kanreisa

var PORT    = 10443;
var SSL_KEY = '___.key';
var SSL_CERT= '___.cert';

var fs = require('fs');
var io = require('socket.io').listen(PORT, {
	key  : fs.readFileSync(SSL_KEY).toString(),
	cert : fs.readFileSync(SSL_CERT).toString()
});

kmizu

Scala 開発環境構築手順

前提条件

• JDKがinstall済みであること
• java コマンドに環境変数Pathが通っていること

juno

GitHub Flow

• Scott Chacon on the Interwebs

31 Aug 2011

git-flowの問題点 (Issues with git-flow)

私は人々にGitを教えるためにあちこちを飛び回っているが、最近のほぼすべてのクラスやワークショップでgit-flowについてどう思うかを尋ねられた。私はいつも、git-flowは素晴らしいと思うと答えている。何百万ものワークフローを持ったシステム（Git）を提供し、ドキュメントもあるし、よくテストされている。フレキシブルなワークフローは、実に容易なやり方で多くの開発者の役に立つ。標準的なものになりつつあり、開発者はプロジェクトや企業の間を移動しつつこの標準的なワークフローに馴染むことができる。

megane9988

sublime text 2

http://www.sublimetext.com/
Total: USD $70 ちょっと値上がってましたね。。

• クロスプラットフォーム
  • windows
  • mac
  • linux

hayajo

Go言語入門

---

目次

• Go言語
• 開発環境構築
• Go言語基礎
• 型システム

kariyayo

すごいHaskellたのしく学ぼう！をScalaでやってみたメモ

目次

• はじめの第一歩
  • Range
  • for内包表記
  • タプル
• Hello 再帰！
• 高階関数

fchollet

'''This script goes along the blog post
"Building powerful image classification models using very little data"
from blog.keras.io.
It uses data that can be downloaded at:
https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
In our setup, we:
- created a data/ folder
- created train/ and validation/ subfolders inside data/
- created cats/ and dogs/ subfolders inside train/ and validation/
- put the cat pictures index 0-999 in data/train/cats

fchollet

'''This script goes along the blog post
"Building powerful image classification models using very little data"
from blog.keras.io.
It uses data that can be downloaded at:
https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
In our setup, we:
- created a data/ folder
- created train/ and validation/ subfolders inside data/
- created cats/ and dogs/ subfolders inside train/ and validation/
- put the cat pictures index 0-999 in data/train/cats

RyanAkilos

import numpy as np
from keras import backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

#Start
train_data_path = 'F://data//Train'

jeremyjordan

from keras.callbacks import Callback
import keras.backend as K
import numpy as np

class SGDRScheduler(Callback):
    '''Cosine annealing learning rate scheduler with periodic restarts.

    # Usage
        ```python
            schedule = SGDRScheduler(min_lr=1e-5,