Raspberry Pi 人工知能ツールをインストール【Python3】 - Qiita
Raspberry Piを利用して人工知能ツール（深層学習ライブラリ・自然言語処理ライブラリなど）を利用する手順をまとめてみます。 環境 RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 Python 3.4.2 tensorflow-0.12.1 Keras-1.2.1 opencv-3.1.0 MeCab 0.996 mecab-ipadic-neologd gensim-0.13.4.1 Open JTalk Version 1.07 RaspbianとPython3系のインストール Raspbianの最新版を公式ページよりダウンロードしSDカードへ。Python3系は依存関係を簡単にする為apt-getを利用してインストールします。
PHPを使ったスクレイピング
PHPを覚えていくうえでやってみたかった、とあるサイトの必要な部分を取得したいという「スクレイピング」と呼ばれるものを試してみました。 スクレイピングとは 具体的にスクレイピングとは以下のことです。 WebサイトからWebページのHTMLデータを収集して、特定のデータを抽出、整形し直すことである。 Webスクレイピングとは (Web scraping) ウェブスクレイピング： – IT用語辞典バイナリ こちらを今回PHPで試してみました。 ライブラリの「phpQuery」を使う スクレイピング自体はこのphpQueryを使わなくてもいいのですが、該当箇所（HTMLのclassやid）の指定がjQueryのように出来て分かりやすかったのでこちらを使いました。 Google Code Archive – Long-term storage for Google Code Project Hos
AngularJSでロード中に評価前のマークアップを表示させない方法 - Qiita
AngularJSを使ったWebアプリケーションで、ページの読込途中や初期化までの間にテンプレートのマークアップ（下記の図の{{name}}のような記述）が一瞬見えてしまうのを何とかしたい時があります。 特にページの表示開始を早くするためにAngularJSのコード読み込みをhead要素に置かずに非同期で読み込んでいる場合は、AngularJSの読み込み完了まで見えてしまうので特に目立ってしまいます。これを解決するためにngCloakというdirectiveがあるのでこれを使います。（headセクションでAngularJSのコード読み込みのscriptタグを配置している場合はそんなに気にならないかもしれません。公式ドキュメントではこの方法を推奨しているようです） 使い方 連携するCSSをアプリケーションのCSSに追加します [ng\:cloak], [ng-cloak], [data-ng
オープンソースの綺麗な絵文字実装ライブラリ「emojione」:phpspot開発日誌
GitHub - Ranks/emojione: EmojiOne™ is the open emoji standard. #iwantemojione オープンソースの綺麗な絵文字実装ライブラリ「emojione」 次のような綺麗な絵文字をphp, jsで扱えるようにするライブラリです。:smile:といった文字で入力してライブラリで変換出来るので入力も容易です 関連エントリ emojiをWYSIWYGで入力できるようにするjQueryプラグイン「emojionearea」 サジェスト等、多機能なタグ入力UI実装jQueryプラグイン「jquery-tagger」 リストのアイテムを追加・削除できるUI実装「pickList」
機械学習ざっくりまとめ～パーセプトロンからディープラーニングまで～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読みましたので、機械学習についてざっくりとまとめます。 できるだけ数式とかは使わない感じで説明していきますので、イメージだけつかんでもらえればと思います。 機械学習とは 機械学習は入力データから反復的に学習を行うことによって、パターンを学習し、新しいデータに対しても答えを得ることができるようにするものです。 機械学習の問題はデータから数値を予測する「回帰問題」とデータがどのクラスに属するか分類する「分類問題」の2つに大別できます。 ある問題に対す
竹中工務店、機械学習で予測誤差3％以下に
竹中工務店は「IoT（Internet of Things）」などの先端技術を使ったビル管理システムのビジネス化に取り組んでいる。2016年7月には複数ビル内の各種センサーデータをクラウド上に収集、分析し、米Microsoftの機械学習クラウドサービス「Azure Machine Learning（ML）」で消費電力量を予測する仕組みを構築した。蓄電池などをリアルタイム制御するシステムと組み合わせることで、電力自由化での有利な料金体系を利用しやすくする。 竹中工務店は2016年7月、自社関連の三つのビルをクラウド上で仮想的につなぎ、消費電力量の需要予測から実際の消費までを1棟として制御する仕組みを構築した。同社東京本店ビル、東陽町インテスビル、TAK新砂ビルを対象とした「新砂エリアVPP（バーチャルパワープラント）」の構築に向けた実証実験を実施している。 新砂エリアVPPは複数の建物に設置
ファンタジー世界地図を簡単に作れる「Inkarnate Worlds」をゲーム制作に活用しよう – もぐらゲームス
現在ではゲーム制作ツールの発展もあり、フリーゲーム・インディーゲームなど多くの個人製作の作品が生まれている。そんな中、制作したゲームの演出に使うために「自分の思い描いたファンタジー世界の地図」を作りたいと思った人はいるのではないだろうか。 今回は、そんな自分だけの世界地図を簡単に作れる理想のオンラインサービス「inkarnate worlds」を紹介しよう。2017年1月29日時点での本ツールの機能や使用感、完成した地図を画像として書き出して使う方法までをまとめたので、参考にしてみてほしい。 現在ベータ版での公開となっているが、今後のアップデートも予定されているようだ。実際に使用したところ、制作した地図をjpg形式でダウンロードしてゲーム制作ツールで使用することも可能となっていたため、使い方によっては幅が広がりうるものとなっている。 「Inkarnate Worlds」の使い方とはまずはI
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