Go言語プログラミングに必要な、基本的な文法・機能についてまとめました。
Go言語プログラミングの流れ
WindowsからRaspberry PiへのSSH・リモートデスクトップ接続の方法
近年教育・趣味・産業と幅広い分野で使用されえている小型コンピュータとして、Raspberry Piがあります。
これは安価で手ごろに使用することができるのですが、別途モニターなどの入出力機器が必要になります。
Raspberry Piを使用するたびにこの入出力機器を使うのは煩わしいので、今回はWindowsからローカルネットを使用してRaspberry PiにSSH接続とリモートデスクトップ接続する方法を調べました。
WindowsへのGO言語コンパイラのインストール
Go言語（golang）は比較的新しいプログラミング言語ですが、WEBサーバやWEBアプリケーションの分野で広く使われています。
今回はこのGo言語の特徴とコンパイラのインストール方法を調べました。
Keras版CNNによるCIFAR-10データセットの学習
CIFAR-10は一般的な物体画像のデータセットであり、画像検出のテストとしてよく利用されます。
そこで今回はKerasを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を作成し、CIFAR-10の学習を行いました。
Keras版多層パーセプトロンによるMNISTデータセットの学習
KerasはTensorFlowのラッパーであり、TensorFlowと比べ簡単にモデルを作成することができます。
そこで今回はKerasを用いて多層パーセプトロンを作成し、MNISTの学習を行いました。
Windows版Anacondaを利用したKeras のインストール
TensorFlowは有名な機械学習用の数値計算ライブラリです。TensorFlowは非常に高度で、様々なモデルを作成することができます。しかし、TensorFlowは高度なことができる一方で、初心者には使いずらい一面もあります。
そこでTensorFlowのラッパーの一つにKerasというものがあり、TensorFlowと比べると簡単にプログラミングを行うことができます。
今回はWindows版Anacondaを利用したKerasのインストールを行いました。
TensorFlowの変数初期化エラー – FailedPreconditionError –
TensorFlowにおいて変数を使用する場合には、変数の定義だけではなく変数の初期化が必要となります。
今回はinitialize_all_variablesの実行をモデル定義の途中で行ったため、変数初期化のエラー”FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value”ではまってしまったので、解決策をメモしておきます。
ニューラルネットワーク・ディープラーニングのまとめ
近年盛んに利用されている技術としてAIや機械学習があります。
その機械学習の中でもよく話題になるものとして、ディープラーニングがあります。
そこでディープラーニング・ニューラルネットワークに関する記事をまとめました。
CNNによる手書き数字の認識 – MNISTの学習とPythonによる実装 –
先日の記事では、画像認識の分野でよく使用されているCNN（畳み込みニューラルネットワーク）について調べました。
今回はこのCNNをTensorflowを用いて実装し、MNISTデータセットの学習を行いました。
オープンソース汎用3D cad FreeCADのインストール
コンピュータ上で機械の図面を書く場合、多くの場合はCAD(computer-aided design)ソフトを利用します。
機械設計で使用されるCADには有名なものとしてAUTOCAD、SolidWorks、NX CADなどがあります。これらのCADソフトは非常に高性能ですが、価格も高く個人ではなかなか手が出せません。
そこで今回はフリーで利用できる3D cad のFreeCADをインストール方法と簡単な使い方を調べました
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