2018年のベストショットをデジタルカメラとフィルムカメラ両方を載せていきます。SONY α7iiから富士フイルムに行った年。撮る写真が少し変わったような気がする。フィルムカメラでの撮影も多く増えました。自分に撮ってのミスショットも誰かに撮ってのベストショットかもしれない。 こうやって2018年1月から撮った写真を1枚1枚見返していって、この写真いいなーって思う写真をピックアップしていくと、日記をめくっていくような気持ちで、「この日こんなことがあったなー」とか「そういやここにお出かけしたなー」とかいろいろ楽しかったです。 まあひとまずダダダーっといっきまーす〜〜 デジタルカメラ

こんにちは。 もう滅多にPythonの2系を使うことはなくなってしまっていたのですが、最近直面しまして、そういえばどうやってやるんだっけって思い出せなくなったので、メモします。 参考資料 ぶっちゃけ以下の資料を見たほうがいいです。 Managing Python — Conda documentation 以下では、やりたいことベースに、コマンドをメモ。 よく使いそうなコマンド一覧 使用可能なVersionのリストの取得 $ conda search python 異なるバージョンのPythonのインストール ######### 1. 新しい環境の構築 ######### # 3系の場合はこちら $ conda create -n py36 python=3.6 anaconda # 2系の場合はこちら $ conda create -n py27 python=2.7 anaconda

カメラやレンズを長く使おうと思うと…カビ対策は必須です。以前レンズを売ろうと思ったらカビが生えていて買取価格が100円になってしまった事があります。 そういったことを避けるために今までドライボックスに乾燥剤を入れて使っていましたが…ドライボックスってカメラの出し入れが面倒なんですよね。 そこで頻繁に使うカメラやレンズは防湿庫に入れた方が簡単でいいのでは！？そう思い低価格で高性能な防湿庫「IDEX D-strage DS-104M」を買ってみました！ IDEX D-strage DS-104M レビュー 今回購入した防湿庫は容量100Lの「IDEX D-strage DS-104M」になります。わが家には大量のカメラがあり、全てのカメラを収納しようと思うと最大サイズの防湿庫でも入りきらないレベルなんですが…高級な一眼レフとレンズ類だけに絞ればこのサイズでも大丈夫だと思ったのでDS-104Mを

AI講座をYouTubeで無料公開AI研究・活用の最前線で活躍する3名の講師の講座を、完全無料で公開 資格試験において高い合格率を実現する通信講座を提供する株式会社フォーサイト（東京都文京区／代表取締役社長：山田 浩司）は、2018年12月26日（水）にAI・自然言語処理・機械学習について学べるWeb動画19本（合計約3時間26分）をYouTubeで無料公開します。 フォーサイトYouTubeチャンネル内・再生リスト　https://goo.gl/F17nWo 【本件のポイント】 明治大学の高木教授をはじめとしたAIの第一人者の講座を、完全無料で公開します。 専門知識がなくても分かりやすいよう解説しているので、非エンジニア、文系の方にもおススメ。 海外発信の無料Web動画は多くあるが、日本語でAIの概要を学べる無料動画は少ない。 ■フォーサイトAI講座の概要 全3講座、合計約206分（3時

「マジョカポルテDX」の良さをお伝えする前に、まずは従来の魔女っ子おもちゃ……中でも変身アイテムのギミックについて説明する必要があります。これまでの変身アイテムは、凹凸を認識する“読み取り部分”にパーツを取り付けることで、音声や発光ギミックを楽しめるという仕組みでした。 「マジョカポルテDX」は、この「凹凸を読み取る部分」がありません。本体にセンサーが内蔵されているので、パーツを近づけるだけで、本来の外観を損なわずに音声や発光のギミックを楽しめるのです！ 昔から魔女っ子おもちゃを集めているコレクター的には、これ……もう魔法なのでは……？ と錯覚してしまうほど素晴らしいギミックです。 「マジョカポルテDX」との出会いは、1年間応援してきた『アイドル×戦士 ミラクルちゅーんず！』の最終回が迫り、寂しい気持ちになっているときでした。発表された新番組『魔法×戦士 マジマジョピュアーズ！』のPVでマ

(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい！」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して５年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照： ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま

昨今大企業やめました記事が盛り上がってますね。 anond.hatelabo.jp kumagi.hatenablog.com 僕もかくいう大企業ソフトウェアエンジニアで、機械学習を担当していて、クソみたいなことがいっぱい起こって辞めようかと思うことが非常に多い。 怒りの原因を分析したところ、僕のケースでは以下の3人の壁となるおじさんがいることがわかった。 [ここで注意] 本記事は著者含め大企業で働く機械学習エンジニアの友達とslackやtwitterで盛り上がった内容を、全て”僕”一人の体験としてまとめ上げたものです。つまり 実話に基づいたフィクションです。 分散する様々な大企業の悪いところをまとめて3人のタイプのおじさんを作っているので、とある大企業の批判をしていたり、著者個人がこの様な体験をしている訳ではないことにご留意ください。 (1) 幼稚園児でもわかる結果でしか技術を評価できな