いまさら聞けないElectronとは Electronは、クロスプラットフォーム向けのデスクトップアプリを開発できる、オープンソースソフトウェア（OSS）の開発プラットフォームです。HTML、CSS、JavaScriptといったWebフロントエンド技術を使って開発できるという特徴があり、Node.jsとChroniumで動作する、WindowsやMac（OS X）、Linuxなどのデスクトップ向けアプリを開発できます。 Electronは米GitHubが開発しており、「Atom」「Slack」「Visual Studio Code」などメジャーなデスクトップアプリで使われています。 2016年5月11日、Electronのメジャーバージョン「1.0」が公開されました。また、Electron製アプリの検証やデバッグなどを行うことができる「Devtron」のメジャーバージョン「1.0」、テステ

by amenclinicsphotos ac 義務教育は多くの国で実施されていますが、子どもが幼少期に何も教わらなかったら成長後にどのような影響が出るのかを、アニメーションで解説したムービー「What If You Were Never Taught Anything？」が公開されています。 What If You Were Never Taught Anything? - YouTube 幼い子どもは、自分のまわりの人間や環境を観察することで、世界を学びます。 例えば、子どもは大人の行動を観察して、動きを模倣します。このような学習形態は「観察学習」と呼ばれています。 大人が人形に対して暴言を吐いたり殴ったりするところを、子どもが見ていると…… 大人がいなくなった後に、子どもが大人と同じように暴力的な行動に出ることが分かっています。この実験は「ボボ人形実験」と呼ばれ、観察が学習を促すこと

以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記