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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。Crane＆Iの藤島です。 本日は、「プレゼンテーション資料作成」に有益と感じた書籍のご紹介をしてみようと思います。 最初に 仕事柄、私は資料作成をすることが多くあります。 社内研修用の資料であったり、営業資料、採用資料、社内向けの説明資料、エグゼクティブ向けの提案資料等、様々なプレゼンテーション資料作成を行います。 たまに、社員の方に「なんでそんなに資料うまく作れるんですか」と聞いていただけることがあります。 とても嬉しいと思いますが、もっともっと上手な資料作りをされる方は山ほどいらっしゃるので、おこがましくも感じつつ、せ

こんにちは。Crane＆I　藤島です。 Qiitaで記事を書き始め、1か月に1個ぐらいは記事をあげよう。と心に決めてから 「やべぇ！もう月末やーん」となっている自分がおります。 さんじゅう〇日まではその月です。大丈夫。間に合う。諦めないぞ、私は。 出たぞ、ついに 少し前の話題になってしまうのですが、AWSが新しい認定資格を発表しましたね。 具体的には、以下の二つになりますね。 AWS Certified AI Practitioner（AIF） AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate（MLA） AWS認定資格は4つのカテゴリから AWSはこれまで公式認定を、以下の4つに分類しています。 「FOUNDATIONAL」 「ASSOCIATE」 「PROFESSIONAL」 「SPECIALTY」 初級の「FOUNDATIONAL」

こんにちは、Crane＆Iの藤島です。 この記事で３記事目となりますが、少しずつ、自分の書くスタイルが定まってきたかなと感じます。 ありがたいことに、SEを取りまとめる事業統括という立ち位置を頂きながらお仕事をしているので、 私のこれまでのエンジニア、人生経験を交え、キャリア形成に結びつくような有益な情報をお伝え出来たらいいなと思いながら、文字を打っています。 今回は「評価されるエンジニアの特徴」に焦点を当てていきたいと思います。 最初に ちょっとした誤解を招く表現をするかもしれません。 斜め読みで構いませんので、一応、最後まで読んでください。 言い訳はちゃんと書きます（笑） 突然ですが、私は「贔屓（ひいき）」をする人間です。 併せてお伝えしますが、「えこ贔屓」は好みません。 というか、立場上、それを許されておりません。 Qiitaを利用されている方には、リーダーをやられている方も沢山いる

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、Crane＆I　藤島です。 私は24歳になった年の12月、ITエンジニアの道を進むことになりました。 当時、ITバブル時代で、様々な企業が未経験を対象に採用を始めていた時代。 自分も例にもれず、「時代はITだろ！」という気持ちで、エンジニアという仕事もよくわからない中、企業の扉を叩いたことを覚えています。 今日は、未経験からのキャリアチェンジとして 「エンジニアになりたいな」、「エンジニアってどんな仕事だろう？」 と、考えている方に「こんな方はエンジニア業務に適性があるかも！？」という点を、 私の独断と偏見で、ちょっと書いて

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CapsNetについて少し調べて、まとめました。 CNNの欠点 I believe Convolution, but I don't believe Pooling. - Geoffrey Hinton Geoffrey HintonさんがMITでの講演でそう言いました。 CNNでは、オブジェクトの向き、空間的な特徴の抽出は難しいです。 畳み込みはオブジェクトの特徴を抽出するだけです。周囲の情報には全く関心を持っていません。 例えば、人間の顔に対して、CNNはこの画像に耳、鼻、目、口があるかどうかしかに興味がありません。どこにあるのかは

cap = cv2.VideoCapture(0) counter = 1 while True: _, frame = cap.read() if frame is not None: frame = cv2.resize(frame,(inWidth,inHeight)) cv2.imshow("capture", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("c"): #cを押せば、キャプチャーする img_name = os.path.join(IMAGE_DIR,NAME+"_"+str(counter)+".jpg") cv2.imwrite(img_name, frame) print("Captured: "+img_name) counter+=1 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): #qを押せば、

# -*- coding:utf-8 -*- # onlyzs1023@gmail.com 2016/11/21 import urllib.request from urllib.parse import quote import httplib2 import json import os API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" CUSTOM_SEARCH_ENGINE = "12345648954985648968:xxxxxxxxx" def getImageUrl(search_item, total_num): img_list = [] i = 0 while i < total_num: query_img = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=" + API_KEY

最近、仕事関係でElasticsearchを使い始めました。 メモとして、データ投入からスコアリングまで使った・学んだことを書いてみようと思います。 全部書くのは結構長くなりますので、前後編に分けて書きます。 前編はインストールからデータの投入まで、 後編は検索とスコアリングの話しようと思っております。 インストール とりあえず、必要なものをインストールします。 開発環境はCentOS7です。 Elasticsearch requires at least Java 8. Specifically as of this writing, it is recommended that you use the Oracle JDK version 1.8.0_73. バージョン8以上のJavaが必要です。 Javaのインストール まずはJava 8をインストールします。 こちらを参考しながら進

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