serihiro

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import os
import sys
import time
import multiprocessing
import threading
import random

class SimpleQueue:
    def __init__(self, max_size, response_time=0.1):
        self._max_size = max_size

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import multiprocessing
import os
import sys
import time
import random

def enqueue(_queue, count):
    _queue.cancel_join_thread()
    for i in range(count):
        _queue.put(random.randint(0,count), timeout=1)

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#!/bin/bash

if [ $# -ne 1 ]; then
  echo "Usage: rmd2r {input}"
  exit 1
fi

Rscript -e "library(knitr);input = commandArgs(trailingOnly=TRUE)[1];purl(input=input)" ${1}

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!--
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#!/usr/bin/env python
import argparse
import sys

import numpy as np
import concurrent.futures

import chainer

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import os
import sys
import argparse
import shutil

def main(train_root, output, img_per_label):
    os.makedirs(output, exist_ok=True)

    for label in os.listdir(train_root):
        print(label)

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環境

• MacOS10.14.2
• python3.6.4
• clang/clang++ Apple LLVM version 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)

手順

• git clone
• リポジトリのroot directoryで setup.sh を実行
• chainer-compiler用のvenvを作成してactivate
• submoduleとしてchainerとonnxのリポジトリがfetchされたので、それぞれのディレクトリで pip install -e .

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1. Xilinx or Intelどちらに入信するか決めます
2. 初心者のうちは、FPGAはボード毎にそれぞれおまったく別物と考えるべきです
3. 「そのボード」に関して、ぐぐってよく情報が出てくるものをおすすめします

すなわち、やりたい事をしていた人が使っていたからそのボードを選ぶのではなく、 広くみんなに使われていて、ぐぐったときに情報がでやすい物がいいと思います

極端な話、細かい最適化を除けば、Verilogコードはギリギリ可搬性があるが、 ボード固有の情報は全く可搬性がないので、自分で解決できなさそうならば、情報入手性が高いものが良い

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{
    "latex-workshop.view.pdf.viewer": "tab",
    "latex-workshop.latex.tools": [
        {
            "name": "latexmk",
            "command": "latexmk",
            "args": [
                "-e",
                "$latex=q/platex %O -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error %S/",
                "-e",