Flutter transforms the development process. Build, test, and deploy beautiful mobile, web, desktop, and embedded experiences from a single codebase. Get started Flutter is an open source framework for building beautiful, natively compiled, multi-platform applications from a single codebase. Fast Productive Flexible Fast Flutter code compiles to ARM or Intel machine code as well as JavaScript, for

はじめに こんにちは。電気エンジニアの早川です。 組み込みソフトや、音声を扱うソフトなどを書いているとちょっとしたフィルタを仕込みたい場面に遭遇することがあります。こういったディジタルの世界に実装するフィルタのことをディジタルフィルタと呼びますが、その理論は難解でとっつきにくい部分があります。とはいえ直感的な理解が可能な部分もあり、さらに言えばそれだけでもある程度道具として活用することは可能です。 本記事では、できるだけ直感的にディジタルフィルタを理解することを目指して解説していきます。 ディジタルフィルタの種類 大きく分けて2つの種類があります。 FIRフィルタ 移動平均フィルタがこれに属します。基本的に移動平均のアルゴリズムの延長と考えることができます。今回はこちらを説明していきます。 IIRフィルタ 内部にフィードバックを持つのが特徴で、アナログ回路とよく似た原理で動作します。コイル

Windowsで開発環境を整えた。 背景 開発環境を改善しようと思い、PCデスクの見直しなどをやっていたら、Windowsでも開発できるようにしようと思い至った。新しい環境を試してみたい気持ちが1割と、新しいゲーミングPCを組みたい気持ちが9割だ。 エディション Windows 10 Homeエディションを利用している。 Windows 10 ProにはHyper-Vという仮想化機能を直接利用できる利点があるが、WSL2で同じようなことをより便利に実現できるようになったおかげで、この点においてPro版の必要性は薄れてきている。今のところ自分のやりたいことはWindows 10 Homeですべて実現できている。 Windows Update WSL2を使うために、Windowsをバージョン2004・ビルド19041に更新した。 日々の自動更新ではバージョン1903で止まっていて、まだ自動では

Progateはオンラインプログラミング学習サービスです。「初心者から、創れる人を生み出す」ことが、私たちの理念です。プログラミング初心者のハードルを出来る限り取り払うこと、そして本当に創れるようになるレベルの高い学習を提供することを目指しています。

Pythonでデータ分析をしてみたい！と思っても、なかなか面白いデータはありませんよね。そこで、今回はPythonを利用して、ツイッターのオリジナルデータを分析するチュートリアルを書いて見たいと思います。 このチュートリアルの内容この第一弾の記事では、どういう記事がリツイートされやすいかを分析しました。そのデータ分析の流れを、データの前処理から可視化、分析までの流れを初学者でもわかりやすいように解説いたします。 ・文字数が多いツイートって本当にリツイートされやすいの？ ・箇条書きツイートだと、お役立ち感があってリツイートされやすいの？こういう仮説を、データで検証していくような感じです。 また、フォロワーを増やすためには何が必要かをデータで洗い出すという記事も以前書きました。今後第二弾の記事では、この分析の流れも解説します。 このチュートリアルで学べることこのチュートリアルでは ・Twitt

Javascript と Node.js を使ってあれこれ自動化する記事が増えてきたので、 目次としてまとめておく。 blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net blog.honjala.net b

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ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 Neural Network Console。ドラッグ＆ドロップ操作で「関数ブロック」を自由に配置し、ニューラルネットワークを視覚的に構築できる 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー（基盤ソフトウェア）「Neural Network Libraries」（以下、Libraries）をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ

［53選］国内注目のWebサービス・アプリを大調査！ プログラミング言語、フレームワーク、アーキテクチャの一覧【2017年】 星の数ほど存在するWebサービスやアプリ。その裏側を覗いてみると、開発当時のトレンドや開発者の設計思想が見えてきます。53サービスのフレームワークやアーキテクチャ、開発効率化ツールを集めました。 国内だけでも星の数ほど存在するWebサービスやアプリ。その裏側を覗いてみると、開発当時のトレンドや開発者の設計思想が見えてきます。 今回は53サービス（追記を含む）のフレームワークやアーキテクチャ、開発効率化ツールを集めました。選定理由もお答えいただけたサービスについては、アーキテクチャを選んだ理由も紹介していきます。 C2C、コマース メルカリ、ココナラ、BASE、Tokyo Otaku Mode、STORES.jp、Snapmart、IQON 情報サービス グノシー、価

This browser is no longer supported. Upgrade to Microsoft Edge to take advantage of the latest features, security updates, and technical support. Connect(); 2016 Volume 31 Number 12 [Visual Studio Development] Introducing Visual Studio for Mac By Mikayla Hutchinson; 2016 At Connect(); in November, Microsoft is launching a preview of Visual Studio for Mac. This is an exciting development, evolving

Former Autonomy chief executive Dr Mike Lynch issued a statement Thursday following his acquittal of criminal charges, ending a 13-year legal battle with Hewlett-Packard which became one of Silicon Valley’s…

この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた

35ドルの小さなコンピューター、Raspberry Piのいろいろな使い方を一気に紹介！手頃な値段で買えるカードサイズのコンピューター「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」が、世間のメカ好き達の創作意欲を奮い立たせている。本来は子供たちにコンピューティングに興味をもってもらう目的で作られたものだが、各種プロジェクト用により小さくて安いコンピューターを求めているプログラマー達の開発にも多く使われているのだ。 Raspberry Piに関する最初の紹介記事で、我々は初心者に向けた10のシンプルなチュートリアルを紹介した。しかしこれらのチュートリアルは、Raspberry Pi信者達が開発した事例のほんの一部にすぎない。まだまだ多くのプロジェクトがPiのコンピューティング能力を限界まで活用し、この小さなデバイスの様々なすばらしい用途を我々に示してくれている。 関連記事： 新しい「Ras

PanicARはiOS向けのセカイカメラ風ARフレームワークです。 セカイカメラで賑わったスマートフォン+ARですが、今はあまり盛り上がっていません。しかしAR自体の使い道はまだまだ模索されるべきでしょう。そこで使ってみたいフレームワークがPanicARです。 スプラッシュ画面です。 最初に位置情報の確認が入ります。 カメラ上にフローティングで説明が表示されます。 カメラを下向きにするとレーダー風表示になります。 地図はiOSデフォルトの地図を使っています。 ローマは9851km先…。 PanicARはiPhone用のフレームワークで、全体で4MB以下、シンプルで高速になっています。CocoaPodにも対応しています。スマートフォン、タブレットの双方で使えます。 PanicARはObjective-C製のソフトウェア（非商用に限り無料）のソフトウェアです。 MOONGIFTはこう見る デジ

今まで質問で多かったのが、「じゃあどうやってアプリ作ったらいいのよ」という質問です。 ついで「どうやってプログラミング勉強すればいいの？」などでしょうか。 アプリに興味はあるものの、何から始めたらいいのかわからないし、どうやったらアプリが作れるのかわからない、という人は多くいるようです。 すべてを語ると何十エントリに達するだろうかという内容になると思いますので、 ひとまずはある程度の知識を持っている方向けに、様々なアプリの開発手法を伝えていきたいと思います。 基本のおさらいからですが、iOSアプリとAndroidアプリをそれぞれ作るための、公式開発手法がXCodeとEclipse+AndroidSDKになります。 XCode 【取得先】macのApp Storeアプリよりダウンロードする 【条件】AppleIDが必要。また作成したアプリを実機に転送したり、ストアへアプリを公開する場合には、