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Google Colaboratory上で画像処理を試す方法の紹介。Jupyter NotebookあるいはGoogle Colaboratoryを触ったことがある人向け。 Google Colaboratoryで画像処理を試すメリット 環境構築の必要がない。ブラウザがあればいつでもどこからでも試せる。iPadからでも! REPL形式で、途中の状態を確認したり書き換えたりしながら作業できる Pythonで書くので、APIサーバーなどの形に移植しやすい そして、何より無料で使える。 新しいNotebookの作成 「NEW PYTHON 3 NOTEBOOK」を選ぶ。Python 2系はまもなくサポートが終了してしまうので、特別な理由がなければPython 3系を選ぶ。 画像をアップロードして表示する 処理したいファイルをアップロードする。Google Driveから読み込ませることもできるが

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train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, rotation_range=5) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(image_size, image_size), batch_size=batch_size, class_mode="categorical") test_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(image_size, image_

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概要 去年はRuby on Railsを使って開発をしていたが、最近Pythonを使う機会が増えてきたので、今年はPythonの軽量WebフレームワークFlaskを使ってWebサービスを開発する流れをまとめた。 作ったサービスをHerokuで運用するところまでやった。 前提 Pythonの基本的な使い方を理解している人 Webサービスを作ったことがある人 作るもの シンプルなメモ。本文はMarkdown記法に対応させる。 使うもの Pyenv プロジェクト毎にPythonのバージョンを切り替えるために使用。インストール方法、設定方法は省略。 Python 3.6.3 今回は、2系を使う必要性がないため、最新版の3.6.3を使用。Pyenvでインストール。 Virtualenv プロジェクト単位でパッケージ群などを含むPython環境を切り替えるために使用。 Flask Python用の軽量

Kerasの作者のfcholletさんがTwitterで紹介していた、PlaidMLという新しい機械学習用のライブラリを試してみた。Early Alpha Qualityとのことであるが、試してみたらとても速いしKerasで書いてたコードが(ほぼ)そのまま使えて感激した。これは機械学習が捗る…かも? 短くまとめると PlaidMLという新しいフレームワークを使うと、nVidia積んでないMacでもGPU使って高速に機械学習できるかも Kerasのバックエンドとして使えるので、今まで書いてきたKerasのコードを(ほぼ)そのまま使える 動かしてみたら、確かに速い。 10月に試した段階では不具合があったが、アップデートで修正された! PlaidML PlaidML is an open-source Keras backend that runs on OpenCL, with good pe

概要 最近アプリばかり作っているので、冬休みに久しぶりにウェブサービスを作ることにした。 Ruby on Railsを使って目標管理ツールを作った。(2019.11 Rails 6.0.1で動作確認) Herokuにデプロイした。 ちょっと遠回りで省略可能なステップもありますが、わかりやすさ重視のステップで書いていきます。 前提 1度くらいRuby on Railsに触れたことがある人 長くなりすぎるので、Ruby on Railsの基礎的な使い方に関しては省略。 作るもの 実際にデプロイ・公開したものはこちら http://achievements.nantekottai.com/ 目標管理ツール 目標リスト(List)に、複数の目標(Achievement)を登録できる 目標は「達成」することができる 使うもの Ruby on Rails 6 Twitter Bootstrap 3 間

概要 2015/05のHerokuの料金体制改定で、Freeプランでもworker dynoが使えるようになった。 さらに、2015.06にはHeroku Redisが一般公開された。25MBまでなら無料で使える。 Rails 4.2で追加されたActiveJobの機構を使って、シンプルに、効率的に無料でHeroku上でバックグランド処理を実装できるようになった。 背景知識 Heroku Herokuにはweb dynoとworker dynoがある。 HTTPリクエストを処理するのがweb dyno バックグランドで処理をするのがworker dyno 元々の無料プランではweb dynoの追加には料金がかかったが、新しい無料プランでは制限付きながらworker dynoが使えるようになった。実験するには、それでも十分。 Heroku上でバックグランド処理をやる仕組みとしてはDelaye

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Google I/O 2014でついにAndroid Studioのベータ版が発表された。自分も3ヶ月ほどAndroid Studio使っているけど、大分良い感じだし基本的に問題もないので、乗り換え検討してる人はそろそろ乗り換えてよい時期かも。 いいたいこと Android Studioに乗り換えても、 すぐに アプリ開発のフローが変わったり、大幅に効率化されるわけではない。 でも、ビルドツールであるGradleの機能を理解しはじめると、どんどん開発フローが洗練されていくよ。 一度Gradleを前提とした開発フローになれると、Gradle無しの開発には戻れないし、多分今後のAndroidアプリ開発の主流はこっちだから、どこかで乗り換えたほうがいいし、そろそろ乗り換えてよい時期。 乗り換えのステップ Android Studioに乗り換える上では、覚えなければいけないことが沢山ある。順を追っ

Eclipse + ADTからAndroid Studioに乗り換える準備を始めた。 Android Studioの使い方を学ぶにあたって役に立った資料の一覧と補足を備忘録として記録しておく。 インストール dmgからのコピー程度なので、公式のダウンロードページ見ればわかる。 Android Studioを理解する Gradleとは 今まで、継続的インテグレーションとかテスト自動化とかでAntの設定をいじったり、外部ライブラリなどの管理でMavenを使っていなかった人には、ピンとこないし最初から意識しなくても問題ないかもしれないけど、Android StudioではGradleという新しいビルドツールが使われている。 Android Studioが標準対応しているGradleは、Androidアプリ向けのビルドツールとしてAntやMavenより柔軟で使いやすいので良いよ！！ 僕がEclip

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RoR4がリリースされたので、手持ちのプロジェクトを4.0.0にアップデートしてみた。 具体的な移行方法は、既にウェブ上に記事が沢山あるので実際にハマった点だけを記す。 簡単にまとめると まず3.2系の最新版で動くようにする -> Ruby 2.0で動かす -> Rails 4へのアップデート という手順をしっかりやったほうがいい。 herokuで動かすにはいくつか設定が必要。ローカルでRubyとRailsのアップデートをしてから、最後にherokuにdeployしてあれ動かない、となると対応が面倒くさいので、ワンステップずつdeployして動作確認していったほうがいい。 他は割と公式ガイド通りでスムーズ。 まずは3.2系の最新版で動くようにする。 古いRailsでは、一見Ruby 2.0で動作しているように見えても部分的におかしな挙動をすることがある。これはアップデートの過程での動作確認