On October 21, 1960, American viewers were riveted to their television sets for the broadcast of the fourth and final debate between Republican Vice President Richard M. Nixon and Democratic Senator John F. Kennedy. The first-ever televised debate between presidential candidates was held on September 26, 1960. An estimated total of sixty to seventy million viewers watched the first and the success

今回の件は、「キズナアイバッシング事件」と記憶するのが正しいと認識する。彼女に対する非難のほぼすべてが言いがかりの域を出ず、唯一説得力があった「教えるのが男性、教わるのが女性」という性的役割固定論も、昨年の同企画の聞き手が鈴木福くんで、女性の先生がいた事実の前に簡単に破綻した。

はじめに とある企業で組み込み系ソフトエンジニアとして働いていますが「このままだと、将来ないかも？」と思えてくる場面に日々遭遇します。 今回は日本の組み込み業界の将来が不安になる、耳を疑った”上司の発言”をまとめてみました。 「最近の若いやつらは残業が足りない」 働き方改革が騒がれるこの時代に、そんなこと言う人いるの！？ と驚く方もいるかもしれないですが、いるんです。 そして、それがまかり通る現場の一番の問題は 「開発業務の効率化、スピードUPを図る文化が根付かない」ことだと私は思っています。 「時間が足りなければ残業でカバーすればOK！残業代も出るし、いいでしょ。」 という考え方では、どうすれば開発スピードが上がるか？無駄な作業はないか？自動化できることはないか？といった改善のアイデアは、なかなか出てきません。 残業を推進し次から次へと業務が積まれていくような現場では、改善のアクションの

漫画やアニメの海賊版サイト対策を議論してきた政府の有識者検討会議が強制的なブロッキング（接続遮断）をめぐって意見がまとまらず、無期延期になった。異例の展開ではあるが、これが海賊版で稼ごうとたくらむ人や集団を利することになってはならない。関係者の間で合意の取れた方策から速やかに実行に移し、漫画家や出版社の権利を守りたい。ネット上の海賊版は昔からあるが、漫画については昨年秋以降、月間の延べ閲覧回

内閣府は日本で働く人が受け取る報酬の総額を示す統計について、年内にも過去の実績値を修正する。デフレ脱却を判断する材料の指標だが、実態より強めに推計されているとの指摘が専門家から出ていた。基となるデータの見直しなどを受け、2018年分は下方修正となる可能性が高まっている。修正する「雇用者報酬」は四半期ごとの国内総生産（GDP）と一緒に内閣府が推計値を公表している。最新の推計値は18年1～3月期が

きっかけ きっかけは二つありまして １．KerasでImageDataGeneratorを使い大量の画像で学習したり batchサイズを大きくすると、GPUのメモリが不足して（？）計算が止まる事がある ２．Tensor coreを使うためにFP16で計算させたいが GPUにFP16でデータ渡ってるの？ そもそもTensor core動いてるの？ というわけでGPUのログを取れないかと調べておりまして @kuroyagi様の記事を参考に動かしてみました https://qiita.com/kuroyagi/items/e70c55cbc88fc0ed0220 @kuroyagi様の記事は「Jupyter」を使用していましたが この記事では「spyder」を使用しています 結論としてはログは取れるようになりましたが ログの中身の解説は全くありません() 確認環境 OS:Windows10Hom

Recent Activity May 28, 2022 Publish documentation for release 0.4.0 May 28, 2022 Publish release 0.4.0 Apr 27, 2022 Add ohr486 as a level full owner Feb 21, 2020 Publish documentation for release 0.3.3 Feb 21, 2020 Publish release 0.3.3 Jul 22, 2019 Publish documentation for release 0.3.2 Jul 22, 2019 Publish release 0.3.2 Feb 12, 2019 Publish documentation for release 0.3.1 Feb 12, 2019 Publish

はじめに 皆さんは帰りの連絡を忘れてしまい、家の人に怒られてしまった経験が一度はあるんじゃないでしょうか。僕は何十回かあります。 特に既婚者の場合、奥さんの夕飯作りに多大な影響を与えますので、この連絡を忘れてしまうと死を招きかねません。 それなのに私たちはなぜ何度も失敗をくり返すのでしょうか。 原因はただ一つ。「めんどくさい」。 そんなこと言うと「LINEで1通送るだけじゃん！」と言われそうですが、もはやそれすらめんどい。私にはできない。 そんな時私が出会ったのが、「AWS IoT Enterprise Button」だったのです。 以前ボタンワンクリックで洗剤やティッシュなど日用品が注文できる、Amazon Dashというサービスが話題になったかと思います。このボタンは、形状はAmazon Dashのボタンとほぼ同じなのですが、違いとしてクリック時の処理を開発者が自由に記述できるようにな

GO言語をインストールするよ 1.バイナリファイルをダウンロード・展開します。 ここからダウンロードします。 ダウンロードするとここにページが遷移するので、以下はこのページの指示通り行います。 ダウンロードした場所に移動して解凍しますよ。

Go言語 + Docker で開発することが多くなってきました。ファイル更新の度にローカルでサーバー動作確認して、コンテナで動作確認してーなんてのはめんどくさいので、 Dockerコンテナ内とローカルで volume を貼ってホットリロードできる開発環境を試したので記事にします。 GitHub にも 試したプロジェクトは置いてあります。 https://github.com/po3rin/go-playground/tree/master/hot_reload_docker 構成 とりあえずローカルでの構成を参考に書いときます。プロジェクト名などは柔軟に。

問題 Laravel におけるデータベース操作でクエリエラーが発生したとき， PDOException はキャッチされて QueryException に変換される。これは生成時に 元のプレースホルダ ? 入りのSQL文 バインドパラメータの配列 を受け取り，メッセージに ? を実際の値に置換したSQLをセットしてくれる機能を持っている。しかし，整数値以外は正常に表示されない。クオート処理が行われていないためである。 \DB::statement('INSERT INTO invalid_grammar(?, ?, ?)', [1, null, 'xxx']); Illuminate/Database/QueryException with message 'SQLSTATE[42000]: Syntax error or access violation: 1064 You have a

protected $guarded = array('id'); public static $rules = array( 'name' => 'required', 'mail' => 'email', 'age' => 'integer|min:0|max:150' ); $guardedというプロパティは、入力のガードを設定している。 続いて/views/person/のフォルダ内にadd.blade.phpという名前でファイルを作成する。 @extends('layouts.helloapp') @section('title', 'Person.Add') @section('menubar') @parent 新規作成ページ @endsection @section('content') @if (count($errors) > 0) <div> <ul> @foreac

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前提 AWSのcloud9を利用して、Railsを使った簡単なMAP表示アプリを製作していた時の話です。 Rails初心者のため、「アセットパイプラインって何？」レベルの知識しかありません。 そんな時に、思わず嵌ってしまって解決するのに時間が掛かった経験をしたため、同じ様な事象に悩む方々いたら参考になればと思い投稿しました。 概要 ①勉強を兼ねて、Google Maps APIを利用したMAP表示アプリを制作。 ②「rails g controller maps index」でmapsコントローラを新規に作成。 ③index.html.erbにmap表示用の"divタグ"とmap描画用の"scriptタグ"及び”JSコード”を埋め込んで、動作を確認。 ④上記の方法で無事動作したため、新規に作成したmap.jsファイルにJSコードを記載し、jsファイルを読み込んでmapを描画させようとした。

賞金が1000億円を超えるまで膨れあがって注目されていたアメリカの宝くじ「メガ・ミリオンズ」は19日夜の抽せんでも当せん者が出ませんでした。賞金は次回に繰り越され、ついに史上最高額の1800億円になりました。 ただ、当たる確率は３億分の１以下のため、ことし７月以降、24回も繰り越しが続き賞金額はすでに10億ドル、日本円で1120億円余りに膨れあがっていました。 そして、19日の夜、注目の抽せんが行われましたが、またしても当せん者は出ませんでした。このため賞金額は、ついにアメリカの宝くじとして史上最高額の16億ドル、日本円でおよそ1800億円になり、23日に次の抽せんが行われます。 これまでの最高額は「パワーボール」という宝くじで、2016年１月に当せんが出た15億8640万ドルでした。このときは３人が数字を当て賞金は均等に分けられました。 今回の抽せん結果が出るとアメリカのメディアは「今度

新たにAngularでアプリを作成してHerokuで動かそうとした際に、同時にPythonで作成したバックエンドのアプリも使いたいときがありました。 その時に、バックエンドをPythonサーバー・フロントエンドをAngularにすればいいのでは！と思ってアプリを構築した際の手順の忘備録です。 開発環境 PythonサーバーにはFlaskを採用しました。 * Flask 1.0.2 * Angular CLI 6.1.1 Angularアプリのビルド FlaskでAngularのアプリを表示するために、Angularアプリをビルドします。 デフォルトの設定ではビルドするとdistというディレクトリが作成されると思います。このディレクトリの内部のファイルが公開用に使うものとなっています。 ここでは、テスト用のアプリを作成し、ビルドを行うまでのコマンドを記載しています。 testコンポネントはの

初めまして！　カブクでアルバイトをしている長瀬です。普段はWebフロントエンド関連の業務をしています。 先日、Angular 4.3.6で動いていたアプリケーションを6.1.0へ移行した際に得られた知見を共有します。Angular/Angular CLI 6への移行に関する日本語記事は、すでに以下をはじめとするすばらしい記事が世に出ています（私も参考にさせていただきました）。 Angular CLI v1.7からv6.0へのマイグレーションについて (for v6.0.0-rc.2) lacoさんの記事 angular-cliの移行作業がまとまっている Angular6に移行メモ 5.2 -> 6.0の移行 ngx-bootstrapなど、外部パッケージ関連の移行作業についても触れられている この記事では、上記の記事で紹介されている内容（移行手順や移行により改善されたこと）に加えて、 –

やりたいこと ローカルで作成したjsonファイルをFirebase Realtime Databaseへ保存したい。 Web画面からFirebase Console => DatabaseでJsonをインポートで保存する事はできるが、Webは手順が多くて面倒。 nodejsからできるようなので試してみた。 const request = require('request'); const firebase = require("firebase"); const config = require("../config.js"); const firebaseConfig = { databaseURL: config.firebase.databaseURL }; firebase.initializeApp(firebaseConfig); request('https://プロジェクト

JSON Serverとは？ REST APIのモック。 コーディング無しで30秒もかからずに作れます（マジで） Get a full fake REST API with zero coding in less than 30 seconds (seriously) インストールから起動まで Node.jsが導入されていることが前提です。 起動までならたった３ステップ。 1. json-serverのインストール npm install -g json-server 2. db.jsonの作成 用意したディレクトリへ、db.jsonファイルを作成。 { "posts": [ { "id": 1, "title": "json-server", "author": "typicode" } ], "comments": [ { "id": 1, "body": "some comment"

はじめに herokuにデプロイしたアプリをいい感じに定期実行したいな ↪︎HerokuSchedulerで対応できるのか🤔 ↪︎クレカの登録面倒だしcronチックに設定できないかな Node.js上で定期的にLINE通知を送ってくるアプリに組み込みました。 結論 const nodeCron = require('node-cron'); var task = nodeCron.schedule('0 */12 * * *', function() { // 定期実行する処理 }); task.start(); // タスクの実行 task.stop()を呼び出すまで定期実行してくれる

Klasaは廃止されました この記事を見て、Klasaを使ったDiscordボットを開発しようとしている方はKlasaを使用しないで、別のフレームワークの使用を考えてください。 また現在Klasaを使用している方は、今すぐ移行を開始することを推奨します。 Klasaとは何なのか Klasaとはdiscord.jsライブラリ上に構築された「プラグ・アンド・プレイ」フレームワークです。 100%カスタマイズ可能でしかも扱いやすいdiscord.jsを使用している人なら誰でも「これを求めていた！」となる位凄いです。 なのにまだ日本ではあまり知られていない・まだ知名度も低いなので皆さんに知ってもらおうと記事を書いてみました！ ざっくりこんな感じ 面倒な作業が不要 メンテナンスしやすい 多言語対応が簡単にできちゃう！ コマンドの使用権限を細く設定できる。 自分の好きなようにKlasa、discord

Taking care of business, one python script at a time Introduction Pandas offers several options for grouping and summarizing data but this variety of options can be a blessing and a curse. These approaches are all powerful data analysis tools but it can be confusing to know whether to use a groupby , pivot_table or crosstab to build a summary table. Since I have previously covered pivot_tables, th

Python Pandas Pandas is a Python library comprising high-level data structures and tools that has designed to help Python programmers to implement robust data analysis. The utmost purpose of Pandas is to help us identify intelligence in data. Pandas is in practice in a wide range of academic and commercial domains, including finance, neurosciences, economics, statistics, advertising, and web analy

はじめに Pythonをそこそこ使えるようになりたい ただただ勉強するのも面白くないので、課題探し ちょうどその頃に近隣（京阪電車）のダイヤ改正 駅.Lockyの時刻表が古くなり、手作業で時刻表データ作成 時刻表サイト ⇒ Pythonアプリ ⇒ 時刻表データ が出来たら一石二鳥！ 調べてみた 駅.Lockyの時刻表データは、NextTrain形式の時刻表記述フォーマット えきから時刻表→NextTrainデータ(tbl形式)変換サイトでTBLファイルを作ってみた ファイルがどういうものか理解できた（ファイル名の形式等も） A:中之島行 B:淀屋橋行 a:区間急行() b:準急() c:急行() d:特急() e:ライナー f:通勤準急() g:通勤快急() h:快速急行() i:快速特急()洛楽 [MON][TUE][WED][THU][FRI] 京橋駅 京阪京阪本線 淀屋橋方面(下り)

初めに 機械学習の教科書では(紙面の都合上やらなさそうな)様々なパラメータを変えた際にどのように変化するのかについて、SVCを用いてやってみました。 ちなみに使用したのは0~9までの数字が書かれたDigitsの画像データ。 Digitsのデータについてこちらで可視化等は行ってみています。 LinearSVC まずはsvm.LinearSVCで正則化定数Cのチューニングを行ってみたいと思います。カーネル法を試す前に線形のSVMから始めた方が良いらしいです。結果はロジスティクス回帰分析とだいたい同じような感じになります。 svm.LinearSVCはLinearに特化したアルゴリズムのため、svm.SVCよりも高速で動くとのこと(未検証) 交差検証は10分割で行い、正答率の平均値を今回はscoreとして、プロットしてみました。(本来はテストデータを訓練データを分けてから交差検証した方が、よいで

Help us understand the problem. What is going on with this article?

Introduction pgAdmin is an open-source administration and development platform for PostgreSQL and its related database management systems. Written in Python and jQuery, it supports all the features found in PostgreSQL. You can use pgAdmin to do everything from writing basic SQL queries to monitoring your databases and configuring advanced database architectures. In this tutorial, we’ll walk throug

AWS初心者だけど、EKSのクラスタを作って、NodePort と ELBアクセス、EBSのPVを確認したよAWSkuberneteseks 自己研鑽で学んだことのメモです。 準備事項 kubectlをインストールする AWS CLIをインストールする aws-iam-authenticator をインストールする キーペアを作成する サービスロールを作成する クラスタVPCを作成する インストールするものから、先に進めていきます。EKSは、日本から一番近いオレゴンのリージョンを利用しました。 1.kubectlコマンドのインストール 筆者が試したところ、CNCFからダウンロードした kubectl コマンドでも、利用できたので、特別にビルドされたものではないようです。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/eks/latest/userguide/confi

CentOS 7にMinikube環境を構築する オフラインで環境を作る方法を確認したメモ。別途上記手順で作成したオンラインのMinikube環境があるとして、そこで必要なものをダウンロードしてオフライン環境に持ち込む。 オンライン環境でのファイルの準備 移動してくる必要があるものは以下。 dockerのrpm docker-ce-17.03.2.ce-1.el7.centos.x86_64.rpm docker-ce-selinux-17.03.2.ce-1.el7.centos.noarch.rpm CLI等のバイナリ kubectl minikube crictl helm kubeadm kubelet Dockerイメージ dockerのrpm オンラインの環境でyumdownloaderを使ってrpmをダウンロードする。 sudo yum install yum-utils s

そもそもの前提問題としてReact-NativeではHMRを有効化してもStateless Functional Component(以下SFC)に対してhot module replacement(以下HMR)してくれない問題がある。 https://github.com/facebook/react-native/issues/10991 上記のissueに記載あるが babel-plugin-functional-hmr を入れることでSFCに対してもHMRを有効化出来る。これで全て解決！と行けば良いのだが、、、 babel-plugin-functional-hmrを有効化した状態でjestのsnapshotテストをするとテストケースが失敗することがある どういうケースで失敗するのか？ 普段僕は業務でもプライベートでも styled-components を使用しています。 今回の

北朝鮮の朝鮮労働党機関紙・労働新聞は17日、日本の安倍政権が憲法改正を推進していることについて「軍国主義野望の発露」であると非難する論評を掲載した。朝鮮中央通信が伝えた。 （参考記事：日韓の「旭日旗掲揚」問題に北朝鮮が参戦！日本の対抗策はこれだ） 論評は「現行憲法を掲げて形式上にでも「平和国家」と自称していた日本が、今やそのベールまで完全に脱ぎ捨てて世界侵略のための危険極まりない戦争国家をつくる道に本格的に乗り出した」と指摘。 日本は「過去の犯罪に対しては少しも認めず、否認、わい曲、正当化し、敗北の復しゅうだけを狙っている危険な国家」だと決めつけ、諸外国に「日本反動層の海外膨張策動に警戒心を高めるべき」と呼びかけた。 （参考記事：日米の「韓国パッシング」は予想どおりの展開） 同通信の報道全文は次のとおり。

通常のタクシーよりも大型で障害者などが乗りやすいとして国が導入を進めている「ユニバーサルデザインタクシー」で、車いすの利用者が予約や乗車を断られるケースがあることが障害者団体の調査でわかりました。 国がタクシー会社に購入のための補助金を出すなどして導入を進めていて、東京都ではオリンピックとパラリンピックが開かれる2020年度までに全体のおよそ５分の１にあたる１万台の導入を目指しています。 ところが、障害者が作る団体の「ＤＰＩ日本会議」が先月までの４か月間に全国の車いすの利用者にインターネットを通じて利用状況を尋ねたところ、回答を寄せた44人のうち11人が予約や乗車を断られていたことがわかりました。 具体的には、運転手から「研修を受けていない」と言われて乗車を断られたり、事前にタクシー会社に電話すると「予約は受け付けていない」と言われたケースがありました。 国土交通省によりますと、車いすが規

PostgreSQL データベースのアップデートについての最近の発表のとおり、Amazon RDS for PostgreSQL が PostgreSQL のマイナーバージョン 10.5、9.6.10、9.5.14、9.4.19、9.3.24 をサポートするようアップデートされました。このリリースは、PostgreSQL コミュニティによる現在および以前のマイナーリリースに含まれていた PostgreSQL のセキュリティの脆弱性を修正したもので、追加のバグ修正や改善が含まれています。 このアップデートでは、さらに PostgreSQL 10.5 および 9.6.10 の拡張機能 pglogical バージョン 2.2.0、pg_similarity バージョン 1.0 のサポートが追加され、pageinspect バージョン 1.6 拡張機能は PostgreSQL 10.5 でサポート

最大 5 つまでの AWS リージョンで Amazon Aurora データベースのリードレプリカを作成できるようになりました。この機能は、MySQL と互換性を持つ Amazon Aurora で利用できます。 クロスリージョンリードレプリカにより、災害対策の体制を改善することや、お客様のアプリケーションユーザーに近いリージョンでの読み込みオペーレーションをスケールすることができ、1 つのリージョンから別のリージョンに簡単に移行できます。これまで、Aurora データベースは 1 つのリージョンにデプロイすることができ、別の 1 つのリージョンにリードレプリカを作成することができました。このアップデートにより、Aurora データベースをより広い地域にレプリケートすることができます。 Aurora でのクロスリージョンレプリケーションの詳細は、Aurora ドキュメントをお読みください。

Learn about new open-source Redis 5 features such as streams, sorted sets pop operations, cluster manager inside redis-cli, and HyperLogLog algorithm. Congratulations to the community on the release of Redis 5, the latest GA version of open-source Redis. Since its initial release in 2009, open-source Redis has evolved beyond a caching technology to an easy to use, fast, in-memory data store, which

Amazon RDS Performance Insights が、Amazon RDS for MySQL 5.6 release 5.6.41 およびそれ以降のバージョンで一般提供されます。このデータベースのパフォーマンスをモニタリングする高度な機能を使用すると、Amazon RDS データベースのパフォーマンスの課題を簡単に診断および解決できます。パフォーマンスデータは無料利用枠で 7 日間保存され、有料オプションを利用することで長期間保存できます。 Performance Insights では、ダッシュボードがわかりやすく、データベースの負荷が可視化されるため、専門的知識のないユーザーでもパフォーマンスの問題を検出できます。Performance Insights は、Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility、Amazon Auror

Ansibleを環境毎に使い分ける やりたいこと 環境毎にansibleを使い分ける dev /stg verifiロールで実行環境のenvを表示させて確認する 検証時のAnsibleディレクトリ構造とplaybook ├── bastion.yml ├── group_vars │   ├── all │   ├── env_dev │   │   └── main.yml │   ├── env_stg │   │   └── main.yml │   └── role_bastion ├── inventory │   ├── dev │   └── stg └── roles └── verifi └── tasks └── main.yml

最近 Ansible の勉強を始めて、その検証環境として GCE インスタンスを複数作って色々と試している。 そんな中、インスタンス起動のたびに変わる IP アドレスをインベントリファイルに反映するのが面倒になり、GCE Dynamic Inventory というものを使ってみようと思った。 その時に結構苦労したので、GCE Dynamic Inventory の利用手順を覚書として記事にしてみた。 バージョン Ansible: 2.7.0 Python: 2.7.15 必要なパッケージ requests と google-auth が必要。 下記のコマンドでインストールする。

まとめ Ansible AWX をインストールする。 面倒臭いため全ての操作を root ユーザで行っています。良くないことはわかっています。ごめんなさい。 検証用ホストの調達 AWS にて、デフォルト VPC のデフォルトサブネット内にインスタンス（ホスト名は awx とする）を作成する。 Ansible AWX の導入 公式のインストールガイドに従ってインストールする。 https://github.com/ansible/awx/blob/devel/INSTALL.md Docker のインストール Docker と docker-py が必要らしい。 まずは docker-ce をインストールしようと思ったところ... [root@awx ~]# yum search docker-ce 読み込んだプラグイン:extras_suggestions, langpacks, prio

--- - hosts: 127.0.0.1 tasks: - name: execute touch shell: touch /var/tmp/{{ item }} with_items: - "{{ groups['all'] }}" Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationWhat you can do with signing up

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Deep Learningをやろう！ この記事は、数学やプログラミングの知識のないものの、 本気で機械学習エンジニアを目指している方向けです。 追記 その後2019/7-社内異動でAIエンジニアになれました。勉強を始めてから一年と少しでした。 Deep Learningとは ここに来ている方は、すでにDeep Learningに深い関心があると思います。 もし、まだあまり詳しくない、という方がいらっしゃれば、下の記事を読んでみてください。 ディープラーニング（Deep Learning）とは？【入門編】 もともとの知識 数学とプログラミング、そして情報収集に必要な英語について、もともと(2018/6時点)私が持っていた知識です。 数学 文系だろうともちろん数学は必要になります。 高校 ・数ⅢCまで （当時は行列の基礎・二次曲線・微積分学だったと思います） 大学 ・経済学部 ・文系用の線形代

input_shape=(300, 300, 3) model = SSD300(input_shape, num_classes=NUM_CLASSES) model.load_weights('weights_SSD300.hdf5', by_name=True) bbox_util = BBoxUtility(NUM_CLASSES) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-dd64fe36fa33> in <module> 1 input_shape=(300, 300, 3) ----> 2 model = SSD300(input_shape, n

dockerで機械学習(22) with anaconda(22)「Deep Learning for Computer Vision」 By Rajalingappaa ShanmugamaniDeepLearningDockerAnacondaTensorFlow 1.すぐに利用したい方へ(as soon as) Deep Learning for Computer Vision By Rajalingappaa Shanmugamani http://shop.oreilly.com/product/9781788295628.do 現在４章まで実行中。課題はまだ残っています。順次作業中。 docker dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。 Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしない

はじめに GraphNets というライブラリが DeepMind からリリースされています。 このライブラリは この論文 の実装として公開されたもので、 端的に言うと 「ノード、エッジ、Globalに任意の属性(≒任意のtensor)を持ったグラフを入力にし、 構造は同じだが属性が更新されたグラフ を出力する」 というネットワークブロックを提供するものです。 何が面白そうかというと、グラフという知識表現として非常に表現力の高いデータ構造を扱うことができるということです。 以前から、グラフ畳み込みニューラルネットワークというものが(やや)注目されていましたが、それの汎用的なデータフォーマットを定めて、扱いやすくしてくれたような位置づけだと思います。 とはいうものの、現状ほとんどドキュメントも無く、デモのソースコードを見ても中々使い方がわかりません。 試行錯誤の末、なんとか GraphNet

Elixir : 1.6.4 (compiled with OTP 20) phoenix : 1.3.4 Node : v8.9.3 Angular CLI: 7.0.2 Phoenixプロジェクトの作成

以前紹介したghqというツールで GitHub のリポジトリを手元に簡単クローンしてたのを、環境が新しくなったついでに Go で書き直し、完全リニューアルしました。（前は zsh だったのでなんだかなーと思ってた。） そもそも何をするツールか GitHub や Google Code Project でホストされている Git、Mercurial のリポジトリを手元にクローンすることができます。リポジトリは設定したルート（デフォルトで ~/.ghq）以下に、以下のようなパスで置かれます。 ~/.ghq/github.com/motemen/ghq go get と似てますね。同じような感じで ghq get <URL> します。 % ghq get https://github.com/motemen/ghq clone https://github.com/motemen/ghq ->