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46 ID:fxvvPAMi 適正な経費処理は出来ないだろうから裏ガnか自腹 865 名無しさん 2021/03/06(土) 17:33:05. 01 ID:fxvvPAMi 会社経費も国民の税金も節度ある適性利用を お気をつけてwwwwwwW 866 名無しさん 2021/03/06(土) 19:36:14. 48 ID:8EkpfOfk >>862 持株本社は学歴だけで実力なしのクズ集団。 技術系と言えども本丸の研究開発本部もクズ。 武蔵野や横須賀などの研究部門で新技術を作り上げた実力のあるカリスマ理事を経営人に入れる方法もある。 GAFAに流れた優秀な研究員を呼び戻し、GAFA引き抜き役員を含めた世界に勝てるグローバルな経営陣にする必要がある。 酒と女とゴルフに熱心な事務系役員を一掃するしか、技術革新の中で生き残れる道はない。 >>866 研究開発本部ってどこ?聞いたことない組織名だな。 >>862 稲森和雄でエエやろ新社長 似たような公社?の日航も建て直したし 稲盛 和夫は、日本の実業家。京セラ・第二電電創業者。公益財団法人稲盛財団理事長。「盛和塾」塾長。日本航空名誉会長。 ウィキペディア >>866 とりあえずムダに細かいハッキング芸しか能がない研究所は産廃しろよ無毒化を忘れるな燃料棒処理みたいもんやで ■トモダチ企業研究所ハッキング芸人さんのムダに細かいハッキング芸大全集■ 「いっぱい書きすぎよ」→へ? 言うほどいっぱいか? もう他でやってください(... 哀願) もう新しいの(ブラウザ)へしましょ (・・・なんでお前らに指示されなあかんねん。。) ザ・改竄。スレ立ての一瞬に"秒"で。露骨すぎる... その6：不祥事発覚時における広報対応
（4）危機発生の「七つの直」を実践しよう part.3：危機管理広報 - コラム | 月刊総務オンライン. >>1 茸の新体感ライブなんじゃあれ twice ライブ事故じゃん >>868 京セラのフィロソフィを取り入れるのはアリですね >>868 あくらなんでもジジイ過ぎるだろ >>870 アプリ全然だめで結局youtubeで海賊版見てるとか、完全詐欺やんけ また株価下がるわ 純、部活やめるってよ 875 名無しさん 2021/03/06(土) 23:15:35. 31 ID:Tul3zQc0 飛べない飛行機はタダの(ry お気をつけてwwwwwwW 876 名無しさん 2021/03/06(土) 23:41:55. 10 ID:4dMNqZL4 禿 社長でいいよ、もう 澤田「GAFAの倒し方知ってます!
第22回目 困る質問への回答方法は? 日本リスクマネジャ-&コンサルタント協会副理事長/ 広報コンサルタント 石川 慶子 東京都生まれ。東京女子大学卒。参議院事務局勤務後、1987年より映像制作プロダクションにて、劇場映画やテレビ番組の制作に携わる。1995年から広報PR会社。2003年有限会社シンを設立。危機管理に強い広報プロフェッショナルとして活動開始。現在は企業・官公庁・非営利団体に対し、平時・緊急時の戦略的広報の立案やメディアトレーニング、危機管理マニュアル作成、広報人材育成、外見リスクマネジメント等のコンサルティングを提供。講演活動やマスメディアでのコメント多数。国交省整備局幹部研修、警察監察官研修10年以上実施。広報リスクマネジメント研究会主宰 石川 慶子 の記事をもっとみる > X 閉じる この機能はリスク対策. PRO限定です。 クリップ記事やフォロー連載は、マイページでチェック!
まるこの所属する部は、公式試合前なので、テスト前でも部活はあるそうです。文化部や公式試合を控えていない運動部はテ スト2 週間前からお休みです。 今更ですが、今日は中間テストについて書きます。 学年順位やクラス順位は出ませんでした。ちょっと楽しみにしていたので残念です!まるこは隠れ負けず嫌いなので、順位が出る方が俄然やる気が出るタイプです。 ただ、分布表(何点台に何人いるか分かる表)が出るので、自分がだいたいどの辺にいるのかは把握できます。まるこは、上位30%以内を目標にしてました。クリアできたと思うのだけど... うーん🤔、分布表だけではちょっと分からないですね... 。順位、出してほしいです。 最近のまるこですが、18時半前後に帰ってきて、しばらく玄関に座り込み(そのまま玄関で寝ている事も! )、着替えて晩御飯、そのあとに、だらだら過ごして(TVやら読書やら youtube やら)、10時くらいから勉強を始めるという感じです。 テスト前になり、昨夜はスケジュール表も作っていたようなので、このだらだらサイクルに変化が起こってほしいです。 お疲れだよね~。頑張れまるこ。 まるこのクラスに、みんなの出身塾を言い当てる名人がいるそうで、友達の出身塾が判明!今日はその事について書きます。判明した範囲内ですが... サピックス 5人、早稲アカ4人、 日能研 5人、 四谷大塚 3人、個別指導塾2人 で、まるこはその名人A君になんと言われたかと言うと、しばらく悩んだ後に「地元の塾」と言われたそうです。「ぶぶー×」と言ったら、「じゃあ、 日能研 ?」と。ピンポーン! １年生の活動～合唱コンクール歌練～ - 奈良市立富雄南中学校. まわりの友達が「 サピックス 」「早稲アカ」などと言い当てられる中、まるこひとり「地元の塾」って... 😂 まるこ母の勝手なイメージは、 サピックス は選ばれた戦士たち、キラキラ元気な早稲アカ、昔ながらの 日能研 、みんなの 四谷大塚 。 一般的な話だと、 サピックス は、御三家をはじめとする難関校受験向き。成績上位者に合わせた指導で進度が早い。 早稲アカは、繰り返し学習することが向いている子。宿題量が圧倒的に多く重量重視。 日能研 は、中堅校に強く、じっくり考えさせる指導。毎週のテストでリズムを作れないと勉強が回らなくなる。 四谷大塚 は、自社制作のテキスト「予習シリーズ」が有名。共働きファミリーに合う。 と、よく書かれてますね。その通りだと思います!
MyNetで中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果 Validationの損失値は下がらなくなります。おそらく、深層ではないただのニューラルネットでは分類できない問題なのでしょう。層を増やすか、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いるか、工夫が必要です。 おまけ 前回の工作機械ソムリエで出たメーカーのロゴについて2社のロゴ分類をします。形状に違いはありますが、ニューラルネット的には分類できるのでしょうか。これはMyNetで試してみます。 学習・評価ではネット上で収集した牧野フライス製作所のロゴとオークマのロゴを用いて、テストでは自分の手書きで書いたロゴを用いました。 自分で書いたやつ。 Figure 12-a. 牧野フライスのロゴの手書き Figure 12-b. オークマのロゴの手書き LossとAccuracyの推移は以下です。 Figure 13-a. Epochに対するLossの推移 Figure 13-b. Epochに対するAccuracyの推移 フックレンチとスパナレンチの学習よりはよく学習できているのではないでしょうか。 推測させると以下のようになりました。 Figure 14-a. 牧野フライスのロゴの推測結果 Figure 14-b. オークマのロゴの推測結果 この結果は非常に良く分類ができています。ロゴくらいの形状の違いがあれば深層ではないニューラルネットワークでも分類が可能なようです。 フックレンチとスパナレンチは単純なニューラルネットでは分類できない 企業ロゴであれば深層でなくても分類できる Windows10 CPU:Core i7-7700HQ Memory: 16GB Graphic board: GTX1060 6GB Strage: NVMe M. 2 SSD 1TB CUDA 9. 0. 176 cuDNN 7. 5 ※CUDA、cuDNNを導入していない方は環境構築が必要です。 Keras==2. まるこの中学受験と中学ライフ. 1. 5 tensorflow-gpu==1. 11. 0 torch==1. 0 scikit-learn==0. 19. 1 scipy==1. 4. 1 ※GPU対応のPyTorch導入はこちらを参考にしてください PyTorch==1. 0をWindowsへ導入 moriitkys 森井隆禎 ロボットを作ります。 AI・Robotics・3DGraphicsに興味があります。最近はいかにしてお金を稼ぐかを考え、そのお金でハードをそろえようと企んでいます。 資格・認定:G検定、Pythonエンジニア認定データ分析試験、AI実装検定A級、TOEIC:810(2019/01/13) Why not register and get more from Qiita?
妹ちゃんの方は兄くんと違って、良くても悪くてもちゃんと自ら進んで通知表を出してくれます!終業式を終えて帰ってくるなり、早速リビングのテーブルの上に通知表を置いておりました学校からのプリントを置く場所ではなく、テーブルのど真ん中です!「ご自… 1学期も何とか無事に終了し、子どもたちは夏休みに入っています! 学期の最終日、お決まりの通知表を貰ってきているはず。。。兄くんは基本的にテスト結果や通知表は見せてきません。中学校からの悪い癖です!通知表を出すように言うと露骨に嫌な顔をして機嫌… 最近の妹ちゃんは高校探しで盛り上がっています。前回の記事↓↓↓のような感じで妹ちゃんの状況は分かっていましたし、母親に対しては「高校どうしよう~」ってしきりに話しかけているようでした。 でも、あまりに奥さんの反応が常に薄い… 大学への進学方法は色々あります。 ・一発勝負の学力試験で合格を目指す「一般入試」・学力だけでなく個人の魅力や能力をアピールして合格を目指す「公募型推薦」・日々コツコツと学校(高校)の学業で成果をあげて勝ち取る「指定校型推薦」・中学生の時から… 中2の夏を迎えつつある妹ちゃんは、最近少しずつですが自分の進路を考えるようになってきているようです テレワークの合間にリビングに入ると、、、学校からもらって帰ってきたと思われる公立高校名とその合格目安となる内申点がマップされたリストを見なが… 兄くんの期末テストも無事(? )終了したようです。デキがどうだったのかは当然知る由も無いのですが、、、1学期の成績表が出れば大体分かるでしょうー 期末テストが終われば、あとは夏休みに向けて開放的になっていくところかと思いますが、やはりコロナもあ… 兄くんの塾での保護者面談ですが、前回書いたように兄くんの志望大学について私とチューターさんの意見を出し合いました。 まだ志望校を決める段階では全然ありませんので、今の時点では本人が行きたいと思う大学が出てきた。学びたいという学部学科が見えて… 7月に入りましたが、兄くんの高校も期末試験のテスト週間に入ってます!まぁ相変わらず兄くんからはこれといった情報は入ってこないので、以前入手した学校の行事予定表から「ほぅ、テスト週間に入ったのか・・・」と気付いた次第です 期末テストには何の教科が… 兄くんの通っている塾で開催された保護者面談に参加してきました。今回は奥さんも初参加です夫婦そろってお話を伺いに行きましたー 私が聞きたいと思っていたのは、兄くんの今のデキとか大学合格の可能性とかではないです。。。もちろん良い話であれば聞きた… 妹ちゃんが戻ってきました!先日来、ご機嫌斜めだったのか、ツレナイ態度の妹ちゃんがいつもの笑顔で話しかけてきましたー!!
僕のヒーローアカデミア 2021 - クラス1-Aのメンバーはテストを受け、同時に他の生徒から攻撃を受けます - YouTube
Kera(左)とPyTorch(右)それぞれの学習時(10epochあたり)のタスクマネージャパフォーマンス メモリ使用量はPyTorch側が小さかったです。Kerasではlistやnumpyの配列でデータセットを保持しているので(本プログラムでは)、どうしてもメモリを消費してしまいます。 GPU使用量もPyTorch側が小さかったです。 次に、KerasとPyTorchのそれぞれのネットワークの学習実行速度を比較します。ネットワークを用いて学習させたときの40エポックにかかる時間[s]を以下の表にまとめました。 Keras PyTorch ResNet 3520 s 3640 s Mobilenet 1600 s 1760 s MyNet 40 s 680 s Kerasはtのverbose=1としているので勝手に出力してくれた値の秒のところを見ています。1ステップあたりの時間から計算すると正確ですが、めんどくさいのでだいたいの値とします。 上記の表からPyTorchの方が若干遅いです(1epochに3秒ほど遅い)。特にMyNetがかなり遅いです。ただしPyTorchの方が省エネ(? )です。PyTorchの方が速いつもりでしたが、コードが悪いような気がします。 ほぼ変わらないスピードで省エネならPyTorchの方が良い気がします。 KerasでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。学習曲線はひどいですが、結果はまあ妥当なところではないでしょうか。 Figure 7. 学習でのエポックに対するLossとAccuracy(Keras) Figure 8-a. ResNet50による推測結果 (Keras) Figure 8-b. Mobilenet v1による推測結果 (Keras) Figure 8-c. MyNetによる推測結果 (Keras) PyTorchでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。Kerasと同様なので、折り畳みの中に結果を示します。 PyTorchでの学習推測結果のまとめはここをクリック KerasとPyTorchの結果を踏まえて 両者とも傾向としては同じです(ほとんど同じ学習になるようにしたので)。 Keras、PyTorchとも、ResNet、Mobilenetでは分類ができていますが、MNISTレベルのMyNetでは分類できませんでした。ただし、Lossの下がり方を見るにResNetやMobilenetでも学習はうまくいっていないと思われます。今回はテスト画像も学習データに類似しているため、正解したのだと思います。フックレンチとスパナレンチほど類似した分類問題の場合、60枚程度ではデータ数が少ないようです。しかもデータそろえても分類できないような気もします・・・。 ちなみに、MyNetにおいて中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果が以下です。 Figure 11.