2022年度に未踏ジュニアに採択されたクリエイターが、5月から半年間取り組んできたプロジェクトについて発表を行う「未踏ジュニア 成果報告会」。ここで五島氏と、メンターの尾藤氏が登壇。「カラスからゴミを守るシステム」の開発理由から成果について報告します。 五島氏の自己紹介 尾藤正人（以下、尾藤）：メンターの尾藤です。僕がメンターをさせてもらった、五島くんのカラスを追い返すシステムの発表をお願いしたいと思います。五島くん、どうぞ。 五島舜太郎氏（以下、五島）：はい。みなさんこんにちは。五島舜太郎です。僕は今回「scairecrow」という、カラスからゴミを守るシステムの開発を行いました。 （会場拍手） ありがとうございます。scarecrowとは英語でカカシを意味する単語ですが、今回は「AIの機能を内蔵したカカシ」という意味を込めて名付けました。 では自己紹介です。年齢は13歳、中学1年生です
【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
チャオ! オレだ。 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか! と思ったら、居た。 それが今回紹介するdarknetだ。 darknetという名前から想像する異常にダークである。 バーン どうよこのダークネス感 いまどき黒いページというのは珍しい。 そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。 しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。 このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。 CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にな
まりーさん@ USA🇺🇸YOLO❗️(You Only Live Once) @maryoakleysan 私の弟、弁護士なんですが、資産は全て銀行貯金でかなりの大金。「なんで投資しないの？もったいない」と言ったら、「投資は管理が面倒。お金が増えても幸せは増えないけど、減るとストレスになる」真理すぎて反論出来なかった。自分と家族の幸せの軸がぶれない弟が誇らしい。投資だけが正義じゃない。 2022-06-07 11:11:19 まりーさん@ USA🇺🇸YOLO❗️(You Only Live Once) @maryoakleysan My brother is a lawyer in 🇯🇵 & all his wealth is in the bank. I said “why don’t u invest? Such a waste!” He replied “it’d tak
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AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
皆さんは普段略語をどれだけ使われているでしょうか？ 「パソコン」「ドタキャン」「デパ地下」 長い単語を少しでも短くすることで、会話を円滑にしてくれる略語。日本語には様々な略語表現があり、日々進化しています。では、英語にはどんな略語表現があるのでしょうか？ BTW, have you finished your homework yet? Please submit the document ASAP. ILUSM <3 上記の英文の中に見慣れないアルファベットの羅列があり、内容を理解できない方もいらっしゃるかもしれません。これらの表現は、日常的に頻繁に使われる、英語の略語を用いた例文です（正解は後半でご紹介します）。 ビジネスメールでも、このような英語略語表現がよく使われます。 そこで今回は、日常やビジネスのメール、そして SNS などで使える、便利な英語略語表現をご紹介します。 ビジネス
自称「自然派ママ」の女性が子供の火傷した手を温めて治そうとし、問題になった。これはホメオパシーという医学的根拠のない治療法らしい。 自然派ママの流れから、こんなツイートも生まれた。 簡単に信じちゃいけないもの一覧 ・植物性由来 ・自然派 ・オーガニック ・ホメオパシー ・免疫療法 ・１日◯◯するだけで〜〜 ・実質無料 ・肉食系／草食系 ・女性が女性を評する際の「可愛い」 ・ラップで好意を伝えてくる男 ・酔っちゃったかも ・今日は大丈夫な日だから — Enbos (@Enbos) 2016年9月8日 確かにこれらのフレーズにはデマ感がある。だが、言葉のイメージに私たちも踊らされていないだろうか？ 怪しい言葉にアレルギー反応を示して、科学的根拠がある記事を見逃していないだろうか。 そこで自然派ママが好みそうなフレーズを駆使して、記事を書いてみることにした。まずは怪しい言葉を募集してみたところ短
Windows 95のプロダクトキーは「111-1111111」や「000-0000000」でも突破できる超単純アルゴリズムで実装されていた
1995年に登場した「Windows 95」のインストール時にはプロダクトキーの入力を求められるのですが、プロダクトキーは「111-1111111」や「000-0000000」といった単純な数字の羅列でも認証されてしまいます。このような単純なプロダクトキーでも認証可能な理由について、セキュリティ研究者のstacksmashing氏が解説しています。 Why 111-1111111 is a valid Windows 95 key - YouTube これが、Windows 95のプロダクトキー入力画面です。不正なプロダクトキーを入力するとインストールを続行できなくなるのですが、「111-1111111」という単純なプロダクトキーでも「正しいプロダクトキー」として認識され、インストールを続行できます。 また、先頭の3桁を「000-1111111」「001-1111111」「567-1111
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
朝起きて、「うーんまだ布団から出たくないな」と思ったとき、おもむろにVisionProを被ってみた。 暗い部屋では認識が格段に悪くなるが、なぜPSVRではこういう使い方をしなかったのかわかった。後頭部だ。 PSVRは後頭部にゴツい部品があって、それで寝ながらVRを見るということが少し難しくなってる。VisionProの標準のバンドはこういうときにちょうどいい。 VisionProでTerminalを動かして、継之助の様子を見る。今日も元気に学習しているようだ。 昨日寝落ちした Amazon Primeの「沈黙の艦隊」第五話と六話を見る。音がいい。空間オーディオに対する長年の研究が結実してる感じ。しかもすごくいい音なのだ。 昨日、路上で歩きながら使ってみた(技適の特例申請には移動経路を申告済み)。路上で使うと思わぬ欠点というか盲点にぶちあたる。ウィンドウがついてこないのだ。 他のHMDと違い
今回の記事ではフロントエンド開発で参考にしているサイトを紹介していきます。 どれも動くCSS素材やコピペだけで簡単に実装できる素材がまとまっています。 気に入ったサイトを自己判断で参考にしてみてください。 TwinzLabo コピペだけで作れるデザインレシピを公開しています。動きのあるデザインやオシャレなWebデザインなど様々な記事があるのでおもちゃ屋さんに来たかのように楽しめます。記事に使用しているアニメーションはVue環境で作成されているので普段Vueで開発している方はコピペだけできれいに反映させることができて便利です。記事で紹介されているコードひとつひとつに詳しく解説がついているので初心者にはありがたいかと思います。 Free Frontend By using freefrontend.com you accept our cookies and agree to our priv
I won't deny there may well be cases where a microservices-first architecture makes sense, but I think they're few and far in between. The vast majority of systems are much better served by starting and staying with a majestic monolith. The Prime Video case study that blew up the internet yesterday is but the latest illustration. Maybe once you reach the scale of Netflix or Amazon, there are areas
ライゾマティクスの Squarepusher 新 MV 制作を支えた Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞（Prix Ars Electronica）」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞（Honorary Mention）」を受賞した。機械学習（ML）による Diminished Reality（減損現実）や Image Inpaint（画像修復）で構成された Mixed Reality（複合現実）の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
中国の反日デモ暴徒化 警察制止できず暴動に発展中 1 名前： なまはげ君(関西地方)：2010/10/17(日) 20:45:43.31 ID:laq92zSt0 ?PLT 中国・綿陽市の反日デモ暴徒化 中国四川省綿陽市で起きた反日デモは、参加者が暴徒化し、 警察が制止できない状態になっている。 2010/10/17 20:35 【共同通信】 http://www.47news.jp/news/flashnews/ 2 ： ガッツ君(山形県)：2010/10/17(日) 20:46:20.54 ID:0gJdh96s0 nice 暴徒！ 3 ： パレオくん(東京都)：2010/10/17(日) 20:46:44.04 ID:OhPmbp3o0 よし、そのまま反政府デモになれｗ 6 ： RODAN(愛知県)：2010/10/17(日) 20:47:34.14 ID:8idnSkJ40 戦車隊
こんにちは、研究開発部の山田（@y_am_a_da）です。 去る2月16日、「Cookpad Tech Kitchen #5 クックパッドにおける最近の機械学習について」と題して、機械学習に関わっている方々向けの技術交流イベントを行いました。 https://cookpad.connpass.com/event/49324/ 定員が70名のイベントでしたが、告知してから30分ほどで応募者数が定員超えの100人近く集まり、最終的には400人を超す方々にお申込みいただきました。これまでに開催したTech Kitchenの中でも過去最高の申込数であり、機械学習への関心の高さを感じました。 昨年7月に発足したばかりの研究開発部では、現在クックパッドに投稿されている250万品以上のレシピを始めとするさまざまなデータに対して、機械学習を活用したサービス開発を行っています。このイベントでは、研究開発部の
日本がシリコンバレーに100倍の差を付けられている1つの事
以前に 「シリコンバレーは何がそんなにすごいのか知ってるか？日本とシリコンバレーを比較した場合、100倍違うことがあるんだ。」 という話を曽我 弘さんからお聞きしたことがあった。 曽我さんはシリコンバレーにてDVD制作ソフトの会社を起業し、2001年にスティーブ・ジョブス率いるAppleにバイアウトした経験を持つ起業家の大先輩。 Appleのと商談の際、ジョブスはトップ同士の1対1で行なうことを条件とし、サシによる1時間程の商談の後、ジョブスはメモ帳に手書きで買収条件を記載し、数十億の買収に関する内容をまとめたという。 最終的にAppleが曽我さんの会社の買収に掛けた日数はわずか3日間だった。その体験で象徴されるジョブスの経営スタイルが下記の様に記されている。 目的を決めたらそれに向かって最短で到達するようにことを運ぶ。CEOとして自分で判断し自分で責任をとりながら一切の無駄を省いて進む。
【自動運転】信号機認識に挑む / 走行画像15,000枚のアノテーションとYOLOXモデルによる深層学習実践
こんにちは。TURING株式会社でインターンをしている、東京大学学部3年の三輪と九州大学修士1年の岩政です。 TURINGは完全自動運転EVの開発・販売を目指すスタートアップです。私たちの所属する自動運転MLチームでは完全自動運転の実現のため、AIモデルの開発や走行データパイプラインの整備を行っています。 完全自動運転を目指すうえで避けて通れない課題の一つに信号機の認識があります。AIが信号機の表示を正しく理解することは、自動運転が手動運転よりも安全な運転を達成するために欠かせません。信号機を確実に認識したうえで、周囲の状況を総合的に判断して車体を制御し、安全かつ快適な走行を実現する必要があります。 TURINGでは信号機の認識に取り組むため、15,000枚規模のデータセットを準備し、高精度なモデルのための調査・研究を開始しました。この記事ではデータセットの内製とその背景にフォーカスしつつ
はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
今回はadversarial exampleについて解説していきます。Adversarial exampleというのは、下図のように摂動を与えることによりモデルに間違った答えを出力させてしまうもののことです。 この例では、もともとモデルがパンダと正しく分類することができていた画像に摂動を与えることで、テナガザルと誤分類させています。しかし、人間には元の画像との違いはほとんど分からず、パンダのままに見えます。 Adversarial exampleは機械学習モデルを実用化していく上で大きな問題となります。例えば、交通標識をadversarial exampleにしてしまえば、自動運転車をだませてしまう可能性があります。 注目を集めてきている研究分野ですが、まだちゃんと調べたことがないという人も多いかと思います。今回もなるべく丁寧に解説していきたいと思います。 目次 基礎 攻撃 防御 論文紹介
新卒年収1,000万円でも入社しない!?これがアメリカの学生エンジニアにとっての“クールな働き方”｜ギーク アメリカ vol.2 | i:Engineer(アイエンジニア)
2016.07.29 新卒年収1,000万円でも入社しない!?これがアメリカの学生エンジニアにとっての“クールな働き方”｜ギーク アメリカ vol.2 さて、いきなりですがクイズです。アメリカの超名門校スタンフォードやUCバークリーなどでコンピュータサイエンスを学ぶ学生たち。彼らは、ITの巨人AmazonやMicrosoftなどの有名企業で長期インターンを行います。そこで働く中で、優秀な学生は高額な年収提示とともに、新卒入社のオファーを貰う事もしばしばあるのですが、その額はいったいどれくらいでしょう？ 500万円？700万円？No！その額なんと、1,000万円！中には2,000万円近いケースもあり、日本の常識から考えれば、泡を吹くレベル。あなたが就職活動中の学生なら、このオファーを受けますか？答えは迷わず「YES」でしょうか？ この答えに正解はありませんが、日本とアメリカでは全くもって回答
わずか数行のJavaScriptで機械学習をフル活用できる無料Webサービス「StackML」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、誰でも簡単に機械学習を活用したプログラムをJavaScriptで構築できる無料のWebサービスをご紹介します！ 画像解析、顔検出、表情分析、骨格・姿勢解析、特徴分析…など、さまざまな用途において機械学習を活用したプログラムをJavaScriptで実現できるので、とてもユニークなWebコンテンツを簡単に開発することができます。 これまで漠然と機械学習に興味を持っていた方も含めて、ぜひ参考にしてみてください！ なお、paizaラーニングでも機械学習を学べる「Python×AI・機械学習入門編」を公開していますので、合わせてチェックしてみてください。 Python×AI・機械学習入門編について詳しくはこちら 【 StackML 】 ■「StackML」の使い方 それでは、StackMLを使いながらどのようなことができるのかを見ていきましょう！
Darknetという人工知能が超簡単で凄いと聞いたので試したら大変なことになった - karaage. [からあげ]
Darknetをインストール id:shi3z さんが、下記のブログ記事でまた何やら面白そうなものを紹介なさっていました。 http://ch.nicovideo.jp/akiba-cyberspacecowboys/blomaga/ar1116319 その名もDarknet！名前からしてヤバそうな匂いがプンプンしますw 記事でも解説していますが、インストールはターミナルでコマンドさえうてれば簡単にできます。自分の環境だと、MacでもRaspberry Piでもインストールできました。 準備は以下3行コピペするだけ。 $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git $ cd darknet $ make あとは以下実行して $ ./darknet 以下のような表示が出ればインストールは（一応）成功 usage: ./darknet <
![Darknetという人工知能が超簡単で凄いと聞いたので試したら大変なことになった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b399c5f59d00d25c97d448f99d369b015676b425/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20161007%2F20161007234606.png)
現代人へ警鐘。ホロコースト。死者への侮辱。 | Artluno
第二次世界大戦中にナチスが行った人類史上最も大規模な虐殺、ホロコースト。 ６００万人以上のユダヤ人が理不尽に殺されました。そのような悲劇を忘れてはならないと2005年、ベルリンのブランデンブルク門の南に「虐殺されたヨーロッパのユダヤ人のための記念碑」通称：ホロコースト記念碑が建てられました。 約2ヘクタールの敷地にコンクリート製の石碑2,711基並んでおり、厳粛な空気を感じさせます。しかし現代の若者を中心とする観光客には、ただのかっこいいオブジェのようにしか捉えられていない現状があります。死を侮辱するようなモラルの低い人々までもがここに訪れており、笑顔で自撮りを楽しんだり、石碑から石碑へジャンプしている写真をふざけた文章とともに投稿している人までもがいます。 そんな現状を危惧したのは、ドイツ拠点にミュージシャンや俳優活動するアーティスト、Shahak Shapira (シャハク・シャピラ)
深層学習で麻雀の点数を自動計算してみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 OpenCVを用いた「テンプレートマッチング」と、DeepLearningの物体検出アルゴリズムの一つ「SSD」使って、筆者が大好きな麻雀の牌を検出し点数を自動計算できるか試してみました！ こんにちは。アナリティクスサービス部の栗原です。 今回のブログは、筆者の大好きな麻雀をテーマに取り上げ、 1.物体検出に関わるテクノロジー 2.BrainPadの日常 （3.麻雀の面白さ） をお伝えしたいと思います。 さてさっそくですが、皆さん麻雀経験はありますか？ おそらく、 1.「全く経験がない」 2.「アプリ等でやったことはあるが実際に卓を囲ったことはない」 3.「雀荘に行って一通りゲームを楽しめる程度」 4.「雀荘に通うほど好き」 のいずれかに該当するのではないでしょうか。 今回ブログでご紹介す
How It Works Prior detection systems repurpose classifiers or localizers to perform detection. They apply the model to an image at multiple locations and scales. High scoring regions of the image are considered detections. We use a totally different approach. We apply a single neural network to the full image. This network divides the image into regions and predicts bounding boxes and probabilitie
2014年08月22日21:00 by trgmtorako 洋ゲーでよく目にする英語スラングや単語 カテゴリ雑記 trgmtorako Comment(4) 洋ゲーをプレイする上で欠かせないのが英語 そして英語でのチャットは、隠語やスラングが多様されているので よく目にするスラングや略語をまとめてみました これだけでも大体意味分かると思う ちなみに上記の画像はtroll faceと言われ、日本でいうドヤ顔 荒らしまくったり釣れた時に、外人はこういう顔になるらしいチャット上で良く使う英語 lol ｗ、大笑いの意味 laughing out loudの略 rofl ｗｗｗ 大爆笑の意味 rolling on the floor laughingの略 lmao ｗｗｗｗｗ 超大爆笑の意味 laughing my ass offの略 omg なんてこった oh my godの略 omfg なんて
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中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用
弁護士をやっている弟が資産を全て銀行預金にしているのだが、その理由が真理すぎて反論出来なかった話
AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
ビジネスでも使える英語略語表現集！英文メールがぐっとカッコよくなる！ | English Plus
自然派ママが好きそうな単語だけ組み合わせて科学的根拠のある記事を書いてみた - トイアンナのぐだぐだ
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
ごめんVisionPro誤解してた (๑˃̵ᴗ˂̵)｜shi3z
現役Vueエンジニアが参考にしているフロントエンド素材まとめおすすめサイト４選 - Qiita
How to recover from microservices
中国の反日デモ暴徒化 警察制止できず暴動に発展中 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
クックパッドにおける最近の機械学習について - クックパッド開発者ブログ
物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
はじめてのAdversarial Example
YOLO: Real-Time Object Detection
洋ゲーでよく目にする英語スラングや単語 : これってどうよ？