ルールのおすすめ設定
メッセージを効率的に処理するためには、受信トレイから不必要なメッセージの量を減らし、重要なメッセージを見つけやすくする必要があります。これを実現するには、ルールをうまく活用して重要ではないメッセージを別のフォルダに移動し、受信トレイには読まなければならないメッセージだけを残すようにすると良いでしょう。 以下のようなルールがお勧めのものです。ルールは一覧表示の上から順次適用されていきますので、ルールを作成した後にこの順序で適用されるように並び替えを行います。作成方法の詳細は後述します。 会議出席依頼の応答メッセージ: 会議出席依頼の応答メッセージが単に出欠のみを示すものであり、本文にコメントが無い場合には削除します。出欠の返信状況については会議のアイテムの [履歴管理] で確認できます。 自分宛のメッセージ: メッセージの宛先や Cc に自分のアドレスが含まれていた場合にはルールの実行を中断
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
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