JSONhttps://www.JSON.org/json-en.html
統計の素人だけどPythonで機械学習モデルを実装したい、そんな人のための第一歩 - Qiita
はじめに 『統計にそんなに詳しくないけど、機械学習とかのモデルを自分で実装してみたい！』 ってことよくありますよね？ 『そんなこと全くないわー（#^ω^）』って思った人も素直になってください。 絶対に一度は思ったことがあるはずです。 とくにPythonでロジスティック回帰を実装したいと思ったことがある人は多いと思います。 多いはずです。 ここでは、統計の知識をヌルくと説明しつつPythonで実際に動くLogistic回帰モデルを実装します。 統計に詳しくない方でも無理なく出来るよう、統計の説明➔実装 を1ステップづつ進められるようにしました。 なんでかんで、統計モデルとか機械学習も自分で実装しながら覚えると効率がよかったりします。 この記事の対象読者 基本的にはデータサイエンスに多少興味ある方向けです。 ロジスティック回帰って聞いたことあるけど、よくわからん 上司がロジスティック回帰でクラ
JSON Patch
What is JSON Patch? JSON Patch is a format for describing changes to a JSON document. It can be used to avoid sending a whole document when only a part has changed. When used in combination with the HTTP PATCH method, it allows partial updates for HTTP APIs in a standards compliant way. The patch documents are themselves JSON documents. JSON Patch is specified in RFC 6902 from the IETF. Simple exa
子供のいる家庭に3Dプリンタを導入したら毎日が充実してきた - ソレドコ
こんにちは、石川と申します。普段はデイリーポータルＺというサイトで編集をやっております。 拙宅には、「おもちゃが無限に出てくる機械」があります。 機械から出てきたおもちゃの数々です（おもちゃ以外の物もあるけど）。もちろんこれはごく一部です。なんたって無限なので。 ちょっと想像してみてほしいんですけど、例えばあなたの趣味がカメラだったとするじゃないですか。一眼レフのカメラとかレンズとかが無限に出てくる機械があったらどうします？ 端的に言って最高じゃないですか。もちろん、そんな機械はないです。でも、あなたに子供がいた場合、子供にそれを体験させてあげることは可能です。なぜなら「おもちゃが無限に出てくる機械」があるから。 で、その「おもちゃが無限に出てくる機械」の本体が、こちらです。 机の上にある青いやつ。3Dプリンタといいます。普通のプリンタは紙に写真や文字を印刷しますが、3Dプリンタは簡単に言
黒騎士と白の魔王のキャラクターの作りについて - Grani Engineering Blog
こんにちは、アプリケーション部の松田(@kimika127)です。 Unite 2017 Tokyo講演「「黒騎士と白の魔王」にみるC#で統一したサーバー/クライアント開発と現実的なUniRx使いこなし術」 - Grani Engineering Blog 先日のUnite 2017 Tokyoでも弊社CTOの河合が触れたものになりますが、今回は黒騎士と白の魔王（以下、黒騎士）のキャラクターの作りについてより詳しくお話をしようと思います。 Spine Spectacle SkeletonAssetの準備 エフェクトを付ける ボーンとエフェクトとイベントを関連付ける 子Spectacle SpectacleEditor ボイス Spectacleの仕様要求と問題点の妥協点 Spectacle for UI エフェクトの裏への回り込み ゆがみシェーダ アルファマスク化 まとめ Spine まず
もう巨大なデータをgitignoreしなくていい！ ~git-mediaの使い方~ - 3度の飯と最新技術
はじめに gitはコミットごとにレポジトリ内のファイル全てをスナップショットとして保存するというリッチな 設計になっている。 それがgitの便利さの所以なのだが画像データや音声データのようなバイナリデータを持とうとすると 少しの変更でもそのたびにコピーが生じてファイルサイズ分の容量が増えることになり、あっという間にレポジトリが 肥大化してしまう。 特に学習結果をファイルに保持してテスト等に使いまわすようなプログラムを管理しようとすると アルゴリズムのパラメータを少し変えるたびに100kB近い容量が増えていき、実にイケてない。 普通なら.gitignoreに*.xmlと書いてデータ自体は手動管理したり、シンボリックリンクにして別ディレクトリに置いてそれだけrsyncで同期するようにしたりするんだが 過去の実験時の状態に戻れなかったり、毎回rsyncするのは不便だった。 なんか無いかなーと思っ
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
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