開発現場に Figma を導入してチームの生産性が上がった話です。 デザインドリブンで、プロセスを可視化しながら進める僕の開発スタイルと相性が良いので、最近はクライアントワークでも啓蒙しています。 Figmaは平たく言うとデザインコラボレーションツールですが、こちらのリンクから動画をみると雰囲気が伝わると思います。 https://www.figma.com/ UIデザインツールのリッチ化ではなく、開発チームとコミュニケーションのしやすさが強みで、1人でUIを作るならSketchの方が使いやすいかもしれません。エンジニアやプロダクトマネージャーとガンガン議論して仕様を詰めていくスタイルを好む人はFigmaと相性良いです。 デザインプロセスが可視化されるためプロダクトマネージャー、エンジニア視点でも有用なツールだと思います。 Figmaを使ってよかった点まとめ・「デザインをみんなのモノに」を
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TensorRT 4.0は、実行・保存可能なカフェモデルを読み込んで最適化するためのPython APIをサポートしている。先ず、必要なモジュールをインポートする。 import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np from random import randint from PIL import Image from matplotlib.pyplot import imshow #to show test case from tensorrt import parsers 通常、最初にやる事は、モデル変換と推論プロセスの間に頻繁に使われるロガーを作成することで、tensorrt.infer.ConsoleLoggerで簡単なロガー実装を提供している
This NVIDIA TensorRT Developer Guide demonstrates how to use the C++ and Python APIs for implementing the most common deep learning layers. It shows how you can take an existing model built with a deep learning framework and build a TensorRT engine using the provided parsers. The Developer Guide also provides step-by-step instructions for common user tasks such as creating a TensorRT network defin
概要 Kubernetesそのものの運用などとはちょっと違い、KubernetesやDockerを使っていく上でちょこっと便利なVSCodeの機能の紹介です。 これらを使うことでKubernetesのちょっとしたIDEがVSCodeできてしまいます。コマンドをいちいち打つのがそろそろめんどくさいと思った方、一からyamlを作るのはちょっと・・・(実務的にはあまりないでしょうけど)、あの書き方どうだっけ?ってなるって方には作業支援になるのではと思います。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=PeterJausovec.vscode-docker まずはKubernetesのベースになるdockerのための拡張機能。 リソースのリスト化と簡易的にコンテナへの操作がコンテキストメニューからできる dockerfileやdocke
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