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TensorFlow1.6をWindows10にインストールします。基本的には公式サイトを見ながらインストールしています。私は Pythonはほとんどやったことない人間ですが、そんな程度でもまるで問題なかったです。 当記事はAnacondaを使っていますが、Minicondaも使用ディスク容量が大幅に削減できておすすめです。Minicondaの場合は以下の2つの記事を参照ください。 WindowsにMinicondaインストール(2018年) WindowsでMinicondaを使ってTensorFlow環境構築(2018年) Windowsでの環境比較は、記事「Windows PCで機械学習環境を作る方法まとめ」に書きました。 UbuntuでのTensorFlow環境構築は記事「WSLのUbuntuにTensorFlowをインストール」を参照ください。 あと、Google Colabor
ある程度便利なコメンドが増えています 最近、ABAPを久々に書いたのですが、便利になったなぁと感じたコマンドのメモです。 NetWeaver7.40 SP2から使えます。 SAP NetWeaver AS for ABAP 7.51 Innovation Package – Overview and Product Highlightsに同じような情報ありました。他にも興味深い内容多かったです。 変数のInline Declaration 変数定義をしながら、値の入れ込みができます。 https://help.sap.com/http.svc/rc/abapdocu_751_index_htm/7.51/en-US/abendata_inline.htm * 以前の書き方 DATA lv_guid TYPE sysuuid_x16. lv_guid = cl_system_uuid=>if
やりたかったこと AWS IoTを入り口にKinesis Firehose経由でAmazon S3にファイルを保管する仕組みを作りました。ノーコーディングなので、だいたい1時間くらいで実装できます。 本当はRaspberry Piあたりもやろうかと思ったのですが、時間がないので省略しました。 AWS IoTのMQTT Clientというテストツールを使うとAmazon S3に以下のようにファイルができます。 仕組み 今回の連携図はこんな感じです。 AWSのサービス間は連携が優れています。この辺のサービスを作った結果の感想をマイクロサービス否定派が変節した経験に書いています。 初心者が疑問に思うのは「Kinesis Firehoseいるの?」です。私も最初はその状態でした。 Kinesis FirehoseがないとIoT情報を集約することができず、Amazon S3に生成されるファイル数が異
統計の基礎を知っている程度(統計検定3級の過去問は満点に近いレベルで解けました)。大学文系卒で数学については数Ⅰ、A、Ⅱと数Cの一部を復習していた状態。 そもそも何で受験したか そんなに深い意味はなかったです。年始に上司と目標設定したときに、ひとつの勉強の目安として受験を目標に設定しました。仕事で統計・分析などをやっているわけでなく、今後の方向性として機械学習などをやりたいがために、数学の基礎と統計を勉強しています。 主に使った教材は以下の3つです。 まずはこの一冊から 意味がわかる統計学 (BERET SCIENCE) 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎 日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集 まずは「この一冊から 意味がわかる統計学 (BERET SCIENCE)」を何度か読んで演習をして理解しました。非常にわかりやすくためになりました。 次に、「日本
統計基礎の入門書として有名な「統計学入門 (基礎統計学)」ですら理解に苦しむ始末。「入門すらできないのか・・・」と感じました。 しかし、逆に言うと理解できれば大きな強みになると前向きに考え、高校数学の復習をしていきました。 高校数学の勉強を終えて再度入門書を読み返した結果、感じたことを「高校数学復習を終えても統計入門理解できなかった話」に投稿しました。 大学基礎数学の勉強を終えた結果、感じたことを「文系卒社会人が統計入門でのモヤモヤを克服した話」に投稿しました。 2年ほど勉強をして、統計学にフォーカスしたおすすめ勉強方法を「文系卒社会人が統計入門する最短学習法」に書きました。 高校数学編 長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学 (考える大人の学び直しシリーズ)のみ使っています。 DVDが付属していて音声講義が好評らしいですが、私は使っていません。試しに1つだけ聞いてみましたが、時間かか
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