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皆様こんにちは！この記事はClassi Advent Calendar 4日目の記事です。 新卒の小野優子(@yukoono)と申します。ポートフォリオチームで、高校生がやったことを記録し、振り返るための「ポートフォリオ」の開発を行っております。 5月にClassiにjoinして以来、合同会社Fjordさんの「Fjord boot camp」で2ヶ月の研修→社内で2ヶ月半の研修→チームに配属され業務へ、というフローで動いておりました。 今回は社内で受けた新卒研修について書いていきます。 研修内容 株式会社万葉さんがgithub上に公開している、Ruby on Railsのプログラマーになるための教育プログラムを使っています。リンクはこちら。 25ステップ+αあり、エンジニアとしてClassiにjoinした新卒メンバーは、この研修プログラムに2ヶ月程かけて取り組みます。メンターとして、「ゼロ

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LTS(=長期サポート)はバージョン11から開始で、5年サポートで、3年おきにリリース。8以前も長期サポートだったので、同等とし、LTS に ○ を付けました。 このリリースサイクルですと、9もLTSにしないとおかしくないでしょうか？8→11への移行期間が4ヶ月しかないです。まぁ、恐らくバージョン8の商用利用も結局、2020年12月までのサポートに変わるのかもしれません。あと、OpenJDK と Oracle JDK のサポート期限は同一にして欲しいです。全て Java 8 は2020年12月にして欲しいです。 Ubuntu LTS の OpenJDK のサポート期限は発表になっていません。Ubuntu 16.04 の default-jdk は 8 です。Ubuntu 18.04 は default-jdk は openjdk-11-jdk ですが中身は Java 10 で、Java 1

この文章 http://www.scholarpedia.org/article/Evolution_strategies の和訳です。文章のライセンスは CC BY-NC-SA 3.0 です。 概要 進化戦略（ES）は自然にインスパイアされた探索（と最適化）の一種です。突然変異や組み替えを使用する進化アルゴリズムに属します。より良い解を反復的に求めるために個体群から個体を選択します。1960年代中頃のドイツの Technical University of Berlin の P. Bienert, I. Rechenberg, H.-P. Schwefel に由来します。風洞の最小抗力体の理想的な形を求めるために生物にインスパイアされた手法を開発しました。 進化戦略は連続・離散・組合せ最適化を含む全ての領域で利用可能です。制約があってもなくても良いですし、これらの混合探索空間でも利用可能

$ docker run -dit -p 8080:80 nginx Unable to find image 'nginx:latest' locally latest: Pulling from library/nginx fdd5d7827f33: Pull complete a3ed95caeb02: Pull complete 716f7a5f3082: Pull complete 7b10f03a0309: Pull complete Digest: sha256:f6a001272d5d324c4c9f3f183e1b69e9e0ff12debeb7a092730d638c33e0de3e Status: Downloaded newer image for nginx:latest d601ae7d19e3c643b6c0806347b717557fc2da98dcd829

Zabbix3.xからSMTPでAmazonSESを通してアラートメールを送信する設定を行う。 Zabbix3.xになってメディアタイプにスクリプトパラメータを自分で記述するようになっていて、解決に時間がかかった。 切り分け方法も含めて備忘録として残しておく。 前提 EC2 AmazonLinuxにZabbix-Serverを構築 Zabbix 3.0.4 を使用。 メールはSMTPでAmazonSES（Oregonリージョン）から送信 AmazonSESの準備 SES用のIAMユーザの作成 IAMユーザにポリシーのアタッチ アクセスキーとシークレットアクセスキーのダウンロード メールアドレスの認証 マネジメントコンソールのSES -> SMTP Setting -> Create My SMTP CredentialからIAMユーザの作成を行うと自動で必要なポリシーまで付与してくれる。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら

Linux、正確には Raspberry Pi でUSB無線LAN子機を使いたいのですが、不安定な物が多く、BUFFALO, PLANEX, IO DATA, NECの各商品のチップセットと Debian Jessie (Raspbian) での対応状況を調べてみました。Ubuntu も大体同じじゃないかと思います。 どのチップセットかはネット情報ですし不確実です。また、チップセットが分かったからといって Debian Jessie でちゃんと動作するかも不確実です。加えてバグがどれくらいあるかも不明ですし、ハードウェアの完成度も不明です。不確実な事だらけですが、参考程度にお願いします。表で「対応」と書いてあるのは、チップセットのドライバが Debian Jessie に入っているかどうかです。 あと、802.11n、Windows では 300Mbps で動作しても、Linux では 1

Ubuntu 16.04 に NVIDIA の CUDA のインストール方法です。私は主に Amazon EC2 の GPU インスタンスを使っているので、それ前提で書きます。Amazon EC2 の GPU インスタンス、g3, p2, p3 などで使えます。完全仮想化の hvm の方を使ってます。ストレージは20GB程度必要です。 なお記事の都合上、最新の CUDA および cuDNN をインストールしていますが、TensorFlow などの各種ライブラリを動作させるためには、タイミングによっては少し古いのをインストールしないと対応していない場合が多いです。 Ubuntu 18.04 へのインストール方法は https://qiita.com/yukoba/items/4733e8602fa4acabcc35 をご覧ください。 前準備

$ cat ~/.tmux.conf # prefixをCtrl-qに変更（デフォルトはC-b） set-option -g prefix C-q unbind-key C-b bind-key C-q send-prefix # UTF-8対応 setw -g utf8 on set -g status-utf8 on # Esc入力時の待ち時間をキャンセル set-option -s escape-time 0 # アクティブウィンドウを目立たせる setw -g window-status-current-fg white setw -g window-status-current-bg red setw -g window-status-current-attr bright # アクティブペインを目立たせる set -g pane-active-border-fg white s

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NVIDIAのサーバー用（旧NVIDIA Tesla） 単位はTFLOPS（全て密行列の行列積）。 密行列の行列積の理論上のパフォーマンスで統一しています。最近NVIDIAは疎行列のパフォーマンスで表示しているのですが（with sparsityと書いてあります）、このページは僕が間違えていない限り密行列で統一しています。 あくまで積和演算の装置がどれくらい載っているかという理論値であり、実際はこの性能は100%は出ないですし、ディープラーニングの性能と強い相関関係はありますが、ディープラーニングのベンチマークも見るべきです。 2019年よりサーバー用はTeslaという名称は消えました。NVIDIA Tesla V100 → NVIDIA V100。 Feynman Rubin Ultra の後継。2028年発表予定。 Rubin Ultra 型番不明

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この記事は以下の一部です。 googlecomputeengine - Google Compute Engine 入門 - Qiita http://qiita.com/yuko/items/460ac35d8706e8df1290 Google Cloud SDK — Google Developers https://developers.google.com/cloud/sdk/ System Requirements: Google Cloud SDK runs on Windows, Mac OS X and Linux, and requires Python 2.7.x. Some of the individual tools bundled with Cloud SDK have more stringent requirements: using App Engine

~ $ gcloud components list The following are the components available through the Google Cloud SDK. You may choose to install one or more of the pre-configured packages (which contain everything you need to get started), and/or any of the individual components below. ------------------------------------------------------------------------------- | Packages | |--------------------------------------

Help us understand the problem. What is going on with this article?

スライド Google Compute Engine 入門 http://www.slideshare.net/YukoOshima/google-compute-engine-33723588 準備 Google Compute Engine を使うための準備（プロジェクト登録編） - Qiita http://qiita.com/yuko/items/e640da8f0b9fbcf28dda Google Compute Engine を使うための準備（Google Cloud SDK インストール - Windows 編） - Qiita http://qiita.com/yuko/items/643c4364d05d86d002f9 Google Compute Engine を使うための準備（Google Cloud SDK インストール - Linux & OS X 編） -