ハッキング称賛された少年 ベランダに人影「殺される」：朝日新聞デジタル
マンション６階のベランダに突然、人影が現れた。 「殺される！」 昼食のうどんを作ろうと台所に立っていた１７歳の少年はそう思って鍋を放り出し、リビングの向こうまで走って逃げ、ドアを閉めた。その時、扉の向こうから声が聞こえた。 「警察、けーさつ！」 ２０１５年６月の正午すぎ、捜査員十数人が少年の自宅に家宅捜索に入った。ベランダの人影は、踏み込むタイミングを狙って隠れていた警察官だった。リビングにあったノートパソコンを画面が開いたままの状態で押収するため、少年がパソコンから離れる瞬間を待っていた。閉じると記録が消える特殊な仕掛けが施されていた。 少年は中学１年のころから不登校となり、高校にも進学しなかった。自宅にこもり、外部との接点はお年玉をためて買ったパソコン。匿名の掲示板でハッキングの世界を知り、見よう見まねで試すうち、「指導者」として仰がれるようになっていた。ツイッターにハッキングの「成果
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Google DatalabコンテナにElixirを入れてTensorflexを動かそう - Qiita
（この記事は、「fukuoka.ex(その2) Elixir Advent Calendar 2017」の24日目、および「ディープラーニングのエンジニアリング Advent Calendar 2017」の6日目です） 昨日は、@tuchiroさんのElixirでSI開発入門 #9 Railsからのモデルの移行2(DDLをパースする)でした 前回までElixirからRustlerを経由して外部言語インターフェースのさまざまな可能性を探ってきました。 今回はGCPの公式コンテナである「Cloud Datalab」にElixirをインストールして、ElixirのTensorFlowバインディングである「Tensorflex」を試してみます。 前回までの記事は、以下になります ElixirのGenStageに入門する #1 |> ElixirのGenStageに入門する#2 バックプレッシャーを
TensorFlowのGPU環境をGCPでさくっと作る方法 - Qiita
TensorFlowのためのGPU環境をGCPのGoogle Compute Engine (GCE)で構築するには、 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） CUDAやcuDNNをインストール（NVIDIAのサイトからダウンロードしたりインストールしたりなんだりでスゲー時間かかって面倒） TensorFlowをインストール（所要時間は約5分） って手順が必要。しかし最近、Cloud DatalabのGPUインスタンスが利用可能になったおかげで、この手順がぐんと簡単になった。 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） Cloud Datalabインスタンスを作成（コマンド一発、待ち時間は15分ほど） これでOK。DatalabインスタンスにはTensorFlowだけじゃなくて、scikit-learnとかpandas、matplotlib等の定番ツールも入ってるので、
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