ibe_tattsuのプロフィール

御世話になります。 下記のプログラムで「型 Connectionの結果を戻す必要があります」 とエラーが出てしまうのですが、原因が分からず困っております。 過去ログをみても分からなかった為、ご教示いただけます様 宜しく御願い致します。 package info.aaaa; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; public class DBManager{ public static Connection getConnection(){ try{ Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver").newInstance(); String url = "jdbc:mysql://localhost/aaaa?useUnicode=true&characterEncoding=SJIS"; Connection con = DriverManager.getConnection(url,"cccc","vvvv"); return con; } catch(Exception e){ } } public static void main(String args[]) throws Exception{ Connection con = getConnection(); System.out.println("con=" + con); con.close(); } }

最近誤差逆伝搬法を用いたニューラルネットについて プログラムを組んで実装してみようと思ったのですが あまり理解できていない部分があるのでよろしくお願いします。 私が作りたいのはフォントの違う数字画像の認識を ３つの特徴量(a,b,c)、３層のニューラルネット、 閾値関数にシグモイド関数、教師有り学習で作りたいのですが、 私の理解があっているかわからないのでご指摘をお願いします。 ・入力層は特徴量が３つなのでニューロンは３つ（a,b,cを入力）。 ・中間層は任意でいいということなので１０つ。 ・出力層は数字が０～９までなので１０つ。 教師ベクトルの与え方なのですが 出力層(０～９番とします)において各数字に対応する番号のニューロンは１、それ以外は０、 つまり 出力層の０番の教師ベクトルは{1,0,0,0,0,0,0,0,0,0} １番目の教師ベクトルは{0,1,0,0,0,0,0,0,0,0} ９番目の教師ベクトルは{0,0,0,0,0,0,0,0,0,1} （シグモイド関数のため正確には０、１にはなりませんが・・） とあらかじめ決めておき、 教師ベクトルの学習の際は ０の画像ならば出力層は{1,0,0,0,0,0,0,0,0,0}^T となるように誤差逆伝搬を用いて中間層・出力層の重みの修正を行い、 同様に１～９の教師画像も対応する出力の番号以外０となるように 学習を行い、 識別を行いたい画像の特徴量を入力した際は 重みの修正は行わず １０この出力の誤差が最小となる教師ベクトルが第一候補、 誤差が最大となる教師ベクトルが第１０候補 ということでよろしいのでしょうか？ でもそうすると重みの値が一番最後に学習した教師ベクトルに 対応する重みになっているから ニューラルネット自体を１０個つ用意する必要が ありますよね・・・？ いま一つ理解できていないのでよろしくお願いします。

最近誤差逆伝搬法を用いたニューラルネットについて プログラムを組んで実装してみようと思ったのですが あまり理解できていない部分があるのでよろしくお願いします。 私が作りたいのはフォントの違う数字画像の認識を ３つの特徴量(a,b,c)、３層のニューラルネット、 閾値関数にシグモイド関数、教師有り学習で作りたいのですが、 私の理解があっているかわからないのでご指摘をお願いします。 ・入力層は特徴量が３つなのでニューロンは３つ（a,b,cを入力）。 ・中間層は任意でいいということなので１０つ。 ・出力層は数字が０～９までなので１０つ。 教師ベクトルの与え方なのですが 出力層(０～９番とします)において各数字に対応する番号のニューロンは１、それ以外は０、 つまり 出力層の０番の教師ベクトルは{1,0,0,0,0,0,0,0,0,0} １番目の教師ベクトルは{0,1,0,0,0,0,0,0,0,0} ９番目の教師ベクトルは{0,0,0,0,0,0,0,0,0,1} （シグモイド関数のため正確には０、１にはなりませんが・・） とあらかじめ決めておき、 教師ベクトルの学習の際は ０の画像ならば出力層は{1,0,0,0,0,0,0,0,0,0}^T となるように誤差逆伝搬を用いて中間層・出力層の重みの修正を行い、 同様に１～９の教師画像も対応する出力の番号以外０となるように 学習を行い、 識別を行いたい画像の特徴量を入力した際は 重みの修正は行わず １０この出力の誤差が最小となる教師ベクトルが第一候補、 誤差が最大となる教師ベクトルが第１０候補 ということでよろしいのでしょうか？ でもそうすると重みの値が一番最後に学習した教師ベクトルに 対応する重みになっているから ニューラルネット自体を１０個つ用意する必要が ありますよね・・・？ いま一つ理解できていないのでよろしくお願いします。

初心者です。よろしくお願いします。 Javaで有効数字の桁数を与えてそれ以下を四捨五入することはできますか。 できるなら方法を教えてください。 単に少数第○位を四捨五入するとあらかじめ決めておけばsetScaleメソッドでできると思うのですが、 例えば有効数字２桁と決めておいて、 34.1→34 3.41→3.4 0.341→0.34 といった具合に四捨五入する方法をお伺いしたいです。 よろしくお願いします。

おはようございます。 質問があるのですが ソフトウェアで画像を切り抜いた時に、GIMPなどでは、切り抜いた部位のみが残る仕様となっていますよね？ 切り抜いた部位と切り取られた部位、二つとも残らせることが可能なツールは存在していないでしょうか？ 例をあげますと、 ↓が画像だとします。 ------------------ 　　　　A　　　　　　 →→→→→→→→→切り取り線 　　　　B ------------------ このように切り取る場合、GIMPなどではAパートのみが残ってしまいますが、これをA,Bパート、双方ともに残すツールが欲しいのです。 もしもそのようなツールをお知りでしたら、是非教えてください。 ご助言よろしくお願いします。