ロリータファッションの世界へようこそ - メンヘラ.jp
ごきげんよう、乙女のみなさま。 ロリータファッションはお好きかしら。わたくしはもちろん大好きでしてよ。 ……軽いジャブみたいなご挨拶をしてみました。もうだめ？ やめたほうがいい？ なぜか「ロリータ服の世界へようこそ」で企画が通ってしまいました。今回は、ロリータ服を「着る」ことに焦点を当てて、諸々の解説を行います。超・入門編です。 最初に申し上げておきますが、「入門」するために必要なことは、ロリータへの憧れだけです。まずは、己の美意識と自意識を極限まで高めていきましょう。あなただけの憧れのスタイルがあるはずです。私にはあります。そのスタイルが結果的に「ロリータ」や「ゴシック」だった、ということです。人によって、それがパンクだったり、和服だったり、ストリート系だったり、ユニクロだったり、ハイブランドだったりするのでしょう。 こんなにも服がある世の中ですから、ロリータ服に憧れたなら、既に「入門」
Pythonで書かれたイカしたLisp: Hy - Qiita
これはiRidge Advent Calendarの七日目の記事です。 この記事では、Pythonで実装されたLisp方言のHyを紹介します。 動機 株式会社アイリッジのサーバサイドエンジニア、tanaka.lispです。ウェブとPythonの世界を見てみたいと思い、Pythonの会社であるアイリッジでお仕事しています。 突然ですが、ぼくがこよなく愛する言語はCommon Lispです。業務ではもっぱらPythonを読んだり書いたりするわけですが、PythonはLispではないので、自動インデントに翻弄されたり、if pred1 and pred2: ...をif (and pred1 pred2): ...なんて書いてしまったりと苦労が絶えません。Lisper特有の禁断症状が顔を出すこともあります。S式のことを考え始めたり、おもむろに"Hyperspec 関数名"でググったり、Emacs
CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ - iwiwi 備忘録
とりあえず ImageNet 系の論文で、目に入ったものから順々にまとめていきます。情報・ツッコミ歓迎。 前処理・Data Augmentation Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。[103.939, 116.779, 123.68] を各ピクセルから引く。VGG はこれ。 Per-pixel Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。ピクセル・チャンネルごとに計算された平均を引く。即ち、224x224x3 個の値について個別に平均を計算し用いる。AlexNet 論文から使われており、ResNet もこれ。 Random Crop 256x256 ピクセルに画像をリサイズし、そこから 224x224 のパッチをランダムに取り出す。AlexNet 論文で使われていた。ちなみに Chainer の ImageNet サンプルはこれと Horizonta
インテル、ついに不揮発性のメインメモリ「Intel persistent memory」発表、実稼働デモ公開。2018年に新型Xeon「Cascade Lake」とともに登場予定
Intel persistent memoryはデータの保持に電力を必要としない、不揮発性メモリの一種だ。データをメモリからストレージに保存する必要がなくなるなど、コンピュータのアーキテクチャを一変させる可能性を持つ。 現代のコンピュータは基本的にメインメモリとしてDRAMを利用しています。DRAMはアクセスが高速な一方、容量あたりの単価は高く、それゆえ大量にコンピュータに搭載することが難しく、またデータを保持し続けるのに電力を必要とします。 このDRAMの能力と性質を補完するため、一般に現代のコンピュータには二次記憶装置として大容量で安価かつ電力がなくてもデータを保持し続けられるハードディスクドライブなどのストレージを備えています。 こうした現代のコンピュータの構造を一変させようとインテルが5月16日に発表したのが、大容量かつ低価格、しかもデータの保持に電力を必要としない、同社とマイクロ
Deep Reinforcement Learning: An Overview
We give an overview of recent exciting achievements of deep reinforcement learning (RL). We discuss six core elements, six important mechanisms, and twelve applications. We start with background of machine learning, deep learning and reinforcement learning. Next we discuss core RL elements, including value function, in particular, Deep Q-Network (DQN), policy, reward, model, planning, and explorat
Scalaで型クラス入門 - still deeper
型クラスについてつらつら考えていたことをまとめておきます。マサカリ歓迎。 型クラスって？ 型クラスとは一言でいうと。 アドホック多相 を実現するもの です。モから始まる名状し難いあれとは直接は関係ありません。 ではアドホック多相とは何かというと 異なる型の間で共通したインターフェースでの異なる振る舞いを 定義済みの型に対して拡張する ような多相のことです。 異なる型間での共通したインターフェースでの異なる振る舞い Javaの継承やインターフェース、Scalaのtraitを用いることで、異なる型間での共通したインターフェースを管理することができます。 trait SomeTrait { def someMethod(): String } class Foo extends SomeTrait { def someMethod(): String = "foo" } class Bar ex
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Neural Networks using Keras on Rescale with Hy - Rescale
GitHub - chainer/chainerrl: ChainerRL is a deep reinforcement learning library built on top of Chainer.
GitHub - matthiasplappert/keras-rl: Deep Reinforcement Learning for Keras.