2020/01/24 大規模データ集積/分析基盤 Meet-up! の発表資料です。
本ブログはAWS re:Invent 2019のワークショップ『DevOps essentials: Introductory workshop on CI/CD practices』のレポートです。 現地でワークショップに参加はできていませんでしたが、ワークショップの資料が公開されていたので実際にやってみました。 セッション概要 In this session, learn how to effectively leverage various AWS services to improve developer productivity and reduce the overall time to market for new product capabilities. We demonstrate a prescriptive approach to incrementally ado
機械学習用の画像の前処理方法を調べたのを書いていきます。 中途半端な内容ですが、今後書き足していくと思います。 試行環境 Windows10 python 3.6 opencv-python 4.1.2.30 閾値処理: cv.Threshold(src, threshold, maxValue, thresholdType) opencvドキュメント http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_thresholding/py_thresholding.html 閾値を指定して二値化 適当なグラデーション画像を作って二値化してみます # make gray scale picture im_gray = np.array([np.arange(0, 256
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