Hiroki Naganuma Hiroki11x

Markdown License badges

Collection of License badges for your Project's README file.
This list includes the most common open source and open data licenses.
Easily copy and paste the code under the badges into your Markdown files.

Notes

The badges do not fully replace the license informations for your projects, they are only emblems for the README, that the user can see the License at first glance.

Translations: (No guarantee that the translations are up-to-date)

🇫🇷 Cette liste en français

GitHubでIssueを書くときに気をつけることとかいろいろ

Title

タイトルだけでIssueの内容が把握できるようにする。

Issueがバグの場合は、設計要素の名称を書く。

【xx画面】xxボタン押下時にエラーなど...

Implementing GCM Client の日本語訳

https://developer.android.com/google/gcm/client.html

Implementing GCM client

GCMクライアントとは、GCMが内蔵されたアプリのことです。クライアントコードでは、GoogleCloudMessaging APIを使うことを推奨します。このヘルパライブラリは、古いバージョンのGCMが動くことを保証していますが、その代替かつ、より有益なGoogleCloudMessaging APIを提供しています。

完全なGCMの実装には、クライアントとサーバーサイド両方の実装が必要です。サーバーサイドの実装に関してはImplementing GCM Serverを参照して下さい。

Caffe tutorial

この文章ではCNN実装であるCaffeを用いて，特徴ベクトルの抽出やパラメータの学習を行うための方法について説明する．

Caffeでサポートされている機能

以下の作業を行いたいのであれば，Caffeを用いることが望ましい．

CNNを利用した画像の多クラス分類
CNNによる特徴ベクトルの抽出
CNNの転移学習
Stacked Auto Encoder

C++初心者がC++を使って競技プログラミングするための備忘録のようなもの

この記事は、C++ (fork) Advent Calendar 2013の12日目の記事です。

はじめに

記事を書く人が居ないみたいなので、C++初心者ですが箸休め的な記事を書こうと思い立ち、いざ書き上げてみたら思いの外長くなりました。

この記事は、C++初心者な著者が、C++を用いて競技プログラミングをするために、調べたことや試した事などのまとめです。記事中に誤り、問題点やご指摘、ご質問等ありましたら、@rigibunまでご連絡下さい(特にpush_bach)

githubのmarkdownを使いたかったことと、変更履歴が見られることからgistで書きました。

書いたもの

xv6を学ぶ上での準備
- https://gist.github.com/kaishuu0123/5235498#file-xv6_0-md
起動処理を読む(main.c の main() が呼ばれるまで)
https://gist.github.com/kaishuu0123/5235498#file-xv6_1-md
main() からmpmain()が呼ばれるまで
- https://gist.github.com/kaishuu0123/5235498#file-xv6_2-md

	import numpy as np
	import chainer
	from chainer import Function, gradient_check, report, training, utils, Variable
	from chainer import datasets, iterators, optimizers, serializers
	from chainer import Link, Chain, ChainList
	import chainer.functions as F
	import chainer.links as L
	from chainer.training import extensions

	class MyModel(Chain):

-rm -rf ~/Library/Application\ Support/Slack/
-rm -rf ~/Library/Containers/com.tinyspeck.slackmacgap/
-rm -rf ~/Library/Preferences/com.tinyspeck.slackmacgap.plist
-rm -rf ~/Library/Saved\ Application\ State/com.tinyspeck.slackmacgap.savedState
-rm ~/Library/Safari/LocalStorage/*slack*

	#include "ParticleVec3.h"

	ParticleVec3::ParticleVec3(){
	radius = 5.0;
	friction = 0.01;
	mass = 1.0;
	position.set(ofGetWidth()/2.0, ofGetHeight()/2.0, 0);
	velocity.set(0, 0, 0);
	acceleration.set(0, 0, 0);
	minx = 0;