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2018年3月19日のブックマーク (4件)

  • Androidソースコードレビューで指摘する事が多い項目まとめ2 - こやまカニ大好き

    去年Androidソースコードレビューで指摘する事が多い項目まとめという記事を書いた時はアプリ全体を一度に見るような機会が多かったため、内容も大きめのものばかり書いていましたが、最近はプルリクエスト単位でレビューする機会が増えたので細かい項目についてまとめてみようと思います。 ミリ秒で時間を指定する時に自前で計算している 1000L * 60L * 60L * 24Lのようなコード。 TimeUnitを使いましょう。 24時間の場合は以下のように書けます。 TimeUnit.DAYS.toMillis(1L) ある文字列がhttp/httpsで始まるかチェック URLUtil.isNetworkUrl()を使いましょう。 ただしequalsIgnoreCaseで判定してます。 ベースURLにパラメータを付与していってURLを生成したい StringBuilder#append("&key=

    Androidソースコードレビューで指摘する事が多い項目まとめ2 - こやまカニ大好き
  • Android開発をする上で知っておいてほしいなと思うこと - こやまカニ大好き

    現在の Android Developers の情報は非常に充実していて、Developer Guides を順に読み進んでいくだけで開発に必要な知識とGoogleが想定している(であろう)最も基的な実装を学ぶことができる。 特にこの「基的な実装」というものが重要で、これを知っておかないと開発者間の意思疎通がスムーズに行えなかったり、そもそも気をつけておくべき注意点を見落としがちになってしまう。 とはいえ、今の膨大な公式ドキュメントをただ読めというのは厳しいので、Android開発をする上で最低限理解しておいてほしい(と僕が思っている)事柄と、それについて知ることができるドキュメント類についてまとめてみることにする。 2018/03/25 : リリース周りについて別記事に追記した。 nein37.hatenablog.com 公式ドキュメントの重要ページ 公式ドキュメントと言った場合、

    Android開発をする上で知っておいてほしいなと思うこと - こやまカニ大好き
  • Gaijin Engineer in Tokyo

    Being a foreign software engineer in Tokyo has its ups and downs. If you work in a company of foreigners you’re mostly shielded from the experience, but if you work in an actual Japanese company there’s going to be some things that will shock you, some things that will amuse you, and doubtless many things that will frustrate you. This is a run-down of my own personal experiences. As with anything,

  • try! Swift Tokyo 2018 でLT登壇しました&学習済みCoreMLモデルを公開しました - kenmazの日記

    2018/3/1〜3/2に開催された try! Swift Tokyo 2018 に参加&LT登壇してきました。LTではCoreML + 超解像について話しました。 色々感想を・・と、その前にお知らせです。 学習済みモデルを公開しました 発表中では「学習済みモデルについては大人の事情で公開できませんでした」と話しましたが、つい先程以下のレポジトリで公開しました。 github.com 発表では業務で使っている画像データを学習させていたのですが、今回公開したモデルは二次使用フリーの漫画「ブラックジャックによろしく」の全13巻分の画像データを使って学習させたものです(訓練:検証=6:4くらい)。 ある程度の精度は出てるので、実際にどんな雰囲気なのか確認できると思います。 git clone git@github.com:kenmaz/SRCNNKit.git cd SRCNNKit git s

    try! Swift Tokyo 2018 でLT登壇しました&学習済みCoreMLモデルを公開しました - kenmazの日記
    dorokei
    dorokei 2018/03/19
    やってることシンプルで成果がすごく大きい。機械学習の良い採用例だわこれは。[iOS][swift][keras][Deep Learning][DeepLearning][機械学習]