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無償。商用利用可能だが、データの出所表示に必要あり。データの種類（高次付加価値データ・製品）によっては制限がある場合もある Tellus（てるーす） 概要 ⽇本最⼤規模のデータプラットフォーム。 経済産業省主導で、政府衛星データのオープン化を⾏い、関連事業の展開と衛星データの受託者を増やすことが⽬的である。 費用 2021年の3⽉まで無償というのは決定している。 商用利用 ⾼性能なデータ、コンピューティング環境を提供する。商業利⽤が可能。(同様に衛星データを閲覧できるものとして、Google Earth Engineがあるが、こちらは商⽤利⽤不可) SAR衛星データ、⾼解像度な光学情報を利⽤できる。 商業利用してほしい、という目的で公開している。 利⽤⽤途 建設情報への提供 農業保険 地上のデータと衛星データを融合して、災害の発⽣確率を予測 収穫時期の予測、たんぱく質の含有率、肥沃度、どこ

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2024年3月末にライセンスが全面的に改訂されました。 以前とは異なり、教育機関はカリキュラムベースのコースの使用のみに限定される場合には免除されるという条件が明記されました（Educational Entities will be exempt from the paid license requirement, provided that the use of the Anaconda Offering(s) is solely limited to being used for a curriculum-based course.）。 つまり、教育機関で研究目的の利用時は200人以上の組織であれば有償ということがはっきりしたことになります。 以前も「教育活動に関連して使用する場合（use by a student or employee of an educational insti

Chapters 📘 Chapter #0　YOLOとは 📘 Chapter #1　環境設定 📘 Chapter #2　アノテーション 📘 Chapter #3 📗 Chapter #3-1　YOLOv3 Keras版実装 📗 Chapter #3-2　YOLOv3 Darknet版 📘 Chapter #A 📗 Chapter #A-1　YOLOの各バージョンについてまとめ 📗 Chapter #A-2　YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ 📗 Chapter #A-3　ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ TL;DR YOLO（今のところYOLOv3）についてオリジナルデータ（独自データ）学習手順について、記載します。 この記事ではYOLOの概要について説明します。 YOLOとは YOLOとは、画像から検出したいものが含まれている領

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Chapters 📘 Chapter #0　YOLOとは 📘 Chapter #1　環境設定 📘 Chapter #2　アノテーション 📘 Chapter #3 📗 Chapter #3-1　YOLOv3 Keras版実装 📗 Chapter #3-2　YOLOv3 Darknet版 📘 Chapter #A 📗 Chapter #A-1　YOLOの各バージョンについてまとめ 📗 Chapter #A-2　YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ 📗 Chapter #A-3　ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ TL:DR ここでは、YOLOv3でオリジナルデータを学習させる際のアノテーションの手順について記載します。 一足早い初夏のML怪談😱〜深層学習を使った画像の異常検知編も踏まえて、劣化を少しでも抑えるためにアノテーション用にリサ

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Chapters 📘 Chapter #0　YOLOとは 📘 Chapter #1　環境設定 📘 Chapter #2　アノテーション 📘 Chapter #3 📗 Chapter #3-1　YOLOv3 Keras版実装 📗 Chapter #3-2　YOLOv3 Darknet版 📘 Chapter #A 📗 Chapter #A-1　YOLOの各バージョンについてまとめ 📗 Chapter #A-2　YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ 📗 Chapter #A-3　ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ TL:DR 元記事が手順として煩雑になっていたため、手順以外の調査した結果に関するまとめについてはこちらに分割しています。 YOLOv3のKeras版実装のソースについて qqwweee/keras-yolo3: A Keras

TL;DR ドキュメントのチュートリアルに記載がない、「ML.NET Model Builder を使った転移学習での画像分類」の手順を記載します。 ML.NET Model Builder1を利用した、コーディングなしの機械学習モデルの作成を体験できます。 (1) ML.NETとは (1-1) コードファースト ML.NETとは、.NET開発者向けの機械学習フレームワークです。 コードファーストということは、コーディングできることが前提です。 利点として、.NET のコードから使用できるので、自分の.NETアプリケーションに組み込むことが容易です。 すべてを.NETで完結できる、ということは、今までの言語知識を活用でき、さまざまな言語を覚える必要がないため、学習コストを抑えることができます。 (1-2) オープンソース フリー、クロスプラットフォーム、オープンソースです。 Microso

TL;DR Windows 10の環境で、Visual Studio Code でPHPを開始するまでの手順を記載します。あくまで一例です。 1. Visual Studio Codeをインストール ※途中でコンテキスト（右クリック）メニューに追加するオプションを【ON】とする 2. XAMPPをインストール ダウンロード先 https://www.apachefriends.org/jp/index.html 2.1. インストーラーをダブルクリックして既定でインストール インストール途中で、「Windowsセキュリティの重要な警告」が表示され、Apache HTTP Serverに関する許可が表示された場合には、すべてのチェックボックスにチェックして、アクセスを許可してください。 2.2. Apacheをスタートする コントロールパネルを起動する場合は、以下から 参考 3. [VS C

目的 Windows 10においてもランタイムがサポートされている、十分な改修費用が出せない、特殊なOCXで当時は.NETでは代替できなかったなど、諸事情により残っているVB6の案件はあると思う。 ここでは、そのような案件を.NETに変換する際の注意点、最低限やっておいたほうが良いことについて記載する。 簡単にいうと、そのままコンバートしただけでは、VB6のままでも変わらないのでは、と思うからだ ここでは、細かいロジックの良否については記載しない。 そもそも、言語により保守しやすいプログラムの成否が決まるのではなく、構成の考慮、リファクタリングを考えているか、が問題と考えるからである。 もちろん、VB6の特性（簡単さとあいまいさ、クラス仕様の機能不足（Implimentsはあるが。Inheritsはないことによる）、テストプロジェクトが公式では存在しない）が、雑然となりがちなことを招いてい

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「令」の文字コードに関して 2019年4月1日、新元号「令和（れいわ）」が発表された。 しかし、**「令」**という字体を表すUnicodeは2つあるため、詳細をまとめる。 結論 元号に通常使用される、使用すべきなのは「U+4EE4」であり、基本的に日本語フォントに存在するのも「U+4EE4」である。 「U+F9A8」は、韓国語の等音法則に起因する文字である（韓国の文字コード規格KS X 1001との往復変換を可能にするために追加された文字）。元号には、Unicodeへの収録意図からも使うべきではない。 システム構築上知っておくべきことであり、以下に当てはまる場合には注意する必要が出てくると思われる。 過度に神経質になることではないが、抑えておくべき情報と考える。 問題となりそうな状況 日本以外の会社に外注、または最終的な下請けがある場合、U+F9A8を埋め込まれていないかの確認が必要 ブ

1. 経済産業省掲示 改元に伴う企業等の情報システム改修等への対応 新元号「令和」が公表されたことを踏まえたシステム改修等における留意点について 2019年4月2日掲載 改元に伴う元号による年表示の取扱い及び情報システム改修等への対応について（周知）（平成３１年４月２日経済産業省事務連絡） 改元に伴う元号による年表示の取扱いについて（平成３１年４月１日新元号への円滑な移行に向けた関係省庁連絡会議申合せ） 【資料１】改元に伴う情報システム改修等への対応について（経済産業省） 【資料２】改元への対応～あなたの会社は大丈夫？～（情報処理推進機構） 【資料３】新元号「令和」への改元を目前に控えた情報システム改修の計画・作業のポイント（経済産業省） 2019年4月5日掲載 新元号名で使用する文字コードについて（周知）（平成３１年４月５日経済産業省事務連絡） 情報サービス産業・ソフトウェア産業の皆様へ