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2018å¹´4月25日をもã¡ã¾ã—ã¦ã€ 『CodeIQã€ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è…•è©¦ã—サービスã€å¹´åŽç¢ºç´„スカウトサービスã¯ã€ ITエンジニアã®ãŸã‚ã®å¹´åŽç¢ºç´„スカウトサービス『moffers by CodeIQã€https://moffers.jp/ ã¸ä¸€æœ¬åŒ–ã„ãŸã—ã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã‚Œã¾ã§å¤šãã®ITエンジニアã®æ–¹ã«ã€ŽCodeIQã€ã‚’ã”利用ã„ãŸã ãã¾ã—ã¦ã€ 改ã‚ã¦å¿ƒã‚ˆã‚Šæ·±ã御礼申ã—上ã’ã¾ã™ã€‚ ã¾ãŸã€ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã®ãŸã‚ã®Webマガジン「CodeIQ MAGAZINEã€ã¯ã€ リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )ã«ä¸€éƒ¨ã®è¨˜äº‹ã®ç§»è¡Œã‚’予定ã—ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ã€‚ 今後ã¯ã€Žmoffers by CodeIQã€ã«ã¦ã€ ITエンジニアã®çš†æ§˜ã®ã‚ˆã‚Šè‰¯ã„転è·ã‚’サãƒãƒ¼ãƒˆã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€ã‚ˆã‚Šä¸€å±¤åŠªã‚ã¦ã¾ã„ã‚Šã¾ã™ã®ã§ã€ 引ã続ãã”愛顧ã®ã»ã©ä½•å’よã‚ã—ããŠé¡˜ã„申ã—上ã’ã¾ã™ã€‚ ã¾ãŸã€Cod
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GitHub - david-gpu/srez: Image super-resolution through deep learning
Image super-resolution through deep learning. This project uses deep learning to upscale 16x16 images by a 4x factor. The resulting 64x64 images display sharp features that are plausible based on the dataset that was used to train the neural net. Here's an random, non cherry-picked, example of what this network can do. From left to right, the first column is the 16x16 input image, the second one i
ã€ãƒˆãƒ¬ã‚¿3周年記念座談会・第1回】2013å¹´ã€ãƒˆãƒ¬ã‚¿ã¯ã“ã†ã—ã¦ç”Ÿã¾ã‚ŒãŸ : TORETA（トレタ） ブãƒã‚°
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