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「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第25回(1/19)

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参加者 青木(読み手)、沼田(記)
範囲 pp.270 – 279

Chapter 10 Segregated Witness

  • 10.9 Segwitのアドレスフォーマット(Bech32フォーマット~)
    • l.6、l.7
      base32、Base32はBech32の誤り?
  • 10.10 Segwitトランザクションの新しい署名方式(~P2WPKHの署名の作成)

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第21回(12/22)

参加者 今井(読み手)、沼田(記)
範囲 pp.223 – 235

Chapter 8 技術文書と開発コミュニティ

  • 8.1 BIP
    • 表8.2 starttimtの内容
      ソフトフォーク機能を実装した…→ソフトフォーク機能を?
    • p.229 l.11
      アリスのソフトフォーク同時期に…→アリスのソフトフォーク同時期に?
  • 8.2 開発コミュニティ

Chapter 9 Open Assets Protocol

  • 9.1 Marker Output

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第19回(12/15)

参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.195 – 206

Chapter 7 ノードとビットコイン・ネットワーク

  • 7.3 ネットワークプロトコルのメッセージ仕様
  • 7.4 メッセージタイプ
    • p.198 表7.2 mempoolコマンドの機能 l.2
      自身のメモリプールにある
  • 7.5 ハンドシェイク
    • p.201 下から4行目にあるコメント
      リモーノード→リモーノード
  • 7.6 他のノードの検出
  • 7.7 Initial Block Download
  • p.204 図7.3 getheadersのペイロード
    Stopping Hach→Stopping Hash
  • 7.8 ブロックのブロードキャスト

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第16回(12/5)

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参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.161 – 171

Chapter 6 トランザクション

  • 6.5 トランザクションへの電子署名(NONEで署名~)
    • NONEで署名する目的は?
  • 6.6 P2PKH,マルチシグ,P2SH(マルチシグの手前まで)

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第13回(11/21)

参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.130 – 140

Chapter 6 トランザクション

  • 6.1 標準的なトランザクションの構成方法(アウトプットの構成~)
  • 6.2 スクリプト言語

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第10回(11/10)

参加者 青木(読み手)、沼田(記)
範囲 pp.97 – 107

Chapter 5 ブロックチェーン

  • 5.1 ブロックチェーンの存在理由
  • 5.2 ブロックの構造(ブロックサイズの手前まで)

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第8回(10/31)

参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.79 – 87

Chapter 4 ビットコインワレット

  • 4.3 ビットコインを送金する
    • p.79のビットコインURNの説明
      3行目右辺のamountparamはbitcoinparamの間違い?それとも4行目左辺のbitcoinparamがamountparamの間違い?
  • 4.4 ビットコイン・ワレットによる暗号鍵
    (階層的決定性ワレット(HDワレット)の前まで)

「ブロックチェーン・プログラミング 仮想通貨入門」第3回(10/13)

参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.34 – 44

Chapter2 ビットコインとブロックチェーンの基本

  • 2 8 ブロックチェーンの記録の正統性とコンセンサス(コンセンサス・アルゴリズム~)

Chapter3 ビットコインの暗号技術

  • 3 1 利用する暗号ライブラリの準備
  • 3 2 ビットコインに利用されている暗号技術の基本(暗号学的ハッシュ関数まで)

「ゼロから作るDeep Learning」第24回(6/13)

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参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.252 – 260

8章 ディープラーニング

  • 8.2 ディープラーニングの小歴史
    • 8.2.4 ResNet
  • 8.3 ディープラーニングの高速化
    • 8.3.1 取り組むべき問題
    • 8.3.2 GPUによる高速化
    • 8.3.3 分散学習
    • 8.3.4 演算精度のビット削減

「ゼロから作るDeep Learning」第22回(6/6)

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参加者 今井(読み手)、沼田(記)
範囲 pp.229 – 239

7章 畳み込みニューラルネットワーク

  • 7.5 CNNの実装
    • p.231 SimpleConvNetクラス
      初期化時に高さしか見ていないのは高さと幅が一緒という前提がある?
  • 7.6 CNNの可視化
    • 7.6.1 1層目の重みの可視化
    • 7.6.2 階層構造による情報抽出
  • 7.7 代表的なCNN
    • 7.7.1 LeNet
    • 7.7.2 AlexNet
  • 7.8 まとめ