TensorFlowの勉強メモです。 TensorBoardを使ってみたので、出来るだけ分かりやすく解説してみたいと思います。 TensorFlowのコードは主にこちらの書籍を参考にしています。 はじめに 1月から12月までの各月の平均気温の変化を、四次関数で近似するプログラムを例に、TensorBoardの基本的な使い方を解説してみます。 まずはTensorBoardを使わないコードを紹介してから、そのコードへTensorBoardで表示するためのコードを追加していきます。 TensorBoardを使わないで実装 # 必要なライブラリのインポート import tensorflow as tf import numpy as np # 変数の定義 dim = 5 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, dim + 1]) w = tf.Variable

import tensorflow as tf a = tf.constant(2, name='A') b = tf.constant(3, name='B') c = tf.add(a, b, name='C') sess = tf.InteractiveSession() writer = tf.summary.FileWriter('./logdir', sess.graph) tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(c)) $ python3 tensorboard_graph.py 5 $ tensorboard --logdir='./logdir' TensorBoard 0.4.0rc3 at http://localhost:6006 (Press CTRL+C to quit) するとカレントディレ

※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B

はじめに こんにちは。モバイルアプリサービス部の平屋です。 本記事では、Xcode を使い続けるうちに増えてしまうファイルの内容や保存場所を紹介します。 各保存場所に「古い OS のサポートファイル」や「使用していないプロジェクト用のファイル」などの不要ファイルあれば、本当に削除しても問題ないかを確認した上で削除してしまいましょう! 今回、不要ファイル削除を試してみたところ、合計約 76 GB のファイルを削除することができました。 検証環境 macOS Sierra 10.12.1（16B2555） Xcode Version 8.2 (8C38) 目次 Device Support Derived Data Archives Simulator Apps Document Device Logs Device Support 内容 実機デバッグを行うために必要なファイル Xcode を

So here is a tip for you: Download a free version of CleanMyMac X. It deletes development junk and other unwanted items from your Mac. It also reveals shady apps that usually work in the background. Now, see more ideas and solutions below. Features described in this article refer to the MacPaw site version of CleanMyMac X. Xcode is an Apple-created developer's toolkit for iOS and macOS app develop

Python向けディープラーニング・フレームワークのKerasが2.0にアップデートしました。 https://blog.keras.io/introducing-keras-2.html 今回は2.0のアップデート情報と、プログラムの書き方の変更箇所をおおまかにまとめていきます。 加えてKeras1.2とKeras2.0の違いをCifar10で比較してみたいと思います。 アップデートによる変更箇所 変更内容を掻い摘んで訳していきます。 即興で意訳してます、間違いが合ったらご指摘くださいm(_ _)m。 TensorFlow連携 KerasのバックエンドとしてTensorFlowを2015年12月からサポートしていましたが、TensorFlowのコードベースからKeras APIは隔離していました。 Keras2.0ではTensorFlow1.2ベースで直接呼び出し可能なAPIを提供します

目標 教師なしデータを使い、word2vecを学習させ、それをEmbedding層としてテキスト分類問題に応用する。 知識 単語をベクトル化する。今回はpythonライブラリであるgensimを使用して、実装する。このライブラリは以下の論文を参考にしている。 ・Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space ・Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 転移学習とは学習済みのモデルを利用して、新たなモデルを構築する手法である。 今回の場合でいうと、次のようである。 学習済みのモデル→gensimのword2vecモデル 新たなモデル→文書分類モデル 転移学習を利用した文書分類の論文 Convolutional

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker BlazingText: 複数の CPU または GPU での Word2Vec の並列化 AWS は、Amazon SageMaker の最新組み込みアルゴリズムとして Amazon SageMaker BlazingText をリリースします。BlazingText は、Word2Vec 埋め込みを生成するための教師なし学習アルゴリズムです。大規模コーパスには単語の密なベクトル表現があります。Word2Vec の最高速実装である BlazingText が、以下を使用する Amazon SageMaker ユーザーにご利用いただけるようになりました。 シングル CPU インスタンス (Mikolov によるオリジナルの C 実装および fastTextなど) 複数の GPU を備えたシングルインスタンス、

Check out "Do you speak JavaScript?" - my latest video course on advanced JavaScript. Language APIs, Popular Concepts, Design Patterns, Advanced Techniques In the Browser (If you are lazy jump to this section to learn what is this article all about.) Remember The Island movie from 2005. I watched it again these days and I realized that the old sci-fi titles start with something really interesting.

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使用中の設定を保存する 使用中の Sublime Text の設定をバックアップ（保存）します。 エクスプローラーのアドレスバーに 「%AppData%\Sublime Text 3\Packages\User」と入力し「Enter」キーを押します。 通常は、下記フォルダが開きます。 「Default (Windows).sublime-keymap」「Package Control.sublime-settings」 「Preferences.sublime-settings」、3つのファイルをバックアップ（コピー）します。 （特定のファイルが存在しない場合もあります ※後述） これでバックアップは完了です。 これら3つのファイルは 「Default (Windows).sublime-keymap」が、キーバインド 「Package Control.sublime-settings」が

Ruby 2.5 がリリースされたので、そろそろ Ruby 2.3 から 2.4 にしようかと思う今日この頃です。 この前 Ruby 2.5 の変更内容の記事を書きましたが、Ruby 2.4 についてちゃんと調べてなかったので今さらですが調べてみました。 元ネタは https://github.com/ruby/ruby/blob/v2_4_3/NEWS です。 長くなったので3つにわけてます。 全般 - このページ 組み込みライブラリ 標準添付ライブラリ 条件式中での多重代入が可能 メソッド引数で rescue 修飾子が有効 トップレベルで return 可能 Refinements Symbol#to_proc で Refinements が有効 BasicObject##__send__ で Refinements が有効 Module#refine の引数にモジュールを指定可 Mo

Fresh off the success of its first mission, satellite manufacturer Apex has closed $95 million in new capital to scale its operations.  The Los Angeles-based startup successfully launched and commissioned…

テクノロジーやビジネスやライフスタイルに関する様々な情報を発信する、ワイドショー的なチャンネルです。ビジネス、キャリアハック、ライフハック、メンタルヘルス、資産運用、節税、ブロックチェーン、暗号資産、AI、NoCode、ファッション、メンズ美容などのトピックが多いです。

転職ドラフトで1000万円超えのオファーを2度貰ったエンジニアが「評価された理由」と「正社員で働く意味」について考えてみました。転職キャリア 【キャリア/転職ドラフト】正社員/契約社員エンジニアという働き方のメリット/デメリット - YouTube ここ数年はフリーランスエンジニアとして色々な企業様でお世話になっているのですが、「正社員は嫌だ」というわけではなく、また「自分の市場価値をシビアに知っておきたい」ということもあり、転職ドラフトには毎回参加させて頂いております。 転職ドラフトに関してご存知ない方はこちらとかこちらの記事が参考になると思われます。 ちなみに私は転職ドラフトや運営会社のリブセンスさんとは何の関係も無いのでステマとかではありません。 どんなオファーを貰ったのか 私の場合、年齢的に普通におじさんだということもありまして、オファーが0件の場合も多いのですが、有り難いことに今

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日本のオンライン海賊版の歴史をふり返ると、時代時代にさまざまなトレンドがあった。Warezに始まりNapster、WinMX、Winny、Share、BitTorrentなどのP2Pファイル共有、YouTubeやニコニコ動画などのストリーミングプラットフォーム、そしてMegauploadやRapidshare、Rapidgator、Uploadedなどのサイバーロッカーへ。 日本でも昨年10月にリンクサイト「はるか夢の址」の運営者や投稿者が摘発され、サイバーロッカーへの注目（というか圧力）が高まっている。ただ、海賊版の世界を観察していると、サイバーロッカー型の海賊版はすでに過去のものになりつつある。たとえば、サイバーロッカー自体の人気は2012年のMegauploadの閉鎖前後にピークアウトし、根強い人気のBitTorrentですら下降の一途を辿っている。 Rapidshare、Megau

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[0. 概要] 最近いろんなパソコン(OSX)にgcc-5を入れる機会が多かったので備忘録としてその方法を書いておきます。 gcc/g++の導入に関しては、macportsの方がhomebrewよりかなり簡単にできます(主観)。また、コンパイラの使い分けや切り替えに関しても、macportsはかなり便利です。 例えばOpenMPを使う場合、GCCのバージョン4.2から正式にサポートされるようになったらしいのですが、OSX標準のものだとできないので、gcc-4.9あたりを入れておけばいいと思います！ [1. macportsのインストール] 以下のリンクを参考にしてください Xcodeを入れてMacPortのdmgをダウンロード、インストールするだけです！ http://qiita.com/us10096698/items/54195e60b7afb60105ef [2. gcc/g++のバ