々を見返して思い出せるように自分のローカル環境の中にだけでもそれらの情報を保存しておきたい。 結果 …という
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