ある日帰宅したら、夫が女装していた。 その時はネタのつもりだったそうだが、デブのおっさんがただフリフリのメイド服を着ただけで、はっきり言って気持ち悪いだけ。何を言っていいのかわからなかったので、特に何もツッコミは入れなかった。 しかし、その時に夫の中で何か目覚めてしまったようで、度々女装姿を目撃することになる。 何度目か目撃したところで耐えられなくなり、「1ミリも似合ってないし気持ち悪い。女装するなら私にその痕跡を一切見せるな。話題にも出すな。子供ができたら辞めろ。」ということを言った。 夫は了承した。「気持ち悪くてごめん」とも言っていた。その姿が何だか可哀想で、タンスから衣装が出てる程度であれば見て見ぬ振りをしたし、夫婦の馬鹿馬鹿しい会話もいつも通りにしていた。 しかし、約束をしたにもかかわらず、私が残業から帰ると女装姿でリビングの床で寝ている夫を何度も目撃した。その度に「私との約束が守
なぜ女子大生は「スタバの写真」をSNS(インスタ)にシェアしてしまうのか? 100人に聞いてわかったスタバの「SNS上での価値の高さ」と5つの理由。 今回は「なぜスタバの写真をSNS(インスタ)にあげてしまうのか?」について、首都圏100人の女子大生にアンケートした結果をまとめました。 ※全体を正確に調査したものではありません、あくまで参考までにご覧ください。 結果1)87%が「インスタをつかっている」 まず一つめのアンケートは「どのくらいの人が、インスタをつかっているか?」を聞いてみました。 結果としては「つかっている 87%」「つかっていない 12%」「以前つかってた 1%」となりました。※3択にて実施 もう「おしゃれな人」だけじゃない。広がるインスタのユーザー層。 あまりに「インスタをつかっている人」が多かったので、すこし話も聞いてみたところ、以下のような意見があがりました。 ・もう
序盤から中盤にかけての中心は音読、英作文、文法であった。 特に英作文と文法は非常に重視しており、一番時間をかけた。 中盤から終盤にかけては精読、多読、ボキャビルを行った。 文法を叩き込んだ後に精読と多読を行ったのは誤読せずに済んだので良かったと思う。 学習時間の内訳をグラフで示すと以下のようになります。 英作文と文法で約60%を占めています。英文法を徹底的に体に叩き込みました。 逆に精読、多読、発音が占める割合は低くなっています。特に発音が少ないのは後で後悔することになります。 学習の詳細 ここでは各トレーニングに使った教材について簡単なコメントとともに書いておきます。 音読 音読の一冊目はコレをやりました。英語上達完全マップの作者が書いた本なので、音読のトレーニングがしやすいように構成されています。そのため、様々な人が書いていますが音読の一冊目にはこれをやっておけば間違いはないと思います
Encoding and Decoding TensorFlow provides Ops to decode and encode JPEG and PNG formats. Encoded images are represented by scalar string Tensors, decoded images by 3-D uint8 tensors of shape [height, width, channels]. (PNG also supports uint16.) The encode and decode Ops apply to one image at a time. Their input and output are all of variable size. If you need fixed size images, pass the output of
はじめに Deep Learningで画像を精度よく分類するにはとにかく枚数が必要です。しかし、大量の画像をすべて手作業で用意・タグ付けするのは困難です。そこで、タグ付けされた画像を加工することで画像の枚数を増やす(水増しする)ことが行われます。 今回は、水増しするためにどのようなことをするのかをTensorFlowのコードから学びたいと思います。 具体的にはCIFAR-10のコードから学んでいきます。 cifar10/cifar10_input.py 実際のコードでは以下のように複数の処理を組み合わせて画像の水増しを行っていました。 # Image processing for training the network. Note the many random # distortions applied to the image. # Randomly crop a [height,
あれやこれやとチュートリアルを見ながら四苦八苦、 TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する こちらを参考にさせて頂いて、画像さえ用意すれば動かせるところまで行きました。 でもOpenCVの利用が前提なんですよね。 目標としてはAWS Lambdaの上で動かしたかったので、こうなると AWS LambdaのPythonから利用出来るOpenCV3.0のライブラリを作成する手順 に従う必要があって、デプロイ用のマシンをいじる必要があり、ちょっと面倒です。 cv2で読み込むのと微妙に結果は違ってしまうんですが、tf.image.decode_jpegを使ったコードを書いてみました。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf NUM_CLASSES
The documents in this unit dive into the details of how TensorFlow works. The units are as follows: High Level APIs Keras, TensorFlow's high-level API for building and training deep learning models. Eager Execution, an API for writing TensorFlow code imperatively, like you would use Numpy. Importing Data, easy input pipelines to bring your data into your TensorFlow program. Estimators, a high-leve
データ並列とは 前回はDistributed TensorFlowのビルドからモデル並列までを行いましたが、今回はデータ並列による学習を試してみます。並列化にはモデル並列とデータ並列の2種類がありますが、大雑把に言うと下記のようになります。 モデル並列: データ1000個に対する巨大な演算1回を100人で分担する データ並列: 1人あたりデータ10個ずつ小分けにして100人で分担する モデル並列は当然ながらモデルに依存するので、データ並列で一度に扱うデータを減らすほうが汎用性は高いといえるでしょう。 パラメータの共有 学習におけるデータ並列化では、同じパラメータを持ったモデルのコピーを複数作り、バッチを小分けにしてそれぞれのモデルのコピーに渡し、各々に微分を計算させます。つまり同じパラメータをもったモデルをデバイスごとに持たせなければならないのですが、そのあたりの扱いが少しわかりにくいです
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Find, install and publish Python packages with the Python Package Index Search PyPI Search Or browse projects The Python Package Index (PyPI) is a repository of software for the Python programming language. PyPI helps you find and install software developed and shared by the Python community. Learn about installing packages. Package authors use PyPI to distribute their software. Learn how to packa
.(ドット)何とかってファイルを管理する方法です。 .vimrc,.vim,.bash_profile,.wgetrc何でも来たれです。 対象者:環境設定するのに毎回設定を書くのめんどくせんだよって思う人 前提条件:ドットファイルの設定を行っていること。GitHubについての基礎の基礎知識がある。 必要なソフト:git 終着点:環境設定がgit cloneによって一瞬で終わる。 GitHubにリポジトリを作成 まずは何はともあれGitHub上にdotfilesリポジトリが必要です。 サインインして右上の+ボタンからnew repositoryを選択して、リポジトリを作成しましょう。 先述したとおりdotfilesで作るのが主流みたいです。まぁなんでもいいけど。 repository nameのところにdotfilesって入力して、create repositoryボタンを押せばできます。
2016年12月に発表された通り、2017年1月より代表取締役社長に就任した伊藤浩樹のもと、新体制となったピクシブ株式会社。 新代表はどのような想いでピクシブの代表となったのか。そして、pixivを中心としたプロダクト群を通して、どのような未来図を描いているのか。今の率直な胸の内を尋ねてみた。 「ピクシブの可能性を誰よりも信じている」 ── まずは、このたびの代表就任おめでとうございます。 ありがとうございます。 ── 最初に前代表からこのお話を伝えられたとき、どう思われましたか? 驚きはあったものの迷いはなかったですね。 自分自身、入社してからの4年間、本丸のpixivだけでなく多くの新規事業、さまざまなプロジェクトを手がけてきました。今いる120人あまりの社員についても、全幅の信頼を置いています。ピクシブの可能性を誰よりも信じていますし、この仲間とならどんな事業やプロダクトもやっていけ
小芝敏明がピクシブの"開発本部長(VP of Engineering)"に就任。小芝敏明とはどんな人物なのか?これからピクシブをどのように変えるのか?その想いを聞いてみましょう。 この2年間、"開発文化を創る"というチャレンジをしてきた "古き良き時代から来ました。真面目なSE、真面目にSE" @bash0C7こと小芝です。どうぞ、よろしくお願いします。 ── 小芝さん、メディアでもブログでも、毎回その挨拶ですね。どういう由来が!? 自分の職業を一言で表現するなら「システムエンジニア」という言い方がフィットすると考えてます。広義のシステムを扱う仕事が自分の天職と思っていて、そのように名乗りも使っています。言い回しはソロアイドルの寺嶋由芙さんインスパイアです。 ── 仕事の活動だと、今のピクシブの広告配信プラットフォームを手掛けたり、RubyKaigiの運営に関わるなど、最前線のエンジニアと
Program pixiv pixiv is an illustrators' community with over 30,000,000 registered users. Program Logo Period 2016/04/01 〜 2019/03/18 Bounty Range ¥10,000 ~ ¥300,000 Rules Only test for vulnerabilities on web application stipulated in scope section. Any vulnerabilities reported on web applications out-of-scope are not eligible for bounty rewards. ****************************************************
「(期末に向け)さらに伸び率が鈍化する。成長を加速する材料はないのか」「(比較・購入サイトとしての)優位性が下がってはいないか」――。カカクコムの決算説明会では、アナリストから次々と厳しい質問が飛んだ。 2ケタ増益でも株価は低迷 2月2日に同社が発表した2016年4~12月期(第3四半期)決算は、売上高332億円(前年同期比11.7%増)、営業利益154億円(同12.3%増)というもの。高収益企業が多いネット業界の中でも、カカクコムのように2ケタの利益成長を続け、40%台後半という営業利益率を維持する企業は多くない。 にもかかわらず冒頭のような厳しい声が相次いだ理由は、カカクコムが同日、業績予想の見直しを発表したことにある。通期の業績見通しを売上高450億円(従来予想比30億円減額)、営業利益を210億円(同20億円減額)に下方修正したのだ。 これまで右肩上がりに成長してきた同社にとって、
エンジニアにとって最も大切なことは、お腹が出ていないこと。 と、15年前に私の見ていたサイト界隈で決着がついたのですが、エンジニアである私が必要だなと思うスキルって自分の中では時折変わっているので並べてみます。 可読性の高さ プログラムを書く仕事に就いたこともあって、一番大切なことは可読性の高さだと上司に面接で熱く語ったのは良い思い出です。技術屋でない上司はちんぷんかんぷんのようでしたが、バグを出さないためには、誰が見ても読みやすいコードを書くことによりバグも見つけやすくなるし、そこまで気遣いができればバグを残すことはなくなると思ってました。 この難しさは、自分にとって読みやすいというだけでなく、誰が見ても読みやすいということです。そのために、個性を取り除いていく作業を良くしたものです。 丁寧であること プログラムを書いたり、レビューをするようになったり、繰り返しているうちに次第に思うよう
東京大学より、英語学習・無料オンラインコース「English Academia」がリリース!どなたでも学べます! 東京大学から、また新しい英語学習・無料オンラインコースがリリースされました。 名づけて、 「English Academia」(イングリッシュ・アカデミア) https://utokyo-ea.com/ です(パチパチパチ!)。 このコースは、どなたでもご利用いただけ(学生であってもなくても、社会人であろうと、誰であろうとOK!)、スマホからでも、PCからでも学ぶことができます。 イングリッシュ・アカデミアは、これから研究ライフをはじめる、学部生、大学院生向けに開発された、初心者向けのアカデミックコミュニケーションのサイトです。どうぞふるってご利用下さいませ。どうぞよろしく御願いいたします。 ▼ いまさら「アタリマエダのクラッカー」ですが、グローバル化が進行しています。そんなな
当方は機械学習の全くの初心者なので、間違ったことを書いている可能性があります。内容についての保証は致しません。 ↑むしろ、間違った理解をしてるようならば、教えて頂ければとても感謝します。 結局TensorFlowのプログラムを追い掛けならがら、ググりながら本を読みながら進んでいくことになるのだが、理解が浅いというか、何となく理解した気になっても、自分では全く書けないことが多い。くそう。 結局、プログラムのフローはどうなってるの?ということで、チュートリアルの中ではバラバラになっているプログラムを一つにまとめてみようよ。 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784]) y_ = tf.placeholder("float", shape=
ホーム » TensorFlow » TensorFlow : (r1.0) Programmer’s Guide : 変数: 作成、初期化、保存そしてロード TensorFlow : (r1.0) Programmer’s Guide : 変数: 作成、初期化、保存そしてロード (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 更新日時 : 09/10/2017; 04/27/2017 作成日時 : 02/09/2016 * 本家サイトのドキュメント構成の変更に伴い、本ページは以下のページをベースにするよう変更しました (09/10/2017) : https://www.tensorflow.org/versions/r1.0/programmers_guide/variables * (obsolete) 本家サイトのドキュメント構成の変更に伴い、本ページは
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