(編注：2016/7/27、頂いたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) プログラムを習得しようとする場合に最初に決めることの1つは、どのプログラミング言語を学ぶかです。誰かが決めてくれたり、その言語を使うクラス、あるいは使う必要のあるフレームワークによって指示されていたりする場合もありますが、少なくとも幾つかの選択肢があることが多いでしょう。 1つ目（そして2つ目）の言語を選ぶのは、なかなか難しいものです。というのも、選択肢が多過ぎるのです。ある言語と別の言語がどう違うかは、必ずしも明確ではありません。自分がしたいことを実現するのにどちらが “より適切” かとなると、さらによく分からなくなります。本稿では、選択肢となり得る言語の概要と、各言語を差別化するものについて説明することによって、読者の皆さんが確かな情報に基づいて学ぶ言語を決定できるよう、手助けをしたいと思います。 本稿は
Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun ImageNetのCompetitionで１位になったMSRAの論文 ・network層をdeepにすることは性能向上に欠かせない。 ・しかし、Deepにすると性能が向上せずに悪くなることが知られている。（下のグラフ） ・これらはOverfittingによるものではなく、勾配が０になったり、発散したりするため。 これを解決しようというのがこの論文の趣旨 Residual Network 普通のNetwork $H(x)$が所望するmapping(求めたい変換） 2 weight layerをH(x)になるように学習する Residual Network ・$x$をshortcutして足し合わせると$H(
![[Survey]Deep Residual Learning for Image Recognition - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/346ebb2e0116efb7707df1ec5936c3e447049c79/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fproxy.goincop1.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1jOGJhYTlmNzI4MzM0MzVmOTgxMDczYTFiOTk3OWViYQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D079163262c157ad7522d31f30d9ffd81%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCU3VydmV5JTVERGVlcCUyMFJlc2lkdWFsJTIwTGVhcm5pbmclMjBmb3IlMjBJbWFnZSUyMFJlY29nbml0aW9uJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9MGU3YWQ3NjE3MGNmODk3MjdhZDQ3NzFlNjFiMzY3NTA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df9ed7b82385e55bf560efff93f9ce8cf)
７月１０日投開票で実施される参院選挙で民進党・日本共産党・社会民主党・生活の党の４党は集団的自衛権を容認する部分を含む安保法制について、集団的自衛権容認部分を廃止することを目指した共闘をしている。 民進党の枝野幸男幹事長は３日のＮＨＫ番組で「安保法制できた後の方が北朝鮮でミサイル開発が進んでいるし、今まで中国海軍の船が日本の領海に来ることはなかったが、入ってくるなど、抑止力は全然高まっていない」と政府・与党が主張する「安保法制での抑止力向上」に疑問を投げた。 また日本共産党の小池晃書記局長は「安倍晋三総理は安保法制廃止で日米同盟を壊していいのかといわれるが、日米同盟の名で日本国憲法を壊していいのかと言いたい」と提起した。 小池書記局長は「日本国憲法をどう読んでも海外での戦争は出来ない。集団的自衛権の行使はできない。公明党だって、ついこの間までは出来ませんと言っていた。それを、（安倍総理は）
見る方向によって、四角に見えたり丸く見えたり……というなんとも不思議な形状で錯視オブザイヤーに2位に輝いた「四角と丸」（関連記事）。”変身立体”として世界的に大きな注目を集めている同作品の設計者であり、これまでにもさまざまな錯視作品を作り続けてきた明治大学の杉原厚吉教授に”変身立体”の錯視の仕組みを伺いました。 何回見てもスゴイ 杉原教授によると、この「四角と丸」は誰もが知っている「画像には奥行きがない」という点にあらためて着目して生み出されたもの。動画では角柱や円柱に見えている立体ですが、実際はもっと複雑にゆがんだ形をしており、ある特定の角度から見た時のみ、角柱や円柱に見えるのだそうです。 2015年には同じ仕組みを使った動画を投稿しており、こちらはもっと分かりやすく種明かししてくれています。
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