オープンソースガイドライン オープンソースソフトウェアはちょうどあなたのような人々によって作られています。プロジェクトを立ち上げて成長させていく方法を学んでいきましょう。
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オープンソースガイドライン オープンソースソフトウェアはちょうどあなたのような人々によって作られています。プロジェクトを立ち上げて成長させていく方法を学んでいきましょう。
Git のトラッキングブランチの確認と設定方法 作成日 2018.08.11 更新日 2018.08.15 Git Git でリモートブランチをトラックするローカルブランチをトラッキングブランチと言いますが, トラッキングブランチとはどういうものなのか, どのように確認できるのか, 設定できるのかということを紹介します. Git のバージョンは 2.18.0 です. トラッキングブランチとそうでないブランチの違い そもそもとしてトラッキングブランチとそうでないブランチの違いを軽く説明させていただきたいと思います. まずトラッキングブランチは git clone <repository> でクローンすると自動的に, <repository> のアクティブなブランチが, トラッキングブランチとして作られます. 通常は master というブランチが, トラッキングブランチとして作られます. そ
Note: this guide was extensively updated in May 2020. For the prior version, see here. If you’re a self-taught engineer or bootcamp grad, you owe it to yourself to learn computer science. Thankfully, you can give yourself a world-class CS education without investing years and a small fortune in a degree program 💸. There are plenty of resources out there, but some are better than others. You don’t
VSCodeであらかじめビルドやマイグレーションのタスクを定義して使うことがあります。 その場合、コマンドの一部は実行時に引数として入力した値を使いたい場合のタスク定義例を紹介します。 tasks.json サンプル "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "Echo param", "type": "shell", "command": "echo ${input:param1}", // args "problemMatcher": [] } ], "inputs": [ { "id": "param1", // ${input:***}で指定したID "description": "Param1:", // 入力説明文 "default": "Hello", // デフォルト入力値 "type": "promptString" // 入力タ
前回記事に続いてHugging Faceネタです。Transformers本体ではなく、分かち書きを行うTokenizersライブラリの紹介をします。 Hugging Faceが開発しているTransformersでは、事前学習モデルと用いた分かち書き処理を同梱して配布している。 機械学習モデルの学習時と推論時の間で分かち書き設定が異なったり、分かち書き済み公開データと分かち書き設定が揃っていなかったりすると、モデルの挙動が正しく再現できないので、この設定が揃うように仕組みで吸収できる良いプラクティスといえる。 比較的古いバージョン*1のTransformersが用いるトークナイザは、ライブラリ内に同梱されるPython実装のものであった。 日本語で配布されているTransformersモデルの事例でいうと、例えば東北大学の乾研究室から公開されている日本語BERTモデルでは、Transfo
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