きのこる庭

最近Win機を購入して 仮想環境どうしようかなーと思っていたのだが、「せっかくだし使い慣れたVagrantではなく思い切ってDockerでつくってみるか」と思い立ったので 勉強がてらDockerでサーバを立ててみた。

前提となる環境

* Windows 10 Home Edition
* Docker Toolbox

やったこと

1. Angular+Node用のDockerfile及びimageの作成
2. 1で作成したimageをもとにコンテナを作成しつつ、ホストマシン上でコードをいじれるようマウント
3. 実際にサーバを立ち上げてみる
4. ホスト上からコードに修正を加えてみる
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　なんとなく機械学習周りのツールをいじってみて、いざ学習モデルを組んでみようとTensorFlowのコードを見てみた所、なにやら奇妙で膨大な処理がつらつらと書き連ねられていて圧倒された…なんて経験をされた方も少なくないと思われます。確かにTensorFlowのコードは一見すると複雑怪奇ですが、プログラムの背景に存在している以下の4つの概念を抑えてしまえば 膨大なコードもうまく紐解いてゆくことが可能です。

　この記事ではTensorFlowによる学習のコードを見て どこでどういう処理が行われているのかなんとなくイメージできる事を目標として、簡単なモデルの例からTensorFlowにおける学習の導入まで段階的に議論を進めていきます。
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最近Kerasに関して勉強をする機会があったためまとめました。
Kerasで多層パーセプトロンを構築されている方は 幾何的な理解の助けにご利用下さい。
( どちらかというと学習メモ用に走り書きしただけなので 難解な部分, 認識の誤り等残っている可能性があります。
その際にはお手数ですがTwitter(@irration)までご連絡いただけましたら幸いです )

また、今回はモデル構築部の幾何的な理解を目標としているため、実際のKeras部分を用いた学習に関しては省略しております。ご了承下さい。

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先日無事入籍を終え、結婚式に向けてあれこれ準備が必要になるということで、友人の何人かがやっていたように家庭内でRedmineを導入した。「結婚式準備」プロジェクトを立ち上げて暫く運用していて 最近ようやく運用が落ち着いてきたため、今度は少し欲が出てきた。
現状、チケットが更新されるタイミング・何のチケットが更新されたか等タイムラインでしか把握できない状態になっているので、Slackを使って チケットが更新されたらリアルタイムに通知が飛ぶようにした。最近一部の界隈では家庭内でこういうツールを導入するのもよくある流れになってきたのかなあとは思う(ねーよ)ので、流行に便乗してみようといった所だ。導入・設定に苦戦するかなあと思ったら、元々Redmineが入っている状態から15分くらいで意外とサクッと導入できた。

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機械学習等で最近国内でも徐々に人気の高まりつつあるPythonだが、雑多なタスクの自動化等しているうちに Pythonが結構しっくり来ている。
せっかくならWebアプリケーションもPythonでつくれるようになりたいなあということで Flask, Pyramid 等色々調べていたが、まずはDjangoでしょ という事で Djangoを始めた次第。

そんなDjangoだが、Vagrantによる導入時点で早速ハマった事があったので備忘録として残しておく。

環境は以下を使用しました。

・Python 3.4.3
・Django 1.7
・Vagrant 1.7.4

※ 前提として Python, Django, Vagrantは既にインストール済みであること。
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