バックエンドエンジニアのための「React の仕組み」の理解方法 - めもめも
何の話かと言うと 普段、UI に関わらないバックエンドのコンポーネントを作っているエンジニアがフロントエンドのコーディングを理解しようとすると、色々と異次元な世界で混乱する（というか何をやっているのかをすぐに忘れる）ので、バックエンドエンジニアにわかりやすい形で React の仕組み（メンタルモデル）をまとめてみました*1。 ブラウザの画面に描画される個々の要素を「コンポーネント」と呼ぶ。 自分で定義したコンポーネントを HTML タグを使って表示することができる。 コンポーネントは関数として定義する。この関数は、HTML タグで指定された時の属性値を受け取って、コンポーネントを実際に描画する HTML の塊（React 要素）を返す。（つまり、コンポーネントを指定した HTML タグが、コンポーネントからの返り値の React 要素で置換される。） Javascript の関数はクロージ
機械学習におけるカーネル法について - めもめも
何の話かというと 機械学習におけるカーネル法の説明で、よく登場するのがこちらの図です。 左側の (x, y) 平面上の点を分類する場合、このままだと線形分類器（直線で分類するアルゴリズム）ではうまく分類できないのが、右図のように z 軸を追加してデータを変形すると、平面できれいに分割できるようになって、線形分類器による分類がうまくいくというものです。このように、高次元空間にデータを埋め込むことでうまいこと分類するのがカーネル法の仕組みだというわけです。 なのですが・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ これ、本当にカーネル法の原理を知っている方には、ちょっと気持ち悪くないですか？ ※ 以下はカーネル法を知っている方向けのつぶやきです。 上記の例は、データの配置にあわせて、うまいこと z 軸方向の変形をしているのでうまくいっているのですが、カーネル法には、データの配置にあわせてうまいこと変
分散学習用TensorFlowコードの書き方 - めもめも
何の話かというと Google Cloud MLを利用して、TensorFlowの分散学習を行う方法です。取り急ぎ、自分用のメモとして公開しておきます。 分散学習にはいくつかのパターンがありますが、最もシンプルな「データ分散」の場合を説明します。各ノードは同じモデルに対して、個別に学習データを適用して、Variableを修正する勾配ベクトルを計算します。それぞれで計算した勾配ベクトルを用いて、共通のVariableを修正していきます。 前提知識 TensorFlowの分散学習処理を行う際は、3種類のノードを使用します。 ・Parameter Server：Workerが計算した勾配ベクトルを用いて、Variableのアップデートを行います。 ・Worker：教師データから勾配ベクトルを計算します。 ・Master：Workerと同様の処理に加えて、学習済みモデルの保存やテストセットに対する
「Docker実践入門 ―― Linuxコンテナ技術の基礎から応用まで」が完成しました - めもめも
表題の書籍が技術評論社より出版されることになりました。2015/9/26より一般販売開始予定です。執筆にご協力いただいた方々に改めてお礼申し上げます。 gihyo.jp 参考として、「はじめに」と「各章概要」を下記に引用しておきます。Dockerの基礎をしっかりと足固めしていただくための書籍です。 はじめに お待たせしました! 「Dockerを使って何かを始めたい」「Dockerでコンテナーは起動したけど中のしくみがよくわからない」 ── そんなあなたに向けたDockerの入門書がようやく完成しました。「コンテナーだから軽くて便利」「アプリケーションの可搬性が高まる」など、さまざまなうわさ話を耳にするDockerですが、まずは本書に目を通して、その技術的な特徴、そして、その背後にある「思想」を理解してください。 Dockerは、アプリケーションの実行に必要なファイルをすべてまとめた「コンテ
Dockerのネットワーク管理とnetnsの関係 - めもめも
RHEL7RC+EPEL版Dockerの前提で解説します。RHEL7RCを最小構成で入れて、次の手順でDockerを導入します。 # yum -y install bridge-utils net-tools # yum -y install http://download.fedoraproject.org/pub/epel/beta/7/x86_64/epel-release-7-0.1.noarch.rpm # yum -y install docker-io # systemctl enable docker.serviceDockerが設定するiptablesの内容を見るために（見やすくするために）、firewalldを停止した上でdockerサービスを起動します。 # systemctl stop firewalld.service # systemctl mask firew
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