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背景 現在、TensorFlow、Chainer他多数のDeepLearning用ライブラリが公開されています。 本格的なアプリケーションで使うには実行スピード、クオリティ、拡張性、ドキュメント、コミュニティの充実等多くの面で、それらの中から選択して使用するのが鉄板な状況です。もちろん、私もメインではそれらを使わせてもらっています。これらのライブラリ、例えばtensorFlowではcomputatoin graphを構築、operationを追加してそれを実行というイメージで(行列、数式で取り扱うイメージ)、根底にある古典的なニューロンの結合という考え方が隠されている気がします。むしろ、そのことは忘れて突き進んでしまっても良い気はしますが、自分の理解を深める意味でもニューロン指向でスクラッチからニューラルネットワークを書いてみました。 使用言語は機械学習分野ではPythonに残念ながら遅れ
はじめに Seasar2の終了もひがさんから宣言されたことだし、Spring frameworkへ移行しようと思う。 IntelliJはライセンス持ってないのでパス Eclipseにプラグインを入れてもいいんだけど、あまり評判がよろしくないので STS本体のインストールをすることにしたのでメモ。 ダウンロード https://spring.io/tools/sts ここからダウンロード。 完了したら解凍する。おしまい。 セットアップ ワークスペースの作成 初回起動時にはワークスペースの作成が必要。 初期パスで問題なければそのままOKを選択すればよい。 どこか指定したければ適当に選択する。 日本語化 STSは結局のところEclipseなので、日本語化はPleiadesで可能。 http://mergedoc.osdn.jp/ ここからPleiadesプラグインをダウンロードして解凍する。 S
人のためにならなさ過ぎるブログを続けて1年以上、たまには参考になるかもしれない、ならないかもしれない記事を追加することにしました。 ずっと前に「2ヶ月乗ってみての揃えるべき必須アイテム」という記事を書きましたが、お役立ちというかはタイトルの通り必須アイテムでした。 というわけで今回は「ロードバイクに必須ではないけどあれば捗る」をテーマに、なんだかんだ1年以上取捨選択をしながら買ってよかったと思えるアイテムを10個ほどご紹介したいと思います。 1.自転車専用ウェア ちょっとざっくりしてますが、やはり専用ウェアは快適です。 乗り始めの頃は「ピチパン恥ずかしい……」「専用ウェア高すぎだろ」なんて思ってましたが(まあ今でも思ってますけど)、一度使うと戻れないアイテム代表だと思います。 特にベースレイヤーなどのインナーは自転車に限らず、汗を大量に掻くスポーツでは普通のTシャツに比べて何段階も快適にな
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