Golangのgormで、カスタマイズしたtime.Timeに差し変える - Qiita
// gorm.Model type Model struct { ID uint64 `gorm:"primary_key"` CreatedAt time.Time UpdatedAt time.Time DeletedAt *time.Time } これをクライアント側に返却するとき、時刻をJSONエンコードなりTextエンコードなりすると思いますが、 そのまま使うと時刻文字列のフォーマットが、RFC3339Nanoというナノ秒まで持つフォーマットを使って変換されてしまいます。 // Time Format const ( RFC3339 = "2006-01-02T15:04:05Z07:00" RFC3339Nano = "2006-01-02T15:04:05.999999999Z07:00" ) // JSON Encode func (t Time) MarshalJSON
高校生が「PCを学校に持ち込みたくて」Windows10搭載の電子辞書を自作してしまう
高校生になれば自分のPCを持っている人も少なくありませんが、校則によっては学校まで持っていくことができないこともあります。そんな校則に悩んだ高校生が、「電子辞書なら高校に持ち込みOK」という点に目を付け、Windows10搭載の電子辞書を自作したとして話題になっています。 Windows10搭載電子辞書の製作者である0530HLLさんは、ニコニコ動画に電子辞書を作ってみたまとめムービーを投稿しています。 Windows10搭載電子辞書つくってみたPart1 オープニングムービーからすでにハイクオリティ。 まるで製品のプロモーションムービーのようです。 ムービーの冒頭で「つたない編集」と述べていますが、全くそんなことはありません。 0530HLLさんが製作したのは、「Windows10が動く電子辞書」です。 「高校の校則を守りながらにしてPCを持ち込むため」という理由で電子辞書を自作するとい
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
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