2016年9月4日のブックマーク (6件)

  • 触れたものから色を抽出して1本で1600万色が使えるペン「Cronzy Pen」

    スマートフォンアプリと連携し、触れたものから色を抽出してCMYKインクを使って1のペンで1600万もの色を作り出せるのが「Cronzy Pen」です。 Cronzy Pen can write in over 16-million colors! http://cronzy.com/ Cronzy Penがどんなアイテムなのかは以下のムービーを見ると一発で理解できます。 CRONZY - YouTube ベンチに座る女性。 手元にはまだ色づけされていない線画があります。 女性の胸ポケットに差し込まれているのは1のペン。 「線画を何色に塗ろうかな」と考えていた女性はニヤリと笑みを浮かべました。 女性はストリートアーティストが描いたのであろう壁画の前にやってきました。 そして、先ほど胸ポケットに差していたペンのお尻の部分を壁に押しつけ、ペン側面にあるボタンをプッシュ。 すると、スマートフォ

    触れたものから色を抽出して1本で1600万色が使えるペン「Cronzy Pen」
    otchy210
    otchy210 2016/09/04
    未来を感じる。…もし本当に実現可能なら。夢を見る代金としての 2 万円を高いとみるか安いとみるか。
  • 派遣先を選ぶ際の「バカ避け」としての質問項目

    東京都内で、一般派遣のPGとして何年か働いてきました。時給は2600円前後の案件が多かったです。(個人的にはもっと上げたいところですが、なかなか叶っていません) いわゆるWeb系が7割、SIer系が3割です。 SIer系(社内SE含む)は総じてクソだという印象を抱いていますので、バイアスがあるかもしれません。 どんな職種や就業形態であれ、何年かやっていると誰でも、「この条件を満たす就業先はアウトだから、ここで働いてはいけないな」という判断基準が自分の中で確立されてくるものだと思います。 自分のそのような判断基準を整理する意味合いも含めて、「就業先(派遣先)との面談の際、これを聞けば良いな」と思う質問項目を書き出してみようと思います。 typoはご容赦ください。 (1)作業に使うPCのメモリ容量とディスプレイの画素数と枚数を教えてください。 メモリ8GB未満→論外。「我々は、たかだか数千円の

    派遣先を選ぶ際の「バカ避け」としての質問項目
    otchy210
    otchy210 2016/09/04
    派遣とか関係無しに職場の善し悪しを判断する良いフィルタリング項目だと思う。これら 8 問 8 答 を会社+オフィスごとに投稿して検索可能にするサイトの出現が待たれる。
  • TechCrunch | Startup and Technology News

    TechCrunch Daily News Every weekday and Sunday, you can get the best of TechCrunch’s coverage. Startups Weekly Startups are the core of TechCrunch, so get our best coverage delivered weekly.

    TechCrunch | Startup and Technology News
    otchy210
    otchy210 2016/09/04
    Chrome メモリ馬鹿食いだから、速度キープしつつメモリもさほど増やさないいいバランスをオレらがやってやんぜ!という気概を感じる。
  • 物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium

    Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.

    物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
    otchy210
    otchy210 2016/09/04
    中級者って見たときに UNION とか副問合せとか使い倒すカオス SQL を想像したけど、そういうんじゃなくて良かった。/普段あまり SQL の記事上がってこないの、SQL 自体枯れた知識になってきてるからかな。
  • 機械学習もここまで来たか,モザイク除去機が簡単に作れてしまう時代へ

    面白いGitHubのリポジトリを見つけました. github.com こちら,かなりの精度でモザイクを除去することができるようです. 以下,GitHubのリポジトリ上で使われているサンプル画像を引用させていただきます. モザイク除去効果 まずはどれだけの効果が出ているのかを確認しましょう. 例えば,このような顔の写真があります. これに,モザイクがけをするとこのようになります. これでは,元がどんな顔なのか正直全然わかりませんね. しかし,今回のプログラムを使って復元してみると,このようになります. これはすごい,ほとんど再現することができています. 多少目の細かいところや口周りは異なっていますが,知人等が見れば「あれ?人かもしれない…?」といったレベルまで復元できているといえるのではないでしょうか. サンプルは他にも掲載されていました. 一番左がモザイクを掛けた画像,右から2番目が復元

    機械学習もここまで来たか,モザイク除去機が簡単に作れてしまう時代へ
    otchy210
    otchy210 2016/09/04
    学習用の大量の顔データをどうやって入手するのか?グレーじゃね?復元後の顔は当たり前だけど学習データに引きずられる。そう、自撮りを公開している人達は、誤認逮捕を避けたければ即刻やめるべき。
  • グーグル決済、秋にも上陸 スマホ支払い - 日本経済新聞

    【シリコンバレー=小川義也】米グーグルは三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)と組み、今秋にも日でスマートフォン(スマホ)を使った電子決済サービス「アンドロイドペイ」を始める。日はIC交通乗車券「スイカ」や「楽天Edy(エディ)」などが普及するが、利用は国内に限られる。「世界仕様」のサービス上陸で、消費者は海外でも自分のスマホで買い物ができるようになる。スマホ決済を巡っては米アップ

    グーグル決済、秋にも上陸 スマホ支払い - 日本経済新聞
    otchy210
    otchy210 2016/09/04
    これは evil ではないのか?「利用者の消費行動に関するデータを収集・分析。一人一人に提供する情報や広告の精度をさらに高める」良い広告を表示するためのデータは良いデータってな。