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LTS(=長期サポート)はバージョン11から開始で、5年サポートで、3年おきにリリース。8以前も長期サポートだったので、同等とし、LTS に ○ を付けました。 このリリースサイクルですと、9もLTSにしないとおかしくないでしょうか？8→11への移行期間が4ヶ月しかないです。まぁ、恐らくバージョン8の商用利用も結局、2020年12月までのサポートに変わるのかもしれません。あと、OpenJDK と Oracle JDK のサポート期限は同一にして欲しいです。全て Java 8 は2020年12月にして欲しいです。 Ubuntu LTS の OpenJDK のサポート期限は発表になっていません。Ubuntu 16.04 の default-jdk は 8 です。Ubuntu 18.04 は default-jdk は openjdk-11-jdk ですが中身は Java 10 で、Java 1

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら

Linux、正確には Raspberry Pi でUSB無線LAN子機を使いたいのですが、不安定な物が多く、BUFFALO, PLANEX, IO DATA, NECの各商品のチップセットと Debian Jessie (Raspbian) での対応状況を調べてみました。Ubuntu も大体同じじゃないかと思います。 どのチップセットかはネット情報ですし不確実です。また、チップセットが分かったからといって Debian Jessie でちゃんと動作するかも不確実です。加えてバグがどれくらいあるかも不明ですし、ハードウェアの完成度も不明です。不確実な事だらけですが、参考程度にお願いします。表で「対応」と書いてあるのは、チップセットのドライバが Debian Jessie に入っているかどうかです。 あと、802.11n、Windows では 300Mbps で動作しても、Linux では 1

Ubuntu 16.04 に NVIDIA の CUDA のインストール方法です。私は主に Amazon EC2 の GPU インスタンスを使っているので、それ前提で書きます。Amazon EC2 の GPU インスタンス、g3, p2, p3 などで使えます。完全仮想化の hvm の方を使ってます。ストレージは20GB程度必要です。 なお記事の都合上、最新の CUDA および cuDNN をインストールしていますが、TensorFlow などの各種ライブラリを動作させるためには、タイミングによっては少し古いのをインストールしないと対応していない場合が多いです。 Ubuntu 18.04 へのインストール方法は https://qiita.com/yukoba/items/4733e8602fa4acabcc35 をご覧ください。 前準備 CUDA 9 のインストール CUDA 7.5 は

新たに FP8 に対応。E5M2（指数部5ビット、仮数部2ビット）、E4M3（指数部4ビット、仮数部3ビット）に対応。Ampere 同様、疎行列は密行列の倍の性能で動作します。 A100→H100が2年半で3倍の性能向上なので、10年で100倍のムーアの法則は2022年でも健在ですね。 GH200の対応クラウド Lambda Labs Vultr H100・H200の対応クラウド（下記全てH100およびH200の両方に対応もしくは対応予定です） EC2 p5e (H200), p5 (H100) Google A3 Ultra (H200), A3 (H100) Azure ND H200 v5, ND H100 v5 Oracle Cloud CoreWeave Lambda Labs Vultr さくらのクラウド ConoHa VPS Google が1台に16GPU、AWS と Az