Java 統合開発環境 Eclipse 日本語化プロジェクト - Pleiades
少々気が早い？iPhone Proで「iOS12」を動かしたコンセプト画像が公開 - iPhone Mania
例年通りであれば、来月には発表されると見られる次世代iPhoneですが、このうちのひとつである有機EL（OLED）搭載モデルで、来年リリースされるであろう「iOS12」を動かしたらどのように見えるかをイメージしたコンセプト画像が、デザイナーのジョン・カルキンズ氏によって公開されています。 アプリによって変化する「ホームバー」 近く発表が期待されるiPhone8（またはiPhone Pro）に、iOS12を搭載したらどのように動作するのでしょうか。iOS11がまだ正式リリースされていないこの段階で少々気が早い気もしますが、ベゼルレスでフロント全面を覆うOLED、仮想ホームボタンを搭載したiPhone8の特徴を、最大限に活かしたデザインとなっています。 たとえばコンセプト画像のiPhone8には新たに「ホームバー（HomeBar）」が設置されており、ここには通知、ショートカット、ウィジェットな
今すぐできる、ユーザーとチームのためのiOS速度改善 / Gunosy Kaizen Night iOS development optimization
Gunosy カイゼン Night #1の発表資料です。
Storing images and files in IndexedDB – Mozilla Hacks - the Web developer blog
The other day we wrote about how to Save images and files in localStorage, and it was about being pragmatic with what we have available today. There are, however, a number of performance implications with localStorage – something that we will cover on this blog later – and the desired future approach is utilizing IndexedDB. Here I’ll walk you through how to store images and files in IndexedDB and
ウェブ向けのストレージ | Articles | web.dev
ウェブ向けのストレージ コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 外出中はインターネット接続が不安定であったり存在しなかったりする場合があります。このような理由から、オフライン サポートと信頼性の高いパフォーマンスがプログレッシブ ウェブアプリにおける一般的な特徴となっています。完全なワイヤレス環境であっても、キャッシュやその他のストレージ テクニックを適切に利用すれば、ユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させることができます。静的アプリリソース（HTML、JavaScript、CSS、画像など）とデータ（ユーザーデータ、ニュース記事など）をキャッシュする方法はいくつかあります。では、最適なソリューションはどれでしょうか？保存できるデータの量はどのくらいですか？強制排除を防ぐにはどうすればよいですか？ 何を使用すればよいですか？ リソースの保存に関
オフラインWebアプリケーションへの道 Indexed databaseをSQL風に書けるlovefieldを使ってみる - Qiita
JavaScript Advent Calendar 2015 4日目の記事です。フロントエンド人ではないですがフロントエンドが好きなので参加させていただきます。 グダグダと前置きが長いのでlovefieldにのみ興味がある人は最初の方を飛ばして「Indexed databaseをSQL風に書けるlovefieldを使ってみる」を見てください。 #背景 iPhoneやAndroid端末が普及している現代ではWebページのスマートフォン対応が盛んに行われております。スマートフォン対応のWebページを作成するときはスマートフォンだからこそ意識しなければならない問題点がいくつかあると思います。そのうちの一つとして、スマートフォンは移動しながら使用するためPCと比べてネットワークが不安定です。そのためWebページが表示されないなどの問題が発生します。トンネルなどを通過する際によく発生する問題かと思
ポスター発表 @ MIRU2017: メルカリの画像認識・機械学習への取り組み | メルカリエンジニアリング
機械学習エンジニアをやっていますKumonです。 以前、ディープラーニングと画像認識をテーマに記事を書きました。 tech.mercari.com その後も画像系の取り組みをやっておりまして、 その内容を、画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の会議 「画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)」 の企業展示(ポスターセッション)で発表してきました。 こちらが発表で使用したポスターになります。 以前の記事で紹介しましたカテゴリ認識の他、ブランド認識や画像検索などにも取り組んでいることや、 画像系に限らず機械学習をサービス改善に活かしている・活かそうとしていることを発表してきました。 話を聞きに来ていただいた方々の多くは、我々のデータが多様で大量であることに驚かれておりました。 出品時には、商品画像と商品説明がセットであるため、ラベル付きの画像データが毎日増え続けている状態です。 1
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