HaskellでTensorFlow、を対話的に試してみる - Qiita
はじめに TensorFlowのHaskell用バインディングがリリースされています。 本格的に使用する場合はコンパイル方式を用いると思いますが、本記事では、環境に慣れるために対話的に使用する方法について簡単に紹介します。 以下では、Linux(ubuntu 16.04LTS 18.04LTS)を用いた例を紹介します。 なお、Dockerはインストール済みであることを前提としています。 本記事は、2017年8月時点 2018年8月時点の内容です。TensorFlowのHaskell用バインディングは開発中のため、今後、使い勝手が変わると思いますので注意してください。 以下は参考資料です。 * Haskell bindings for TensorFlow * Starting out with Haskell Tensor Flow 環境の準備 1. stackコマンドのインストール st
Reflecting on Haskell in 2016
Reflecting on Haskell in 2016 Well, 2016 … that just happened. About the only thing I can put in perspective at closing of this year is progress and innovation in Haskell ecosystem. There was a lot inspiring work and progress that pushed the state of the art forward. This was a monumental year of Haskell in production. There were dozens of talks given about success stories with an unprecedented am
Is it possible to speed up a quicksort with par in Haskell?
I have got this seemingly trivial parallel quicksort implementation, the code is as follows: import System.Random import Control.Parallel import Data.List quicksort :: Ord a => [a] -> [a] quicksort xs = pQuicksort 16 xs -- 16 is the number of sparks used to sort -- pQuicksort, parallelQuicksort -- As long as n > 0 evaluates the lower and upper part of the list in parallel, -- when we have recursed
)
http://en.literateprograms.org/Quicksort_(Haskell)
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バニラエアの航空券を使いました
友人からの評判が良くて、私も使うことに バニラエアの航空券で旅行にいった友達が、値段通りで接客もよくてよかったといっていました。 そのため、私も利用してみることにしました。 初めて利用をしたのですが、想像以上によかったというのが私の感想です。 機内はかなり座席がびっしり並べられている感じでした。 バニラエアと聞いて、あのラッピングをした飛行機を連想 — 桜のぞみ＠3/8沼津・9～11京都 (@sakura_nozomin) 2018年2月27日 でも、以前利用をした会社の機内よりも清潔感がありました。 とてもきれいですし、座席の色もさわやかで気に入りました。 これから始まる旅が、より一層楽しくなるなといった感じでした。 でも座席は少し狭いと感じました。 私は決して太っていませんし、標準体験です。 でも、それでも少し狭いと感じてしまいました。 そのため、身体の大きな人とか男性とかはもっと狭く
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