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Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

ｘ２乗と聞いて、こんな放物線を思い浮かべたり、 微分と聞いて、こんなイメージが浮かぶ人は、かなり数学を勉強したのだろうと思う。 でも、ここではいったん放物線のことは忘れて、 ｘ２乗とは、以下のように一辺ｘの正方形を順番に並べたものだと考えてみよう。 ここで、とある正方形と、すぐ隣の正方形との差分は、こんな風になる。 うんと近くの隣同士だったなら、コーナーにある小さな h^2 の正方形は無視できて、 実質的な差分は、上辺と右辺に張り付いている細長い「２つの、長さｘの長方形」になる。 差分は ２ｘｈ なのだが、これを「すぐ隣までの間隔ｈ」で割ると、２ｘだけが残る。 だから、 『ｘ^2 の、すぐ隣同士の差分は 2ｘ』 これが x２乗の微分 (x^2)' = 2 x の意味だ。 同じように、ｘ３乗という関数を、こんな風に一辺ｘの立方体を順番に並べたものだと考えてみよう。 この立方体の列で、すぐ隣の

ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ！Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。 この動画で学ぶこと ・環境構築の方法 ・numpyの基礎 Deep Learning 第2回:パーセプトロンを実装しよう以下の内容を学ぶ。 パーセプトロン ニューロンモデル AND回路 OR回路 XAND回路 XOR回路

なぜ一部を取得する必要があるのか 書式付きのテキストの場合、それぞれの場所で書式が異なります。 そのため無造作に中のテキストを変更してしまうと、意図しない結果になることがあります（書式がすべて同じになるなど）。 意図しない動作を防ぐためには、必要な部分だけを取得して操作を行う必要があります。 今回の内容 以下のサイトの内容に加えて、類似メソッドの紹介等を含めたものとなります。 TextRange.RunsメソッドとTextRange2.Runsプロパティ:パワーポイントマクロ・PowerPoint VBAの使い方-TextFrame・TextRange その他 内容の間違い等あれば指摘していただけると助かります。 特に、Wordはあまり使用したことがないので誤りが含まれる可能性が高いです。 対象オブジェクト 今回説明の対象とするオブジェクトは以下の通りです。 Office.TextRang

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孤独は心身ともに蝕むという。その最たるものは薬物中毒である。孤独感の強い人ほど薬物の中毒症状はひどくなる。 依存症のもとを正せば孤独感から来る虚しさと不安感のなせるワザ。しかし、孤独感にも色々ある。まず、すべての人に孤独感というものはあるという前提に立つ。要はその程度。もともと人は孤独である。その孤独感をいかに癒やすか、努力しなければならないが、社会的に疎外されている場合は、本人の並たいていの努力だけでは如何ともし難い。挙句の果てに、行き着く先が、部屋にこもってネットにしがみつく羽目となる。この世に生まれて以来スペードのカードばかりを引き続ける人もいる。人の世は、誠に不平等である。だからといって不平不満を募らせていても問題の解決にはならない。 孤独の蔓延が人々の命を奪う。孤独感や疎外感は肥満よりも深刻な社会問題（米研究） : カラパイア 何かから始め無くてはならない。まず生の人の声を聴くこ

みんな良いこと言うので、刺激を受けて考えたことを記録します。 生きてるだけで丸儲け ストレス対処法 撤退戦術 タスク殺すマシーン 人間に戻る儀式 運 技術力を身につける方法 車輪を再発明する 脱ゴールデンハンマー病 学習の助 優秀なプログラマとは？ おまけ 生きてるだけで丸儲け 優秀なプログラマーになるためのコツ · GitHub 優秀なプログラマーに「育つ」んだし、それには時間が必要 優秀なプログラマーになるということは、上記の通り長時間を要するということも踏まえると、メンタルヘルスにリスクがある環境に長時間暴露されることが不可避である 業界で長きにわたり活躍し続けている人というのは、それだけですでにひとかどの人物 すごく良いです。 優秀なプログラマになる前に、死んでしまっては元も子もありません。 生き延びることはなにより大切です。 幸か不幸か現状のIT業界はハードなストレスにさらされや

CEDEC2017「優れたエンジニアが集まり継続的に成長する会社にする方法 ～組織を急拡大させる採用育成評価ガイド～」講演資料です。

Outlook 2007 以降では色分類項目という機能が追加され、分類項目ごとに色分けができるようになりました。 しかし、この色の情報は個々のアイテムに保存されるのではなく、メールボックスの隠しアイテムとして保存されるものであるため、ほかのユーザーに送信すると色が変わってしまったり、なくなってしまったりします。 そこで、ほかのユーザーと色情報を共有したり、この情報をバックアップしたりするためのスクリプトを作成しました。 まず、色分類項目をエクスポートするスクリプトは以下のようになります。EXPORT_FILE を実際にエクスポートするファイルのフルパスに置き換えてください。 ' ここをトリプルクリックでスクリプト全体を選択できます。 Const EXPORT_FILE = "C:\temp\categories.txt" Dim olkApp 'As Outlook.Application

はじめに 連立方程式 初歩的な連立方程式 代入法 加減法 連立方程式の重要な性質 連立方程式が解けるか解けないか 不定 不能 クイズ 連立方程式と機械学習 とっても簡単な機械学習の例 現実の機械学習 解に関して データ次元に関して 最後に 発展的な話題 線形基底モデル ニューラルネットワーク 他の基礎的話題 数学 はじめに この記事では機械学習の初心者が、連立方程式という比較的馴染みのある数学からスタートして、学習とは一体何を行っているのかを把握し、その後、連立方程式を簡単に記述できる線形代数の世界に少しだけ足を踏み入れ、現代的な機械学習の初歩が理解できるようになることを目指します。 余力があれば、実際に線形代数の操作を手で行ってみると良いでしょう。 連立方程式 初歩的な連立方程式 連立方程式とは、例えば以下のような式を言います。 これを解く方法はいくつかあります。 代入法 １つは代入法で

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の

こんにちは、石垣りょうです。 インターネット上にうさぎとくまの絵を描いたりしています。 omocoro.jp 実は先日、父が急死いたしまして、それはもう頭が真っ白になったのですけれども、 遺族は悲しむ間もなく、葬儀の準備や手続きを行わなければなりません。 しかし葬儀に関する前知識があまりにも少なく、また真っ白になった頭で一から学ぶのはとても大変で、必要以上に手間取ってしまいました。 …というわけで、今回僕が体験した事を気軽に読める漫画にしてみました。どなたかのお役に立てれば幸いです。 編集部注：通常は自動凍結される確率は低いですが、芸能人やタレント、また、このマンガの作者が住んでいるような田舎町では、銀行が死亡情報を把握しやすいため、凍結されることもあります。 まとめ いかがでしたでしょうか？ 葬式や相続に関しては「法」と「お役所」に関わる事が多く、情報も説明も堅苦しい感じになってしまう事

実際に使っている超IT初心者向けに作ったパソコン講座の資料です。 初心者向けにかなり優しくオブラートに包んで作りました。 すぐ研修で使える最高の資料にしておきましたので、バンバン使って下さい。 記事：https://boxil.jp/others/a2282Read less

「数値最適化」は機械学習における中心的手法の1つです。多くの問題では、最適解を直接突き止めることは難しいものですが、ある解がどれほど適しているかを測定する損失関数を設定し、解を見つけるためにその関数のパラメータを最小化することは比較的容易です。 かつてJavaScriptを初めて学ぼうとしていた時 、結果的に数値最適化ルーチンを多数書きました。そのコードを特に使うこともなく置いていたので、それらのアルゴリズムの動作をインタラクティブな形で可視化したら面白いのではないかと考えました。 本記事の良い点は、コードが全てブラウザで実行できることです。つまり、アルゴリズムの動作をより把握するために、各アルゴリズムのハイパーパラメータをインタラクティブにセットしたり、初期位置を変更したり、どの関数が呼び出されるかを変更したりすることができるのです。 (編注：本記事ではスクリーンショットのみ公開しており

皆さんはスエード靴をよく履きますか？　かつては秋冬（これからの季節です！）の定番でしたが、最近では一年中履くことが一般的になり、活躍の機会がさらに増えています。 しかし、わかりにくいのがその手入れです。　靴屋によっては「ブラッシングだけで良いですよ」とか、場合によっては「ほぼメンテナンスフリーです」なんていう人も……。 今回は、そんなスエード靴の話です。　いくつかの靴屋、靴ケアグッズ売り場などでヒアリングした結果、また自分で試した結果を基に、スエード靴の手入れについて考えてみます。 また、記事の中でも実際にスエード靴の手入れグッズを使ってみて、その効果を確かめてみました。 （基本編）スエード靴の手入れ、基本はブラッシング まずは、靴屋、靴ケアグッズ売り場の誰もが口を揃えて唱える「ブラッシング」。私もスエード手入れのキモは、ブラッシングだと感じています。 スムースレザーでも手入れの基本はブラ

2024/10 ≪ 123456789101112131415161718192021222324252627282930 ≫ 2024/12 ようやくでしょうか。 朝、晩には少々肌寒さを感じるようになり大分過ごしやすくなりました。 こうなると急に着るものが楽しくなり始めます。 靴の秋冬素材といえばスエード もうすでにご存知かもしれませんがここで改めてスエードのお手入れを確認しておきましょう。 ぶつかって白くテカってしまった定番のつま先と両かかとの内側、 そしてホコリか軽度の雨ジミなのか・・白く何かが浮いています。 少々お手入れ不足かもしれませんね。 スエードのケアに使う主なアイテムはこの3品のみ！！ ブラシ、クレープ材（消しゴムの役割）、スプレー 磨き布やクリームやワックスもいりません。 簡単ですよねっ！ まずはブラシをシュシュッっと全体に掛けてホコリを払っていきます。 ホコリを掻きだす