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tail -f /dev/null•2 年前

Terraform: flatten を利用した tfvars の nest 構造

ALB Listener 1つにつき, 複数の Listener Rule と Target Group が紐づく (今回は Listener Rule と Target Group は 1:1 な前提で書いている). その為 nest した tfvars を定義し list の list を作り, flatten した map を生成するようにした. flatten() は list を受け取り, 要素を flat にして sequential に書き換えるものである. 非常に使いづらい. env terraform ver. 0.12.28 tf file locals { listene…

#Terraform#flatten

ネットで話題

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390ブックマークThese simulations show how to flatten the coronavirus growth curvewww.washingtonpost.com
55ブックマークPythonでリストをflattenする方法まとめ - Soleil cou coupéxef.hatenadiary.org
19ブックマークArray.prototype.flatMap & Array.prototype.flattenStage -1 Draft / February 9, 2016 Array.prototype.flatMap & Array.prototype.flatten Introduction # Array.prototype.flatten returns a new array that is one dimensional with all sub-array elements concatted into it recursively. Array.prototype.flatMap first maps each element using a mapping functio...bterlson.github.io
14ブックマークArrayを拡張（flatten,max,min,sum,uniq,first,last） - 素人がプログラミングを勉強していたブログjavascripter.hatenablog.com
14ブックマークBig Sky :: flatten() に再帰は必要ないmattn.kaoriya.net
10ブックマークKerasの使用例:Input(Embedding + Flatten) - Qiitaqiita.com
10ブックマークにひりずむ::しんぷる - subtest の出力をフラットにする Test::Flatten を書いてみた皆さん subtest 使ってますか？僕はよく使ってます。 でも最近いろいろとアレげだなーと思っていることがあって、適当に Test::Flatten とかいう謎モジュールをでっち上げてみました。 xaicron/p5-Test-Flatten - GitHub use Test::More; subtest 'foo' => sub { pass 'ok'; }; done_testing; というようなテストを走ら...blog.livedoor.jp
9ブックマークGitHub - tc39/proposal-flatMap: proposal for flatten and flatMap on arraysgithub.com
8ブックマークPythonでflatten（多次元リストを一次元に平坦化） | note.nkmk.menote.nkmk.me

関連ブログ

からっぽのしょこ•昨日

【Python】2次元スチューデントのt分布の作図

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、Pythonで多次元(多変量)スチューデントのt分布のグラフを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 2次元スチューデントのt分布の作図 定義式の確認 グラフの作成 パラメータと分布の形状の関係 自由度の影響 位置ベクトル(1軸)の影響 位置ベクトル(2軸)の影響 スケール行列(1,1成分)の影響 スケール行列(2,2成分)の影響 スケール行列(1,2成分)の影響 参考文…

からっぽのしょこ•昨日

【Python】多次元スチューデントのt分布の計算

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、Pythonで多次元(多変量)スチューデントのt分布に関する計算をします。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 多次元スチューデントのt分布の計算 確率密度の計算 スケール行列を使用 パラメータの設定 スクラッチで計算 クラスで計算 逆スケール行列を使用 パラメータの設定 スクラッチで計算 クラスで計算 標準化t分布による計算 統計量の計算 参考文献 おわりに 多次元スチューデント…

ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ•昨日

【Python】PyTorch で作る Vertical Federated Learning

NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 の1日目の記事です。 井上と申します。アメリカのシリコンバレーにあるドコモの子会社，DOCOMO Innovations, Inc. (DII) でシニアデータサイエンティストとして機械学習の研究開発に従事しています。 現在，DII は Amazon Web Services, Inc. とパートナーシップを組み，Federated Learning (連合学習, FL) の開発に取り組んでいます。 AWS Partner Network (APN) Blog の記事もご覧ください。 本記事は，FL の中でも，特に Vertica…

こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋•6 日前

barlowtwinsをcifar10データセットで動かしてみた

以前にJetson Xavier NXとpytorchでSimSiam表現学習(CIFAR-10)をやってみました 最新の表現学習を調べてみると、自己教師あり学習にbarlowtwinsなるものがあったので試してみました Facebookが自己教師学習barlowtwinsのコードを公開していたのでこれを使っています github.com 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 2.変更後のコード 3.実行 コマンドオプションの説明 感想 参考 この記事でわかること barlowtwinsとcifar-10を使って表現学習を実行する方法 1.実行環境 Jetson Xavier NX …

@ledsun blog•11 日前

インスタンス生成コストが大きかった

Ractor化する範囲を小さくしたら遅くなった - @ledsun blog で、Ractor化する範囲を小さくしたら処理が遅くなって混乱しました。 よくよくソースコードを確認したところ、変わっている場所がありました。 aligner = TextAlignment::TextAlignment.new(msg[:ref_text], msg[:options]) aligner.align(msg[:text], msg[:denotations] + msg[:blocks]) ここです。 元は次でした。 aligner = TextAlignment::TextAlignment.new…

CLOVER🍀•12 日前

npmでプロジェクトの依存関係の確認や、依存パッケージのバージョン確認などを行ってみる

これは、なにをしたくて書いたもの？ 以前、npm install（npm i）で使うバージョンについて調べてみました。 npm installなどで使うバージョンがよくわからなかったので、調べてみました - CLOVER🍀 なのですが。npmプロジェクトが依存しているパッケージを表示したり、より新しいバージョンがリリースされているかどうかなどはどうやって 確認したらいいのかなと思って調べてみると。 npmコマンドでできそうだったので、まとめておくことにします。 結論を言うと、npm ls、npm outdated、npm updateなどを使うと良さそうです。 環境 今回の環境は、こちら。 $…

ビジネスパーソン・ガジェット置場　empty lot for business•12 日前

ディープラーニング: DeZeroに実装されているVGG16の動きまとめ

こちらは自分でモデルを作成するために、DeZeroにも準備されているモデルVGG16とそれに伴う各クラスの動きをまとめておくページです。

inamori’s diary•13 日前

AtCoder Beginner Contest 272 D

https://atcoder.jp/contests/abc272/tasks/abc272_dどこへ進めるかはナイーブに実装しても十分に間に合いますね。 何歩で行けるかはQueueを使えばよいですが、RustではVecDequeというcollectionを使うようです。 // Root M Leaper #![allow(non_snake_case)] use std::ops::Add; use std::collections::VecDeque; fn read<T: std::str::FromStr>() -> T { let mut line = String::new();…

何だって、したしむ•15 日前

もし生物情報科学専攻の学部生が "StableDiffusion" を理解しようとしたら 4 ~ViT & CLIP~

前回cake-by-the-river.hatenablog.jp 今回は、前回紹介したTransformerの自然言語処理能力を画像処理の方面に応用した Vision Transformer (ViT) や、Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) について紹介していきます。 ViT 元論文： arxiv.orgVision Transformer (ViT) は Google が 2020 年に発表したモデルです。自然言語処理の界隈は、BERT (Devlin et al., 2018) など Transformer ベースのモデルが用い…

パソコン関連もろもろ•16 日前

MMOCR学習用のデータを自作して学習を行う

公開日：2022年11月16日 最終更新日：2022年11月24日 はじめに TRDGを使う方法 PySide6を使う方法 Pythonスクリプト 実行環境 準備するもの テキストファイルと辞書ファイル PySide6で使用するフォントファイル TRDGで使用するフォントファイル テスト用データも作る 学習する satrn_japanese_cfg.py satrn_train.py 結果 はじめに最近OCR学習用のデータを作ることにはまっています。以前に二つの方法を紹介しました。TRDGを使う方法touch-sp.hatenablog.com PySide6を使う方法touch-sp.hat…

からっぽのしょこ•16 日前

7.3.5：オプティマイザ(最適化手法)【ゼロつく4のノート】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、7.3.5項の内容です。DeZeroを利用して最適化手法を比較します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 7.3.5 オプティマイザ(最適化手法) ベンチマーク関数の準備 最適化 初期値の比較 参考文献 おわりに 7.3.5 オプティマイザ(最適化手法) DeZ…

Studyplus Engineering Blog•16 日前

Kotlinのアレ、Dartでどう書くの？ ~ 1人 FlutterKaigi unconference ~

こんにちは、モバイルクライアントグループの中島です。 ついこの間、約300~400年に一度のイベントがありましたね。 皆既月食+惑星食、道ゆく人が皆空を見上げていたのが印象的でした。 自分は残念ながら天体観測用の環境やカメラなどがなかったため、スマホのカメラでそれらしい写真を撮影するに留まりました。 www.youtube.com さて、今回はFlutterのお話をします。 11/16~18に行われる FlutterKaigi 2022 、自分もプロポーザルを提出したのですが、残念ながら落選してしまいました。 fortee.jp これから話すのは、採択されていたら話そうと思っていた話の一部です…

何だって、したしむ•17 日前

もし生物情報科学専攻の学部生が "StableDiffusion" を理解しようとしたら 2 ~U-Net~

前回cake-by-the-river.hatenablog.jp 今回は、細胞など医用画像のセグメンテーション（画像の中から細胞の部分のみを取り出す）で用いられる U-Net を見てみます。途中で FCN についても扱います。 U-Net 元論文： arxiv.org 前回のAlexNetは、少ないサンプルでしか適用できなかったCNNを様々なテクニックにより大規模データセットにも利用できるようにしました。しかし、医用画像処理などの文脈では次の問題が残ってしまいます。 得たい出力は、画像の分類ではなく、画像内の特定の領域の抽出である（より正確には、元の画像で対応する領域のピクセルを選ぶ sem…

からっぽのしょこ•17 日前

7.3.1-3：ニューラルネットワーク【ゼロつく4のノート】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、7.3.1項から7.2.3項の内容です。DeZeroを利用して2層のニューラルネットワークの学習を実装します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 7.3 ニューラルネットワーク 7.3.1 非線形なデータセット 7.3.2 線形変換と活性化関数 7.3.3 ニュ…

からっぽのしょこ•18 日前

7.2：線形回帰【ゼロつく4のノート】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、7.3節の内容です。DeZeroを利用して線形回帰の学習を実装します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 7.2 線形回帰 7.2.1 トイ・データセット 7.2.3 線形回帰の実装 参考文献 おわりに 7.2 線形回帰 DeZeroライブラリを使って、線形回帰…