Next-Gen Java Client Mobile, Desktop, Cloud, Native. Get Started With Gluon Whether you’re a business leader, an IT architect, an enterprise developer, or a mobile developer, Gluon offers solutions to meet your needs. JavaFX Long Term Support JavaFX Long Term Support Gluon and JavaFX are inseparable – we have contributed to or led the most critical open source libraries, written the leading books,
Integrated Scene Builder works with the JavaFX ecosystem – official controls, community projects, and Gluon offerings including Gluon Mobile, Gluon Desktop, and Gluon CloudLink. Simple Drag & Drop user interface design allows for rapid iteration. Separation of design and logic files allows for team members to quickly and easily focus on their specific layer of application development. Supported Sc
Cloud Friendly Gluon Connect is built to be cloud-agnostic, meaning that it can connect to any web service you want, but it also serves as the foundation for communicating with Gluon CloudLink. We encourage all users of Gluon Connect to use Gluon CloudLink, but the choice is yours. Open Source & Community Gluon Connect is yet another Gluon open source project available in our GitHub repo. It is fr
JavaFX on Mobile and Embedded. Open Source, Open Community. Commercially Supported. JavaFX on Mobile and Embedded JavaFXPorts is the open source project that brings Java and JavaFX to mobile and embedded hardware, including iPhone, iPad, Android devices, and the Raspberry Pi. JavaFXPorts can be used on its own, but it’s even better combined with Gluon Mobile. Open Source, Open Community JavaFXPort
Next-Gen Java Client Mobile, Desktop, Cloud, Native. Get Started With Gluon Whether you’re a business leader, an IT architect, an enterprise developer, or a mobile developer, Gluon offers solutions to meet your needs. JavaFX Long Term Support JavaFX Long Term Support Gluon and JavaFX are inseparable – we have contributed to or led the most critical open source libraries, written the leading books,
Integrated Scene Builder works with the JavaFX ecosystem – official controls, community projects, and Gluon offerings including Gluon Mobile, Gluon Desktop, and Gluon CloudLink. Simple Drag & Drop user interface design allows for rapid iteration. Separation of design and logic files allows for team members to quickly and easily focus on their specific layer of application development. Supported Sc
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
// # 24 // // From http://rosettacode.org/wiki/24_game // // Write a program that randomly chooses and displays four digits, each from 1 ──► 9 (inclusive) with repetitions allowed. // // The program should prompt for the player to enter an arithmetic expression using just those, and all of those four digits, used exactly once each. The program should check then evaluate the expression. // // The g
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Amazon Web Services(AWS)とMicrosoftは米国時間10月12日、オープンソースの深層学習ライブラリ「Gluon」を発表した。両社は、Gluonによってより多くの開発者が機械学習を利用できるようになると述べている。 開発者はGluonによって、クラウドアプリ向けやモバイルアプリ向けの機械学習モデルのプロトタイプ作成や構築、訓練、配備を実現するためのインターフェースを手にできる。 両社の説明によると、Gluonは他の製品に比べ、簡潔で理解しやすいプログラミングインターフェースを備えている。このため開発者は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ニューラルネットワークモデルのプロトタイプ作成や実験を迅速に行うことがで
TL;DR MXNet Tutorials Building neural networks imperatively with gluon部分をさらうためのDockerfile + 起動法の紹介 公式のインストール法 + Jupyter環境 2017/7/17時点でさらうための方法、今後gluonがリリースに取り込まれた際は公式Dockerイメージの方が適するハズなので要注意 Python3を利用、Beginer部分はコレで大丈夫でした。 【2017/07/26追記】 上記gluonを用いたチュートリアルは公式より一旦下げられ、http://thestraightdope.mxnet.io でホストされる模様です。 Dockerfile FROM ubuntu:16.04 RUN groupadd mxnet && useradd -m -g mxnet mxnet RUN apt-ge
The Gluon API specification is an effort to improve speed, flexibility, and accessibility of deep learning technology for all developers, regardless of their deep learning framework of choice. The Gluon API offers a flexible interface that simplifies the process of prototyping, building, and training deep learning models without sacrificing training speed. It offers four distinct advantages: Simpl
を加えることで、matplotlibの__nbagg__が有効になり、Jupyter上でアニメーションが再生できます。 matplotlibの公式の説明によると、__nbagg__はmatplotlib 1.4で新たに追加された機能で、Jupyter上でのインタラクティブな画像表示を実現するための機能だそうです。 以下はデモのソースコードです。 %matplotlib nbagg import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() x = np.arange(0, 10, 0.1) ims = [] for a in range(50): y = np.sin(x - a) im = plt.plot(x, y, "r")
Jupyterとseaborn、pitchpxを使ったMLB野球データの可視化 前回の記事(といっても4ヶ月近く経っちゃいましたがw)の続編かつ、BPStudy#103「Baseball Play Study 2016」の技術的な補足資料となります. 野球Hack!(野球プログラミング)2016年の新作となります. 【はじめに】ライセンスについて 絶対質問が来る&コメントが入るので先に書いちゃいます. 使用ライブラリ(Jupyter,seabornなど)のライセンスは各ライブラリのページもしくはPyPIのページで確認ができます. 今回使用する野球データ(MLBAM)のライセンスは、 個人利用程度であれば問題ありません!!! ただし、商用利用、大量に取得&スクレイピングはNG この辺の解説は以下のリンクを参照ください&認識齟齬があればコメントを. http://gd2.mlb.com/com
はじめに TensorFlowにはTensorBoardという視覚化ツールが用意されています。TensorBoardを使うとニューラルネットのグラフや学習状況をインタラクティブに確認することができるので大変便利です。 しかし、TensorBoardの利用には「ログの書き出し→サーバ起動→ブラウザ起動」の手間があったり、GRAPHで表示されるグラフはノード名が途中で「...」で丸められてしまって他人に説明するには使いづらかったり、データサイエンス系で人気のJupyter notebookと連携できないといった面倒な点があります。 そこで、TensorFlowで構築したグラフをDOT言語+graphvizによって可視化するモジュールtfgraphvizを作りました。tfgraphvizを使うことで、グラフを簡単に画像化したり、TensorBoardのGRAPH機能と同等の機能をJupyter
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