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TensorFlow のチュートリアル(Image Recognition) https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 我々の脳は視覚を簡単に作るように思えます。人は、ライオンとジャガーを見分け、サインを読み取り、人間の顔を認識することに努力を必要としません。しかし、実際には、これらはコンピュータで解決することが難しい問題です。それが簡単に思えるのは、ただ、我々の脳が、画像を理解することに非常に優れているからです。 ここ数年、機械学習の分野では、これらの困難な問題に対処することに驚異的な進歩を遂げています。特に、深い畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる種類のモデルが、難しい視覚認識タスクにおいて、そこそこのパフォーマンス、ある
TensorFlowのチュートリアル(Partial Differential Equations) https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/pdes/index.html#partial-differential-equations の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは機械学習のためだけのものではありません。ここでは、TensorFlowを使用して偏微分方程式の挙動をシミュレートする(やや単調な)例を示します。正方形の池の表面にいくつかの雨滴が落ちる様子をシミュレートします。 注:このチュートリアルは、本来 IPython notebook のために準備しました。 ##基本設定 いくつかの import が必要です。 #Import libraries for simulat
TensorFlow が公開されたので, これを使いながらニューラルネットを勉強することにしました. 気分次第で勉強の記録を残します. インストールしてみる pip があれば, CPU 版は readme の指示通りにコマンドを打つだけです. どうせ我が家に GPU はありません. https://github.com/tensorflow/tensorflow Ubuntu と Mac で正常に動くの確認できました. Windows の人はやり方わからないので頑張ってください. インストールが済んだら import tensorflow as tf と打って怒られないことを確認しましょう. 動かしてみる まずは以下のチュートリアルから始めてみました. http://tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.md まあなんか出力を 10
TensorFlowのチュートリアル(Deep MNIST for Experts) http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの1つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
随時更新中 日本語によるAngularのTips別チュートリアル AngularJS's tutorial ・とても丁寧に作りこまれていて、わかりやすい 公式チュートリアル AngularJS ・基本困ったらここ Yeomanのチュートリアル Step 10 ・かなり質が高い。 ・自分がチュートリ作る際にも参考になる。 angular-local-storage GitHub Demo ・上記のチュートリで使われるモジュール Further Reading THE PAST, PRESENT & FUTURE OF LOCAL STORAGE FOR WEB APPLICATIONS ・これは英語だけどかなりおすすめ ・Local Storageの背景とかも理解できた MongoDBも接続したい YEOMANを使ってMEAN(MongoDB + Express.js + Angular.j
ポイント exrmを使ってビルドします。 (公式のチュートリアル参照) ビルド後に一式がパッケージ化された <app name>.tar.gz ができます。 パッケージには erlang のランタイム環境も含まれています。 (ランライム環境が含まれているので)ビルドはデプロイ環境と同じプラットフォームで行ってください。 mac でビルドして linux で実行は❌ パッケージにランタイム環境が含まれているため、解凍して bin/<app> start を実行するだけでサーバーが起動できます。 upgrade (hot deploy) は releases/ ディレクトリにtar.gz を置いて、bin/<app> upgrade <ver> 。 ただし、ecto の create や migrate は実行されないため、別途行う必要があります。 手順 elixir / phoenix の勉
以下の公式ドキュメントを和訳しました。 Clojure Luminus - Your first application この和訳は以下のバージョンのテンプレートを前提としています。 https://clojars.org/luminus/lein-template/versions/2.9.8.76 テンプレートのバージョンに関してはayato_pさんの以下の記事が参考になります。 陳腐化しない Clojure の情報を書くために気をつけるべきこと/あるいは情報が陳腐化していることに気付くために知っておきたいこと LuminusはClojureのさまざまなライブラリの集合体です。 このチュートリアルで個別のライブラリの使い方もある程度理解することができるでしょう。 ゲストブックアプリ このチュートリアルではLuminusを使ったシンプルなゲストブックアプリを構築する方法を説明する。 ゲス
Protractorとは、AngularJSアプリケーションのためのエンド・トゥー・エンド(E2E)テスト・フレームワークです。これはProtractor Tutorialの日本語訳です。 チュートリアル これはシンプルなチュートリアルです。内容は、Protractorをセットアップし、テストを走らせ始める方法です。(訳注:protractorは分度器のことです) 訳注:本チュートリアルのサンプル・リポジトリを作りました。参考になれば幸いです。 準備 ProtractorはNode.jsのプログラムです。動かすには、Node.jsをインストールしておかなければなりません。ProtractorはNode.jsについてくるnpmを使ってダウンロードすることができます。node --versionと打って、Node.jsのバージョンをチェックして下さい。v0.10.0以降でなければなりません。
JavaScriptフレームワークに興味あるし、Angular.jsを使ってみようかな・・・ そんな純真無垢なあなたを混沌の世紀末に引きずり込むのが、ほかでもないTutorialなのです。 TutorialではほぼControllerしか出てこないので、素直にこの通り書いているとまず間違いなく3カウントでControllerにコードが集中するいわゆるFat Controllerになり、せっかくMVCフレームワークも地獄の荒野になります。 実は、Angular.jsでまず目を通すべきなのはDeveloper GuideのConceptual Overviewです。これを読めばどう処理を分割するかがきちんと書かれていますが、以下ではそれ+経験をもとにAngular.jsで正しくMVCを使用するためのポイントをまとめました。 Angular.jsの3原則 1.Controllerはイベントハンド
【2016年6月12日更新】0.15.0系になっている64a6dfca72aca4d13ab4cbf23c50eba8b9fabe8a(2016-06-08 23:09)からのフォーク版に差し替えました。それに合わせて古い情報などは更新しています。 React Tutorialのサンプルコードをcoffee-reactで書き直してみました。英語が苦手って方は、優秀な翻訳React.jsチュートリアル【日本語翻訳】をみてみてください。 チュートリアルのコードはgithub:reactjs/react-tutorialから入手できます。まずはそれを入手してください。 index.htmlを書き換える pubilc/index.htmlを次のように書き換えます。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>React T
C++ Advent Calender 10日目の記事です。 Boost 1.63でBoost.NumPyがBoost.Pythonにマージされます。 それに伴い以下の記述では不具合があるかもしれません。修正記事を書く予定です。 動機 Pythonまじ便利です。 シミュレーションとその結果の解析がメインとなるアカデミア(見習い)である私には、 対話的にデータの加工、解析、可視化がシームレスに実行できるIPython Notebookは必須です。 残念ならがC++だけで同等の機能を提供してくれる環境はありません(たぶん)。 CERNが作ってるROOTのclingはC++を対話的に実行できるそうですが情報が少なくて使ったことありません。 だれかC++で文芸的プログラミングできるIC++ Notebook作ってください(切実)。 しかしながらシミュレーション自体は数日から数週間実行するもので、
概要 TerraformのAWSを使って、CLIを通してインスタンスの起動→変更→停止を行うためのチュートリアル。Terraform の基本概念である plan apply show のサイクルを理解するためのもの。 追記 Terraformのblog投稿、参考訳 - Qiita http://qiita.com/zembutsu/items/402e02950ce9d59fa0e6 Terraform入門 日本語訳 - Qiita http://qiita.com/zembutsu/items/84f5478701c5391df537 Terraform とは Hashicorp (Vagrant, Packer, Serf, Consul を作っている会社) によって 7/28 に公開された新しいオープンソースのプロダクト。 Terraform http://www.terraform
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