これは卜部さんの優秀なプログラマーになるためのコツに影響されて書いたものです。
自分を構成する要素は、大きい順にシステムエンジニア、プログラマ、研究者だと思っています。でも、おそらく給料は「研究者」として払われているため、研究者として生きていくコツとしました。僕はさほど優秀とは言えませんが、とりあえずそれなりに長いことそれで食っています。大学の教授のウェブサイトに「研究者としてのコツ」みたいなことが書いてあることがありますが、これには「既に大学の教授になっている人が書いている」という強烈なバイアスがかかっています。もちろん参考になることも書いてありますが、「死ぬほど研究しろ、研究のことだけ考えろ」的な文章が多い印象です。これは普通の人にとって役に立たない助言です。これは平均的な研究者として生きていくための戯言、ポエムだと思ってください。
重要な順で
優秀なプログラマーというのは寝ている間に異世界に召喚されて無双するのとはわけが違うんですよ。
自分の例で言うとプログラミングを始めた中学生の時から優秀なプログラマだったかって、そんなわけない。みんなヘッポコからスタートしているに決まってるわけです。以来二十余年、地道に生き恥を晒し続けてきた結果として、現在いちおう業界の末席を汚すところまで来ている。このプロセスから目を背けるべきではないです。優秀なプログラマーに生まれる人間なんかいない。優秀なプログラマーに「育つ」んだし、それには時間が必要。今日から無双したいと思うな。
| """ | |
| Import an Osirix xml roi as a binary numpy array | |
| Requires libraries: | |
| nibabel | |
| numpy | |
| scikit-image | |
| xml | |
| Benjamin Irving |
##VGG16 model for Keras
This is the Keras model of the 16-layer network used by the VGG team in the ILSVRC-2014 competition.
It has been obtained by directly converting the Caffe model provived by the authors.
Details about the network architecture can be found in the following arXiv paper:
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
K. Simonyan, A. Zisserman
| Latency Comparison Numbers (~2012) | |
| ---------------------------------- | |
| L1 cache reference 0.5 ns | |
| Branch mispredict 5 ns | |
| L2 cache reference 7 ns 14x L1 cache | |
| Mutex lock/unlock 25 ns | |
| Main memory reference 100 ns 20x L2 cache, 200x L1 cache | |
| Compress 1K bytes with Zippy 3,000 ns 3 us | |
| Send 1K bytes over 1 Gbps network 10,000 ns 10 us | |
| Read 4K randomly from SSD* 150,000 ns 150 us ~1GB/sec SSD |
