Jupyter 環境設定補足 #pythontokai - Qiita
前置き 先日（2015/05/30）、Python東海 第27回勉強会で、「Jupyter + RISE による ライブデモ＆プレゼンテーション」という発表をしてきました。 発表は、資料を Jupyter（IPython Notebook）で大枠を作り、RISE でリアルタイムスライド表示しながらその場で編集し、その場で Gist にアップ → nbviewer に登録 → nbviewer でのスライド表示、という流れで実施1。上記の発表資料は最終的に nbviewer で公開したスライド（後で少しだけ再編集したもの）です。 で、スライド関係は良かったのですが、主にそれ以外の環境設定周りについて、短い発表時間の中でだいぶ端折ったり、発表資料も最低限のことしか書いていないので、自分がやったことを補足しておこうと思います。 なおこの記事は、先日の記事「IPython + IJulia → J
#機械学習名古屋 勉強会用の Dockerイメージ 解説 - Qiita
はじめに この記事は、毎月開催（2017/04/17(月) に初回開催）の 機械学習 名古屋 分科会「ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン」 に向けて、参加者の開発環境を統一するために作成した Dockerイメージ の説明と、作り方の解説をまとめたものです。 前半は、主に勉強会参加者向けの Dockerイメージ の使い方の説明です。 後半は、この Dockerイメージ を作るにあたって気付いた点・工夫した点等の技術解説です。 【2017/05/19 Docker イメージ更新に伴い内容を加筆・修正しています】 Dockerイメージの使い方 前提 当たり前ですが Docker がインストールされている必要があります。 この記事では、Docker について・Docker のインストールについて等、深く解説しません。以下の各リンク先を参照してください。 Docker Co
Julia のススメ 〜 Deep Learning のための Julia 〜 - Qiita
TL;DR Julia は速いよ。 Julia は行列演算簡単だよ。 Julia は Deep Learning 向きだよ。 Julia はそもそも書きやすいよはかどるよ！ Julia 良いよ Julia！ 初めに 【注意】この記事は1年以上前の記事です12。 この記事は、Julia Advent Calendar 2016 の3日目の記事です。 と同時に、機械学習 名古屋 第8回勉強会 の発表資料です。 またこの記事は、ゼロから作る Deep Learning（O'reilly, 2016/09）を参考に構築しています。 ↑ をJuliaに移植中 → DLScratch.jl 自己紹介 自己紹介 名前：後藤 俊介 所属：有限会社 来栖川電算 言語：Python, Julia, Ruby, Scala（勉強中）, … twitter: @antimon2 Facebook: antimon
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