クラウドでハンドサイン認識サーバを立ててみた（アプリ評価編） - 技ラボ
by Watase Satoshi 2016/6/2 はじめに Amazon Web Service(以降AWS)のIaaSであるEC2のGPUインスタンスを用いてDeep learningフレームワークCaffeを動かしてみます。ただ動かすだけでは味気ないので今までオンプレミスサーバやJetsonで動作させてきた実績のあるハンドサイン画像認識器の移植を試みましょう。ハンドサイン画像認識に関しての詳細は以下の技ラボ記事を参照してください。 Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第一回) Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第二回) Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) 今回動作させた仕組みの概略は以下の通りです。 「クラウドでハンドサイン認識サーバを立ててみた」は「環境構築編」と「アプリ評価編」
普通のHTMLの書き方
保守しやすく、規模に依存しないHTML文書のために 一般 DOCTYPEで始める 置き換えられるべきまたは旧式のDOCTYPEを使わない XML宣言を使用しない 文字参照はできる限り使わない &と<、>、"、'は名前文字参照を使ってエスケープする 制御文字や不可視文字は数値文字参照を使う コメントではその内容の前後へ空白文字を置く 終了タグを省略しない 空要素の書き方を混ぜない タグや属性値の前後へ空白文字を置かない 大文字・小文字を混ぜない 引用符を混ぜない 属性を2文字以上の空白文字で区切らない 真偽値を取る属性の値は省略する 名前空間は省略する XML属性は使わない data-*とMicrodata、RDFa Lite用の属性と通常の属性を混ぜない デフォルトの暗黙のARIAセマンティックスを尊重する 文書要素 lang属性を追加する lang属性の値はできる限り短くする できる限り
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