オープンソースライセンス比較用早見表
オープンソースライセンス比較用早見表 : Sheet1ABCDEFGHIJKLMN1ライセンスと著作権の表示変更した旨を示すことソースコードの開示ライブラリとして使用すること商用利用改変配布派生物に別のライセンスを課す特許の利用個人利用作者に責任を求めること商標の利用注記2No License必須可能禁止禁止禁止可能GitHubで公開したソフトウェアにライセンスを付記しなかった場合の条件3GPL v2.0必須必須必須必須でない可能可能可能禁止可能可能禁止言及なし4GPL v3.0必須必須必須必須でない可能可能可能禁止可能可能禁止言及なし5Affero GPL v3.0必須必須必須必須でない可能可能可能禁止可能可能禁止言及なし6Artistic GPL 2.0必須必須必須必須でない可能可能可能禁止言及なし可能禁止禁止7MPL 2.0必須必須でない必須必須でない可能可能可能可能可能可能禁止禁止
TensorFlowを社内向けにざっくりLTして回帰した(＋資料とか) - 病みつきエンジニアブログ
Googleが先日「TensorFlow」という機械学習ライブラリを発表していて、話題になっています。 さっそく今日社内で紹介LTしてきました。 「社内」のエンジニアの話で言うと、機械学習の会社ではないので、機械学習とかDeep Learningとかには深掘りして話していないです。もちろん、機械学習ライブラリとかも知らない、けど、「なんかGoogleからディープラーニングをOSSで出したって話題になっているぞ」っていう感じの人向けに話しています。 TensorFlowをざっくりLTしてみた from Mitsuki Ogasawara 公式チュートリアルをちょっとだけ逸脱した線形回帰をやってみたサンプルもあります。 ちゃんと自動で微分できてます。 github.com このライブラリ、結構良いなあと思うのは、Googleが使っているという実績力かなと思います。公開初日に「Googleのプロ
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https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Fopenoffice-docj.sourceforge.jp%2Fwiki%2Fimages%2FOSC2011TokyoFalll.pdf
オープンソフトウェア：OSSモデルカリキュラムV1：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
