カジュアル着物を楽しむ為のお役立ち情報などを紹介します。 まずは衿周りの話から、ぽっちゃり着物ユーザー向けのワンポイント、 ひと工夫で着物をもっと楽しむアドバイスなどなど。 カワイイ半幅帯の結び方も紹介します♪
カジュアル着物 Advent Calendar 2015 - Adventar
カジュアル着物を楽しむ為のお役立ち情報などを紹介します。 まずは衿周りの話から、ぽっちゃり着物ユーザー向けのワンポイント、 ひと工夫で着物をもっと楽しむアドバイスなどなど。 カワイイ半幅帯の結び方も紹介します♪
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Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか？ 〜準備編〜 - bohemia日記
最近おそ松さんというアニメが流行っていますね。 ６つ子のおそ松くんのアニメを現代版にアレンジした作品なのですが、その過程でそれぞれの兄弟の特徴が付けられています。 左から、おそ松、から松、チョロ松、一松、十四松、とど松で、順に長男次男三男・・・となっています。 簡単にまとめると、このようになります。 生まれ 名前 色 特徴 長男 おそ松 赤 クズ 次男 から松 青 ナルシスト 三男 チョロ松 緑 ツッコミ、意識高い系 四男 一松 紫 コミュ障 五男 十四松 黄色 マイペース 六男 とど松 ピンク 甘え上手、腹黒 それぞれの色を着ているときは、簡単に見分けられますが、そうでないときは見分けるのに困難を伴います。 髪や目つきにも特徴があるので、見分けることができるので、このような表を作ってらっしゃる方もいます。 それでも結構苦労したので、同じくディープラーニングで学習させたモデルで判別できない
【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる - Qiita
はじめに エヴァンゲリオン20周年おめでとうございます 加えて、アスカの誕生日もおめでとうございます。(4日遅れ) Twitter Bot等でも使われている、文章の自動生成を流行りのDeepLearningの1種であるリカレントニューラルネットワーク(以下:RNN)を使ってやってみました。 データ集め 何はなくともまずはデータが無いと始まりませんね。 書き起こしも覚悟してましたが、アニメ全セリフをまとめてあるありがたいサイトが有りました。感謝。 こちらから全セリフを抽出しました。 セリフのフォーマットはこんな感じで、キャラ名 「セリフ」になってます。 放送「本日、12:30分、東海地方を中心とした関東中部全域に特別非常事態宣言が発令されました。住民の方々は速やかに指定のシェルターに避難してください」 放送「繰り返しお伝えいたします…」 ミサト「よりによってこんな時に見失うだなんて、まいった
Kibana用途でElasticsearchを使う時の高負荷対策TIPS - Qiita
これは Elasticsearch Advent Calendar 2015 8日目の記事です。 ログの可視化ツールとしてKibanaを使っている中で、Elasticsearch運用として色々と得られた知見を書きたいと思います。 Elasticsearchは、ライトな環境だったら特にチューニングなく安定してますがある程度ドキュメント数が積まれてくると、色々苦労があるなという印象です。 ここに書かれているのは、事情がありシングル構成で頑張った話なので、クラスタ組んでスケールするとこんな悩みはないのかもです。 でも、ログは運用系に入るのでそんなにコストかけれるとこはないのではという個人的な所感。 ラインナップとしては、下記のような感じです。 Kibana経由で重たいクエリが投げられると負荷高すぎて泣いた話 高負荷対策として、fielddata_cacheをディスクに逃がす方法 fluentdの
Otto by HashiCorp
PackerBuild and manage images as code
HashiCorpの新プロダクトNomadとOttoを触ってみた | DevelopersIO
ども、大瀧です。 VagrantやTerraformで有名なHashiCorpのカンファレンスイベント、HashiConf 2015が今朝未明からポートランドで開催されています。そこでNomadとOttoという2つの新サービスが発表されました。両方とも発表直後に公開され、試せるようになっているのでサンプルを動かしてみた様子をレポートします。 Nomad by HashiCorp Otto by HashiCorp Nomad NomadはEasily deploy applications at any scaleというリード文からあるように、アプリケーションをデプロイするスケジューラです。あらかじめアプリケーションを実行するホストにエージェントをインストール、アプリケーションをジョブとして設定ファイル(*.nomad)に定義しておき、設定ファイルに従ってジョブを実行します。 デプロイツー
アメッシュをターミナルに表示して、ついでに雨降ってたらSlackでおしえてくれるところまで、Goでやったことのまとめ - DRYな備忘録
このエントリはGo その2 Advent Calendar 2015 - Qiitaの8日目です。 7日目のS_Shiomtoriさんの記事もコマンドラインツールの話でした。 % go get github.com/otiai10/amesh/amesh % amesh -g 思ったことや詰まったこと書きます Goでコマンドラインツールをつくりはじめるとき なんでわざわざGoでコマンドラインツールつくるか コンパイルが非常に早いので、ほぼスクリプト言語のようにソースファイルをWrite&Runして開発することができるから クロスコンパイルが容易なので、Goのコンパイル環境を要求せず、実行可能ファイルを納品できるから 並行処理を書きやすく、わりとデカめのことをさくっとやってのけたりするから Goでコマンドラインツールつくるときいつもハマること flagパッケージわりと使いにくい flag.A
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Twitterの絵文字デザイナーに、その制作秘話を聞いた：「もちろん『うんこマーク』がお気に入りです」 | DIGIDAY［日本版］