注意事項。無茶でかいです。うんじゅうGBあるらしい。ごめんなさい。 いくつかに分割してあげなおすよう調整中の予定が転職で手がまわらず。ごめんなさい。 Windowsだ, Macintoshだ　という違いを意識せず、Debian系つながりで、 Raspberry PIでもそのまま動く可能性が大なのがお勧めの理由。 ソースコードは、gitで保存し、各種枝分かれを管理したい。 複数人で並列に実行している言語処理１００本ノックのソースを、 GitHub に掲載し、そのソースを利用するdockerを作っていた。 言語は原則pythonとし、それ以外の言語での記述も保存できる方法を検討していた。 GitHub登録は最年長が、作業のリーダは最年少者がするのは、過去の同グループの習慣による。 ソースコードのない環境、あるいはいろいろなソースも入っている環境を構築しているメンバはこちら。 https://h

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? @chooyan_eng ソースコードはしゃべるように書け https://qiita.com/chooyan_eng/items/72f86a2ce2ca67d3b4a4 に触発された記事です。 NOP(NIT(Nagoya Institute of Technology) of Programmers) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5630980839aa9a6519 日本のプログラマが世界で戦える16分野・事例。仮説（53）統計と確率(25) https://qiita.com/

with anaconda(python) 「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著。dockerで機械学習 with anaconda(1) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab 「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著。dockerで機械学習with anaconda(2) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6 「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal　第1章,第2章。dockerで機械学習 with anaconda(3) https://qiita.com/kaizen_nagoya/

dockerで機械学習(8) with anaconda(8)「実践機械学習システム」Willi Richest, Luis Pedro Coelho　著Python機械学習matplotlibDockerAnaconda 1.すぐにプログラムを動かしたい方へ(as soon as you want) 実践機械学習システム Willi Richest, Luis Pedro Coelho　著 <この項は書きかけです。順次追記します。> docker dockerは複数人で同じ設定で作業、実験、実習ができるとても便利な道具です。 それまで利用していた環境とは全く別に作ります。 それまでどのような設定をしていても、dockerが起動し、ネットがつながれば大丈夫です。ここでは、本で紹介しているdockerの資料に直接基づかず、すぐに利用できる環境を提供し、またご自身で新たに導入したソフトを含めて

目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。> This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会参加者が、必要な予備知識、演習のための基礎技術が身につく。 M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e 前書き(preface) 今日(2018年04月13日)がReview最終日 「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」を読む前に読んで置くとよい資料とプログラム 「『ゼロから作るDeep L