アクセス履歴によれば，IPアドレスは半数がアメリカ，中国経由からアクセスされていることがわかった．
しかし，それ以外にも，日本の各所（関東，九州など）からのアクセスも増加している．（2019年12月19日現在，このブログは広く広告していないため，身内や友人のみが知っているはずなのだが．）
原因はおそらく，github上で様々なプロジェクト，ソースコードをfork,watchしているからだと思われる．（たぶん）
このブログに到達しても日本語のみしかコンテンツを公開していないため，英語圏は理解に苦しむだろうから，自己紹介ページだけは整備した.今後余裕があれば，英語と日本語，同時に記事を書いていく方針とする．
ブラウザのデフォルト言語が英語であれば，自動的に英語ページへ誘導される．
もし英語ページなど，任意言語で見るなら，右上のJPをクリック（スマホも右上の三をタップ)すれば選択可能だ．
JavaScriptにおけるCookieの取り扱い方 //読み込み c=document.cookie console.log(c) // cookieが表示される //書き込み /*構造：Name=value;a
タイトル通り 実家でRaspberry Piをサーバにしている。 グローバルIPは動的なので、DDNSなどのサービスで固定し対策する必要がある。 そ
高校三年時の研究成果 詳しくは，AboutMeを見てほしいですが，中学生からもともとAIに興味がありました． 高校三年時に進級した際に本格的にAIを学ぼうと思い，ディープラーニングの基礎であるニューラルネットワークを勉強，研究したところ，ニューラルネットワークの高速化手法を開発し，SSH研究発表（文部科学省主催）という高校生が大学教授の前で自らの研究発表を行う会に選ばれ，発表を行いました． ちなみに，SSHとはSuper Science Highschoolのことで母校はこれの指定を受けておりました． 単独研究で発表まで至ったのは母校で私がはじめてです． これは，在校生徒と招待校あわせ，1000人の前で登壇しました． なお，これらの研究成果は文部科学省に提出しています．（疑義がある方は私の母校へ問い合わせるか，文部科学省に問い合わせてください．） 基礎研究と応用研究 基礎研究は，ニューラルネットワークの高速化です． これは主に一般にいう，プルーニングです． 応用研究は，ニューラルネットワークを応用した歌声から曲を検索するシステムです． フーリエ変換を行い，音階を求め，それをデータとしたシステムです． 今ならもっといいアーキテクチャが思い浮かびます． 研究のスライドはYoutubeに公開しています． 基礎研究編です． 応用研究編です． 余談 この記事を書くには今更すぎますが（執筆時は登壇から3年が経過），インターン面接などでこの件について深堀されるので，記事にまとめました．
