Dies habe ich bei Nagoya.Swift + August Study Session --connpass untersucht.
Ab diesem Zeitpunkt werden wir auch die von anderen Personen untersuchten Angelegenheiten beschreiben.
Ich habe mir den Quellcode von Magenta angesehen und Udacity trainiert.
Die Aktivität des Projekts Magenta, das durch maschinelles Lernen Musik erzeugt, ist weiterhin aktiv.
Das Verfahren zum Verschieben ist ebenfalls auf Qiita veröffentlicht.
Das Ausgabeergebnis, als ich versuchte, es mit Midi des Toho-Projekts (sicherlich Eiyasho) gemäß dem obigen Verfahren zu verschieben, war wie folgt. Irgendwie riecht es nach rotem freiem Papier.
Ich war überrascht, dass ich die Trommel ausgeben konnte, als ich es bemerkte. Ich möchte es probieren.
Als ich mir Magenta ansah, gab es einen Ordner mit dem Namen Magenta / Kokoro, also versuchte ich herauszufinden, wer es war.
Als ich auf 2016-jenkins-world-jenkins_inside_google.pdf verwies, wurde das CI in Google verwendet Es klingt wie der Name des Werkzeugs.
Ich werde gefragt, was ich für maschinelles Lernen empfehle, aber ich finde Andrew Ngs Maschinelles Lernen | Coursera gut.
Ich denke jedoch, dass ich ziemlich enthusiastisch und sicher sein muss (ich war ungefähr dreimal frustriert), und ich wollte es auch mit Python anstelle von Octave machen, deshalb empfehle ich den Google-Kurs. ..
Sie können den Code der Person, die daran arbeitet, im Voraus sehen, daher denke ich, dass er auch beliebt ist.
In den meisten Fällen funktioniert das Kopieren jedoch nicht. Zum Beispiel scheint tf.concat ein wenig anders zu sein als die vorherige Version.
ix = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size, num_nodes], -0.1, 0.1))
fx = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size, num_nodes], -0.1, 0.1))
cx = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size, num_nodes], -0.1, 0.1))
ox = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size, num_nodes], -0.1, 0.1))
# Doesn't work
# sx = tf.concat(1, [ix, fx, cx, ox])
sx = tf.concat([ix, fx, cx, ox], 1)
Das Beispiel, an dem ich dieses Mal gearbeitet habe, ist wie folgt.
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Nach dem Lernen wird es so sein. Sie können englische Wörter sehen.
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Das Gute an Tensorflow ist, dass es viele Tutorials gibt.
Dies ist ein Stoß.
Die Web-App-Entwicklungsumgebung wurde auf zwei Arten erstellt.
Eine Entwicklungsumgebung für Webanwendungen wurde unter Verwendung von Cent OS erstellt. Es scheint, dass das Verfahren auf das folgende Video verwiesen wurde.
Ich habe mit Docker Compose eine Web-App (Nginx + Rails + MySQL) erstellt. Ich habe auch die folgenden Schritte in Qiita gefunden.
Es gab eine Person, die ein Präsentationsmaterial bei HackMD erstellt und einen Kommentar zu MNIST von TensorFlow erstellt hat.
Hier ist das Material, das erstellt wurde.
Die nächste Veranstaltung findet am Samstag, den 16. September statt.
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