AlexNet [A Krizhevsky, 2012] このページはDeep Learningモデルを使って画像認識をする方法を一通り学ぶ初心者向け実習教材として作られました。 ここではPython環境でCaffeフレームワークを利用して画像認識モデルを学習、評価する方法を学ぶことができます。 準備 0. Docker+Jupyter環境の構築 1. Pythonと数値計算 1a. Pythonと数値計算 練習問題解答 画像認識 2. Caffeを使った画像分類 3. 手書き文字認識モデルの学習 4. 学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング その他 5. Caffeの動作環境に関して 参考 スライド資料 Caffe deep learning framework Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for
最新版のWindows 10を中心に、技術情報や活用術など、Windowsにまつわるあらゆる情報を、ライターの塩田紳二氏が毎週深く深く掘り下げてお届け！ 2025年06月08日 10時00分 PC 第485回 Windows Subsystem for Linux（WSL）のソースコードが公開された 5月20日に米国で開催されたBuild 2025イベントで、WSLをオープンソース化することが発表された。その後、2日ほどしてソースコードがGitHubで公開された。 2025年06月01日 10時00分 PC 第484回 WindowsのコマンドラインでGrapheme Clusterを正しく扱うには PowerShell 7で文字列中にZWJ（Zero Width Joiner）などを使った複雑な絵文字を入れると、カーソル位置がずれてしまう。これは、コマンドラインのユニコード文字列のGra
amakan での設計を例に、RailsでSingle-Page Applicationをつくるときの自分のやり方をまとめてみます。 Gem 「JavaScriptで書かれたReactのコンポーネントからHTMLを生成する」というのをRubyでやるために、RubyのV8エンジン実装であるmini_racerというGemを使う。この処理を楽に実行するために、react_on_railsというGemも使う。 gem "mini_racer" gem "react_on_rails" View body要素内のHTMLは全てReactで生成するので、layout以外にviewのテンプレートは存在しない。 Controller 初回リクエストの場合はHTMLを返す ページ遷移時に呼ばれるリクエストの場合はJSONを返す 外部サイトからブラウザバックで戻ってきたときにJSONを見せない という要求に
Webアプリにリアルタイムの双方向通信が必要な場合、WebSocketを選ぶのは自然なことだと思います。では、どのツールでWebSocketサーバを構築すべきでしょうか。パフォーマンスは重要ですが、開発のプロセスも見過ごしてはなりません。パフォーマンスを基準にするだけでなく、開発のしやすさも考慮に入れるべきでしょう。今回の大合戦では、Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Rubyのそれぞれの言語によって慣用的な手法で実装されたシンプルなWebSocketサーバを比較したいと思います。 テスト内容 サーバに実装するのは、 echo と broadcast の2つのメッセージのみを扱う非常に単純なプロトコルです。echoは送信クライアントに返され、ブロードキャストは全ての接続クライアントに送信されます。そしてブロードキャストが完了すると、結果メッセージが送信者に返されます。
jenkins で回してる ci のジョブを digdag で書き直してみたけど、フローがひと目で分かるし、git で管理できるし、並列化も簡単だし最高だ。— Kosuke Adachi (@foostan) October 8, 2016 ということで Jenkins のジョブを Digdag に置き換えて Git で管理すると最高なので、今困っている人はやりましょう。1日あれば多分終わります。 今回試したのは CI のジョブですが、どんなジョブでも応用できると思います。 詳しく こないだ Rebuild 152 聴いていたらその会話の中に「Jenkinsおじさん」ってワードが出てきたんですよ。 rebuild.fm Jenkinsをそれなりの規模で使っている人ならお馴染みだと思うんですが、Jenkinsって自由度が高くてジョブの編集も簡単にできるから気をつけないとジョブがカオスな状態に
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