Yuri Odagiri ixixi

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1970年代後半に生まれた:

search/tweets では一週間以上前のツイートは検索できないので注意

search/universal は公式のConsumerKey/ConsumerSecretでないと使用できない

当方では一切の責任を負いません

英題：Fluentd Hacking Guide

$ docker run -it -p 14040:4040 spark:1.1.0-rc4

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．

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．

	# -- coding: utf-8 --
	import requests
	import json
	from datetime import date


	def make_month_prog_msg(work):
	grades = ['B4', 'M1', 'M2']
	month = date.today().month
	return '{}さん，{}の進捗どうですか？'.format(grades[month%3], work)

	import argparse
	import numpy as np
	from sklearn.datasets import fetch_mldata
	from chainer import Variable, FunctionSet, optimizers, cuda
	import chainer.functions as F
	#import utils

	parser = argparse.ArgumentParser(description='Chainer example: MNIST')
	parser.add_argument('--gpu', '-g', default=-1, type=int,
	help='GPU ID (negative value indicates CPU)')

	package controllers;

	import com.amazonaws.AmazonClientException;
	import com.amazonaws.ClientConfiguration;
	import com.amazonaws.Protocol;
	import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials;
	import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client;
	import com.amazonaws.services.s3.model.S3Object;
	import play.*;
	import play.mvc.*;