Alternating Direction Method of Multipliers
Alternating Direction Method of Multipliers Prof S. Boyd EE364b, Stanford University source: Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers (Boyd, Parikh, Chu, Peleato, Eckstein) 1 Goals robust methods for ◮ arbitrary-scale optimization – machine learning/statistics with huge data-sets – dynamic optimization on large-scale network ◮ decentrali
Raspberry Pi で自作する「ラズパイオーディオ」。音質をあのメーカーに聴いてもらった！ (1/4) - Phile-web
ワンボードコンピュータ「Raspberry Pi 」でオーディオを楽しむための方法を、あれこれ模索しながらご紹介していく連載企画の2回目をお届けします。第1回目は非常に多くのアクセスをいただきましたが、まだ概要をご紹介したばかり。課題は山積み…ということで、今回はオーディオメーカーに出向き、きちんとした環境で音質やポテンシャルを確認してもらうことにしました（編集部） ■まずはベテランに話を聞こう 筆者が「ラズパイ・オーディオ」に惚れ込んでいる理由は前回説明したが、それで説明しきったわけではない。今回は、オーディオメーカー視聴室へ出向く前に、ラズパイ・オーディオの"素性のよさ"について説明しておきたい。ハードとソフトの両面にわたり、他のデバイス／OSにはないアドバンテージがあるのだ。 まず、ハード面から。最新モデルのRaspberry Pi 2 Model Bに積まれるCPUのARM Cor
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レンタルサーバなら「さくらのレンタルサーバ」！ 月額換算でわずか131円、缶ジュース1本分のお値段で使える格安プランから、ビジネスにも使える多機能＆大容量プランまで、 用途と予算に合わせてプランを選べます。 さらにマルチドメイン対応でメールアドレスも無制限。無料ウイルススキャンや無料電話サポートもあるので安心して ご利用いただける共用レンタルサーバサービスです。
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
Web performance: Cache efficiency exercise
Speed is a consideration for any website, whether it's for the local barbershop or Wikipedia, with its huge repository of knowledge. It's a feature that shouldn't be ignored. This is why caching is important — a great way to make websites faster is to save parts of them so they don't have to be calculated or downloaded again on the next visit. My team was recently having a discussion about the par
Pythonで学ぶ 基礎からのプログラミング入門(10) 【番外編コラム】著者が開発した音声合成サービス/業務アプリはどう作った?
今回の記事はコラムとなりますので気楽に読んでください。興味がなければ飛ばしてもらってもかまいません。 今までPythonプログラミングについて解説してきましたが、実際にどのようなものを作れるかということまでは理解できなかったかもしれません。ちょうど「ネジの締め方」や「釘の打ち方」といったものを学んでも「家をどのように作ればいいか」ということは想像できないのと同じで、細かいプログラムの文法などについて学んでも、実際にどうアプリケーションやサービスを作ればいいかということはわからないと思います。 そこで今回はPythonという話題を一旦忘れて、私が作ったソフトウェアの内部を説明することで、どのようにしてアプリケーションやサービスを開発するかについてお話ししていきます。最初に趣味で作ったちょっと派手なサービスについて話して、次に地味だけれども業務に利用されているアプリケーションについて取り扱いま
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UBIC、テキスト解析AI技術を応用したシステム開発を支援する「AIインキュベーター」を提供
ヤフーがIoTの事業者向けプラットフォーム、ユーザーが組み合わせて使えるアプリも