Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
何気なく、ブラウザに、https://example.com と入力するとサイトの内容が表示されますが、 どういう仕組みでできているのか、説明するのは意外と難しいものです。 その仕組みを手を動かして体験するのが、この記事の目的です。 HTTP通信してみる ブラウザで隠蔽化されているHTTPの仕組みをコマンドラインを使って体験していきます。 telnetコマンドを使って、HTTP通信をしてみます。(※https://のサイトには使えません) 入ってない場合は、brew install telnet で入れてください。 まず、ドメイン名 + ポート番号を指定して通信開始します。電話で例えると、相手の電話番号を入力して通話ボタンを押した状態です。
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