CUBE SUGAR CONTAINER
PyTorch に慣れるためにコードをたくさん読み書きしていきたい。 今回は MNIST データセットを使ってシンプルな AutoEncoder を書いてみる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 14.5 BuildVersion: 23F79 $ python -V Python 3.11.9 $ sysctl machdep.cpu.brand_string machdep.cpu.brand_string: Apple M2 Pro $ pip list | egrep "(torch|matplotlib)" matplotlib 3.9.0 torch 2.3.1 torchvision 0.18.1 もくじ もくじ 下準備 サンプルコード 下準備 下準備として必要なパッケージをインストールする。
Python: モジュールを動的にロードする - CUBE SUGAR CONTAINER
Python のモジュールは通常であれば import 文を使ってあらかじめ静的にロードする。 では、プログラムの中で動的にロードしたい場合にはどうしたらいいのか？というのが今回の話。 結論から先に言うと今は標準ライブラリの importlib を使うのが推奨される方法のようだ。 使った環境は次の通り。 $ python --version Python 3.5.1 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.3 BuildVersion: 15D21 下準備 まずは適当に Python のモジュールを作っておく。 Python のモジュールというのは単なる Python ファイルのことだ。 $ cat << 'EOF' > helloworld.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: u
Hybrid Frustum Traced Shadows
I recently delivered a presentation on “Advanced Geometrically Correct Shadows for Modern Game Engines” at GDC 2016. If you weren’t fortunate enough to attend GDC, then you can catch up with what I was talking about right here! The presentation itself can be found on our developer website: https://developer.nvidia.com/gameworks NVIDIA HFTS (Hybrid Frustum Traced Shadows) is an advanced hybrid shad
Hybrid Frustum Traced Shadows
I recently delivered a presentation on “Advanced Geometrically Correct Shadows for Modern Game Engines” at GDC 2016. If you weren’t fortunate enough to attend GDC, then you can catch up with what I was talking about right here! The presentation itself can be found on our developer website: https://developer.nvidia.com/gameworks NVIDIA HFTS (Hybrid Frustum Traced Shadows) is an advanced hybrid shad
Nathan Horne – Technical Artist » Guide to PyQt/PySide in Maya (Pt. 1)
Why use PyQt/PySide at all in Maya? A larger array of available GUI elements to work with. A visual editor(Qt Designer). Object Oriented design. Signal/Slot mechanism, combined with an event driven system. Access to low level components such as the base QWidget, QObject, QAction, and QPainter. Much more! We are going to go over many things that are simply impossible within the context of Maya’s de
急減速多発地点データ | データ活用サービス | その他業務向け | パイオニア株式会社
交通事故対策には、どのようなデータを参照されていますか？ 警察署で把握されている事故情報や公益財団法人交通事故総合分析センター（ITARDA）で集約された交通事故データを入手・分析されるのが一般的ではないでしょうか？ 事故のデータは発生頻度が多くないため因果関係を読み解くのは難しいと言われます。そこで件数を増やすために複数年のデータを地図上で見てみますと、毎年移動しているように見えてきます。対策の効果で事故が減ることが期待されますが、別の場所では増えているということは、効果測定が難しいということになりますよね？ 一方、急減速多発地点は事故に比べて発生頻度が高く、事故との相関も強いと言われています。 参考：プローブデータによる交通事故多発危険交差点の抽出可能性に関する分析 そして複数年の急減速多発地点データを地図上で見ると事故データのように移動しない傾向が見られます。つまり潜在的に事故の前兆
パイオニア、急ブレーキを踏んだ場所をデータ化--交通事故低減へ
パイオニアは4月11日、ドライバーが急ブレーキを踏んだと思われる「急減速多発地点データ」を提供する専用サイトを開設した。交通安全につながる事業を実施している団体、企業へ有償で提供する。 同社では、自動車が走行した位置や車速などから生成された道路交通情報をプローブデータとして収集、保存。これをいかした独自のネットワークシステム「スマートループ」で、カーナビゲーションを搭載した車間で、渋滞情報を共有できる「スマートループ渋滞情報」を提供している。 今回提供を開始するのは、プローブデータを活用して車載機から収集した急減速多発地点データ。ドライバーが急ブレーキを踏んだと思われる地点を、事故につながる可能性のある地点として地図上に表示することで、道路形状や周辺環境の分析、改善策の検討に活用できるとのこと。改善策を実施した後に急減速多発地点データの実施前後の変化を分析することで、改良効果もはかれるとし
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industory2016 Unreal Engine 4でのリアルタイムセルルック3DCGアニメーションでの映像表現について
Rocket Pods - Booleans and Soft Select
Python向けのディープラーニングライブラリ「Keras 1.0」がリリース
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［お知らせ］CGWORLDが待望のKindle版を発売！
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ミニレポート：「ディテール重視」が追加されたピクチャースタイルについて改めて考える（キヤノンEOS 80D）