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スタイルいいなー ちゃんねる登録 高評価お願いします。 Twitterはこちら↓フォローしてね! https://twitter.com/dougadaizen 幼稚園児が踊るパーフェクトヒューマンが可愛いすぎる https://www.youtube.com/watch?v=EJKCK... [Twitterで話題]このショートコントwwwww https://www.youtube.com/watch?v=CI-zz... [Twitterで話題]おばあちゃんに鉄砲を渡した結果www https://www.youtube.com/watch?v=5H_Ob... 女子高の選手宣誓が面白すぎるwww https://www.youtube.com/watch?v=eFler... ペンパイナッポーアッポーペン(おっぱいバージョン) https://www.youtube.com
ただ今炎上中の「ネイティブ広告ハンドブック」についてのお話。 知らない人向けにご説明すると、元々はこんな経緯のお話でした。 https://twitter.com/ciotan/status/795534801436483584 https://twitter.com/mediologic/status/795549616636731392 ライターの塩谷舞さんが、勉強のために「ネイティブ広告ハンドブック」を読みつつ「文章が取扱説明書レベルに難解だ~!」とtwitterで愚痴っていたら、ハンドブックの製作関係者の高広伯彦さんという方から「これすら読めないお前はクズだ!!!」的な反論がバシバシ寄せられてきて、ライターさん涙目、 https://twitter.com/kazukazu721/status/795551082277502976 https://twitter.com/kazuk
こんにちは、@tshunskです。 Incrementsではエンジニアでないスタッフも全員がGitHubアカウントを持っていて、社内の稟議もGitHub上で起票しています。 今日は稟議のシステム化をご検討されている方のためにIncrementsが行っているGithub稟議のやり方と導入する際の手順を簡単にご紹介したいと思います。 背景会社の規模がある程度以上になると社内の承認プロセスとして稟議という手続きが間違いなく必要になってきます。いくつかのワークフローシステムも試したのですがいまいちパッとしたものがなかったため、それではGitHub上でやってしまおうということになりました。 GitHubに決めた理由スタッフ全員がアカウントを持っていて、使い慣れているので導入・運用のコストがかからない。稟議の内容に対するコメントや修正履歴なども後から見ることができるし、誰がいつ承認したのかという記録も
wikipediaより 「ネイティブ広告ハンドブック2017」というのがJIAA、日本インタラクティブ広告業界から公開されてそれについてひと悶着あったので書いておきます。 ※業界以外の人は読んでも何も面白くないと思います ネイティブ広告ハンドブック2017 http://www.jiaa.org/download/JIAA_nativead_handbook.pdf このハンドブックではいわゆるネイティブ広告についての解説と、「こうやって運用した方が良いよね」「ステマはダメだよね」みたいな事について書かれているのですが、このハンドブックに対してライターの方々から感想が投下されます。 くちきんがシェアしてた「ネイティブ広告ハンドブック2017」が取扱説明書レベルに読解大変で涙ですhttps://t.co/a1R7Y64Cv1 pic.twitter.com/7nTVNPqmVg — 塩谷 舞
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敗者は、いつもと変わらぬ笑顔を浮かべて会場に入ってきた。 アメリカ大統領選でドナルド・トランプ氏に敗れたヒラリー・クリントン氏が、一夜あけた現地時間11月9日、支持者たちに敗戦の弁を語った。 いつものように夫と娘とともに姿を現し、壇上に立ったクリントン氏。満場の拍手に笑顔を浮かべ、右手を上げて答えた。まるで勝者のように。 最初にトランプ氏について「彼がアメリカ大統領として成功することを望む」と勝利を祝福した。その上で、大統領選をともに戦った支持者に感謝の言葉を述べ、憲法に基づく、民主党から共和党への平和的な権力の移譲を訴えた。 選挙戦の結果が明らかになった直後から、トランプ氏に対する抗議デモが各地で発生している。そのことを念頭に置いた発言だったのかもしれない。 クリントン氏は「憲法に基づく民主主義」について、もう一つ付け加えた。 「憲法に基づく民主主義は、私たちの参加を求めます。4年に1度
日本インタラクティブ広告協会が発表した「ネイティブ広告ハンドブック2017」(PDF)。この文書が「わかりづらい」という評判で、ネット上で複数人を巻き込んだ大バトルなっている。 Twitter上でのやりとりをまとめてみたぞ。 今回のバトルの発端のTweet くちきんがシェアしてた「ネイティブ広告ハンドブック2017」が取扱説明書レベルに読解大変で涙ですhttps://t.co/a1R7Y64Cv1 pic.twitter.com/7nTVNPqmVg— 塩谷 舞(しおたん) (@ciotan) 2016年11月7日 これきっかけで議論が生まれてしまっているのですが… ・これはWebライターであれば読むべきもの ・でも現状、他業種や学生の参入も多いので、ルールを周知させるため端的に伝えることも必要 ということで、この資料をもとにした「みんなで勉強しよう!」という会を開催しようと思います!—
■ フーリエ解析(18): 高速フーリエ変換を体験しよう (JavaScript版) 関数 f(t)の離散フーリエ変換(DFT)、離散フーリエ逆変換(IDFT)は次式で定義されます。 F (k) = ∑n=0N-1 f (n)W nk f (n) = (1/N)∑k=0N-1 F (k)W -nk ここで、 W = e-j2π/N 離散フーリエ変換、離散フーリエ逆変換ではデータ量 N が大きくなると計算量も膨大となります。 そこで、通常は離散フーリエ変換の高速演算法である高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform:FFT)を用います。 FFT はDFTの計算アルゴリズムの規則性をうまく利用することによって演算回数の大幅な削減を図っています。 ただし、FFTではデータ量 N が2のべき(N = 2i = 2, 4, 8, ..)である必要があります。 次のアプリは、各
やあ子どもたち。花粉症は大丈夫か。今年は花粉症どころかPM2.5の方が空気中の微粒子として何やら気になるから無用の外出は禁物だぞ。 今日はプログラムの世界でのフーリエ変換の話をしよう。コンピュータを使ったプログラムで出来るのは離散フーリエ変換(DFT: DiscreteFourierTransform)だけだよ。だからプログラムの世界に住んでいる俺達にとって、フーリエ変換といったら離散フーリエ変換のことなんだから気をつけてくれよ。 さてフーリエ変換ってなんだ。まずは入力が実関数のみと限定した場合(たいていの場合はそうだ)、プログラムにすると、こんなだ。 void dft( const vector< double >& a,// [入力] 実数数値列としての信号 vector< double >* Re,// [出力] 実数部 vector< double >* Im// [出力] 虚数部
二次元離散フーリエ変換 (2D-FFT) による空間周波数フィルタ (ハイパス/ローパスフィルタ) を適用します。 IE9.0, Firefox8.0, Chrome16.0, Safari5.0, Opera11.60で動作確認済み。
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」(2016年2月14日@九州工業大学,福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です. 対応する原稿は以下です. 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです.=========================== 印刷数字,手書き数字,多フォント数字を対象として,畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた.いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた.得られた認識率は,印刷数字について99.99%,手書き数字について99.89%,そして多フォント数字について96.4%であった. さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という,予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても,CNNの利
2015/5/22 1 インタラクティブシステム論 第7回 梶本裕之 Twitter ID kajimoto ハッシュタグ #ninshiki レポートメールエラー 第5回分のレポートメールがエラーに なった可能性があります.(メール ボックスのサイズオーバー) 再度送信してください. 日程 4/9 イントロダクション 4/16 Scilabの紹介(西6号館3階PCルーム) 4/23 出張により休講 4/30 フーリエ変換 5/7 フーリエ変換と線形システム 5/14 信号処理の基礎 5/21 信号処理応用1(相関) 5/28 信号処理応用2(画像処理) 6/4 研究室見学(大学院オープンラボ) 6/11 中間確認テスト 6/18 ラプラス変換 6/25 出張により休講 7/2 古典制御の基礎 7/9 行列 7/16 行列と最小二乗法 7/23 ロボティクス 8/5~11 期末テスト 中間
現在はこれらの空間領域での評価法よりも,レスポンス関数を使って定量的かつ客観的に空間周波数領域で解像特性を評価する方法が主流である 復習:空間領域と空間周波数領域 空間領域と空間周波数領域は,同じものを異なる領域で表現したもので,両者はフーリエ変換対によって,一方が求まれば他方に変換できる.2つの領域の単位は,前者が長さの単位(mm)であり,後者は,正弦波の場合cycles/mm,矩形波の場合line pairs/mm(LP/mm)の単位で表される.空間領域での大きさと空間周波数は関係があり,例えば,1mmの大きさの物体は0.5cycle/mmの空間周波数,5mmの大きさの物体は0.1cycle/mmの空間周波数に相当する.つまり,空間領域で小さな物体は高い空間周波数成分,逆に空間領域で大きな物体は低い空間周波数成分に対応する.増感紙-フィルム系で撮影したX線画像では,x,y平面上に黒化銀
前回に続いてエッジの話をしていきましょう。 エッジのとらえ方には 微分値が高い 高周波 ゴリ の3種類があるといいました。今回は高周波のお話です。 画像は2次元の信号 信号理論を学んだことがない人にはハイパスフィルタと言われてもぴんとこないかもしれません。そもそも、画像が信号というのも、ぴんとこないのかもしれません。ていうか、信号って青黄赤以外に何かあったっけとか思われるかもしれません。残念ながら交通の信号機のことではありません。 ここでの信号は情報の変化を伝える波です。中学高校の理科でオシロスコープで電流の波形とか、見たことありませんか?他には、下の図のような音の波形信号なども身近な例ですね。 (キャプチャ画面:Sound Engine Free) 電流や音の場合、信号は時間で変化する電圧、音圧の波f(t)です。画像の場合、空間で情報が変化する色の波f(x,y)です。動画だとf(x,y,
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