はじめに
前回ローカルでGethを起動し、テストネットワーク上でユーザアカウント同士でEtherの送金まで行いました。
スマートコントラクト入門(1) ~ローカルにEthereum実行環境を整える~
スマートコントラクト入門(2) ~Etherを送金する~
今回は実際にスマートコントラクトを作成し、プライベートネットワーク上で実行するところまでやってみます。
前回ローカルでGethを起動し、テストネットワーク上でユーザアカウント同士でEtherの送金まで行いました。
スマートコントラクト入門(1) ~ローカルにEthereum実行環境を整える~
スマートコントラクト入門(2) ~Etherを送金する~
今回は実際にスマートコントラクトを作成し、プライベートネットワーク上で実行するところまでやってみます。
前回はFlickr APIを使った学習データの取得から、ファイルフォーマットの変換、そして機械学習の実行までやりました。
今回は精度を上げる工夫として、学習データを水増ししてみます。
前回はTensorFlowのラッパーライブラリであるKerasについて、環境構築からサンプルコードの実行まで行いました。
今回は実際の学習データからどこまで精度の高い機械学習アプリケーションを構築できるか試してみます。
テーマはサル、チンパンジー、ゴリラの識別です。
機械学習用に画像データが欲しかったので、画像共有サービスのFlickr APIを使って取得するスクリプトを作成しました。
pythonのバージョン管理ツールであるpyenvのアップデート手順メモです。
React Nativeでカメラ機能を開発するならreact-native-image-pickerを使うと思いますが、Expo SDKでもAPIが提供されているので、今回はそれを使ってカメラアプリを作ってみます。
機械学習を手軽に試せるライブラリであるTensorFlowと、そのラッパーライブラリであるKerasを使ってみたいと思います。
TensorFlowはGoogleが公開しているライブラリであり、機械学習やディープラーニングを始めとする様々な演算に使用することが出来ます。
TensorFlowだけでも機械学習は実装できますが、Kerasを使うことでより短く簡単にプログラムを実装できるので、さくっとプロトタイピングしたい時におすすめです。
iOS 11.0でARKitが使えるということで早速試してみました。
今回はSwiftプロジェクトを新規作成し、3Dオブジェクトを配置するところまでをやってみます。
前回Ethereum用のクライアントであるGethをインストールし、テストネットワークで起動まで行いました。
スマートコントラクト入門(1) ~ローカルにEthereum実行環境を整える~
Ethereum上での取引に使用される暗号通貨をEtherと呼びます。
今回はテストネットワーク上で実際にEtherをマイニングし、アカウント間で送金させてみます。
今回はスマートコントラクト入門ということで、分散型プラットフォームであるEthereumをローカル環境で構築します。
実はEthereumとはスマートコントラクトを実行する基盤であり、特定の実装ではありません。
Ethereumを構成する分散ネットワークは、それぞれEthereum用のクライントがインストールされたノード(サーバ)で構成されています。
Ethereumクライントはいくつかのプログラミング言語で実装されていますが、ここではGoで実装されているGethというクライアントをインストールします。
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