raspberry pi 4B raspbian buster 環境設定の備忘録 - Qiita
raspberry pi 4B(4GB)を購入したので環境設定の備忘録 普段の環境がubuntuなのだけれど，raspberry pi 4に環境移行出来るか調査する． 特にinstallしたいアプリケーションは Mathematica python 3 (conda環境) julia texlive vscode atom (断念) stress test tools zotero (断念) pcloud aptでいれるやつ インストール Raspbian Buster with desktopを からダウンロードしてddでインストール Raspbian Buster with desktop and recommended softwareのミラーは 初期設定 ドキュメントは公式が充実している．セキュリティーを参考に設定にする． /etc/apt/sources.listを日本のミラーに
Mathematicaのわかりやすいイントロダクション 〜導入編〜 - Qiita
と答えが出てきます。32ビットとか64ビットとか関係のない、厳密値計算ができます。しかも高速に。 大学の研究ではMATLABもよく使われるので比較対象となり得ますが、 MATLABはあくまでも数値解析ソフトウェアであり、 数式処理システムであるMathematicaはできることがかなり異なります。 （その点では同じ数式処理システムであるMapleと比較したほうがいいでしょう。） 他のプログラミング環境では未だサポートが不充分な複素数が扱えたり、そもそも組み込み関数が5,000個近くあるので、知れば知るほど機能に圧倒されるでしょう。 Mathematicaの能力を手に入れるには Mathematicaを使うには、以下の方法があります。 買う。 Wolfram Mathematicaの公式サイトから オンライン購入できます。 HULINKS や 菱化システム などの国内代理店からも購入できます
PyTorchで深層学習を始めたい人のための基礎を紹介 データ構造のTensorと自動微分の使い方について｜翔泳社の本
Pythonライクにニューラルネットワークを構築できる、深層学習フレームワークのPyTorch。これから使ってみたい方のために、『現場で使える！PyTorch開発入門』（翔泳社）からPyTorchの全体像、基本的なデータ構造であるTensorとautogradを用いた自動微分の使い方を紹介します。 本記事は『現場で使える！PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装』の「Chapter 1 PyTorchの基本」を抜粋し、掲載にあたり編集したものです。 1.1 PyTorchの構成 まずはPyTorchのパッケージ構成の全体像を紹介します。表1.1のパッケージを以降使用していきますが、概要だけ理解できれば大丈夫です。 PyTorchの構成は表1.1のようになります。 表1.1 PyTorchのパッケージ構成 活性化関数、損失関数、SGDなどの用語は聞き慣れないかも
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Mathematica - Qiita Advent Calendar 2016 - Qiita
Mathematica - Qiita Advent Calendar 2015 - Qiita
