(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts;(
主だった趣味である「カメラ」「バイク」をキャンプに絡めて、創意工夫で何かモノを作り上げることを目的したキャンプ創作ブログ。物理的なモノに加えて、プログラム（Pythonメイン）の勉強がてら、作成も行う。
三脚に天板を乗せて、アウトドア用テーブルを作る。材料費は200円＋α也
カメラを乗せるためのあの三脚です。あの重たい一眼レフもしっかり支えてくれるそれを、たまにキャンプの時持って行くことがあります。星とか撮ると面白いです。カメラを乗せるだけではもったいないので、テーブルに仕立ててみようと思います。 と思って以
ダイソーメスティンでフルオートで作る。オムライスのような何か
ダイソーメスティン（1合炊き）で簡単半自動のオムライスレシピのハズでした。しかし今回は残念ながら失敗です。反面教師にしてください。 固形燃料の完全燃焼待ちのフルオートです。半自動レシピです。 別に食べられないものができたわけではありません
ダイソーメスティン（1合炊き）で簡単半自動料理のレシピです。早ゆでスパゲティを使って、ツナとコーンポタージュのクリームパスタ風です。 固形燃料の完全燃焼待ちのフルオートで作ります。半自動レシピです。 これまで何度となく半自動もの作ってきま
「ブログリーダー」を活用して、Camping Engineerさんをフォローしませんか？
(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts;(
ゼロから作るDeepLearning③を読み切って初めて普段使っているpytorchの動きの意味が分かってきた気がします。今まで意味も分からず書いていた記述一つ一つの意味だったり意図が分かった気になってきました。 そして意図的にだと思いま
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。解説ではないので書籍を読んでいる前提です。第5ステージ、目的は「DeZeroで挑む」です。(function(b,c,f,g,a
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。解説ではないので書籍を読んでいる前提です。第3ステージ、目的は「ニューラルネットワークを作る」です。(function(b,c,
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。解説ではないので書籍を読んでいる前提です。第3ステージ、目的は「高階微分を実現する」です。(function(b,c,f,g,a
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモ。第2ステージ、目的は自然なコードです。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObje
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。まとめるつもりで読まないと頭に入ってこないので。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。良著です。一度読んだものを後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
続き(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts
続き(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts
続き(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts
続き(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.script
「ゼロから作る Deep Learning」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。わかっていたつもりでしたがコードを見ると納得感ありました。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObje
anacondaなしで今度はUbuntu上でSpyder環境を作ることにします。Windosではこっち。 仮想環境を指定して、システムを汚さず使えるようにしていきます。Spyderのインストール ひとまず慌てず騒がずaptでインストールし
状況によってPythonのバージョンを切り替えたくなるので、その方法のメモ。 Ubuntu上にもデフォルトでPython入っているのですが、その環境を壊したくない。というのもあります。 最終的にはvenvでの仮想環境単位でバージョンを切り
USBストレージにOSを入れておくと、現状走っているWindows環境を壊すことなく、複数のPC上でネイティブ環境のLinuxを使うことができます。 今回出先と自宅で使いたかったので、USB-SSDにUbuntuを入れたのでその覚書です。
少し前に書いたKerasでのhello world的なコードをpytorchへ移植してみたときのメモ。MNISTの文字認識のあれです。準備インストールしたものは、torch / torchvision / pillow / tqdm / m
少し前に書いたKerasでのhello world的なコードをpytorchへ移植してみたときのメモ。MNISTの文字認識のあれです。準備インストールしたものは、torch / torchvision / pillow / tqdm / m
像認識を行うことを目的とした代表的なCNNのメモ。これをキーワードにググる。ほうぼう調べた内容のメモなので内容は薄い。ちなみに有名なモデルは学習済みのデータも含めて公開されているので気軽に試すことができる。AlexNet2012年のILSV
もう少し突っ込んだメモ。まだHello World。データの準備や効率よく学習を進めるためのテクニックに関するメモ。 ここをキーワードにググるべし。データ拡張（Data Augmentation） 今持っている画像データ量が心もとないとき
いわゆるHello World的なことをするための覚書。前回それっぽい認識ができたので、続き。 CNNを使ってみます。 mnistの画像を使って、結果として98%の正答率が出せました。CNN 言わずと知れたConvolutional Ne
