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A picture’s worth a 1000 tests. Unit testing asserts can be difficult to use. Approval tests simplify this by taking a snapshot of the results, and confirming that they have not changed. In normal unit testing, you say assertEquals(5, person.getAge()). Approvals allow you to do this when the thing that you want to assert is no longer a primitive but a complex object. For example, you can say, Appr
「PythonとSwiftは結構似ている」説の検証 - Qiita
「PythonとSwiftは、結構似ている。」 言った。ついに言ってしまった。 なぜか言ってはいけないような空気があるのでずっと黙っていたが、 今回はこれら、近年国内年収No.1言語と需要増加率No.1の言語について「できるだけプログラムっぽくない〜」シリーズの外伝、という扱いで斬り込んでみたい。 まずはこのソース比較を見てくれ。こいつをどう思う？ （※お返事はコメント欄にてお願いします） 実行結果 Swift版 「 諦めなさい。 貴方は 私みたいな 気の強い女としか 一緒になれない運命なんだから 」 〜 家内 「 いってらっしゃい。 元気に暮らしてよ！ 」 〜 家出に向かう筆者に当時4歳の長男が掛けてくれた言葉 解説 今回は「できプロ」シリーズの流れで実装を行った為、Python版についてもできるだけ日本語を使用している。 3.x系では日本語の扱いが上手になったとは言え、Obj-C版と同
TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました（コメント参照）、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
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