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Kotlin が Android の公式言語になることが Goole I/O 2017 で発表されました。これから Kotlin を始める Java プログラマが多くなると思うので、本投稿では Java プログラマが Kotlin でつまづきがちなところについて説明します。 本投稿は単独で理解できるように書いていますが、↓の連載の第二弾です。 Kotlin の基礎的な構文は理解していることを前提としているので、 Kotlin の基礎については "Javaとほぼ同じところ" を御覧下さい。 Javaとほぼ同じところ 新しい考え方が必要でつまづきがちなところ ←この投稿で扱う内容 Kotlinならではの便利なこと 新しい考え方が必要でつまづきがちなところ 新しい概念を学ぶときには、何ができるのかだけでなく、どうしてそうなっているのかがわからないとそれをうまく使いこなすことができません。 本節で
Kotlin が Android の公式言語になることが Goole I/O 2017 で発表されました。 Java プログラマが Kotlin を始めることがこれから多くなると思うので、 Kotlin をスムーズに始められるように次の 3 点についてまとめます。 Javaとほぼ同じところ 新しい考え方が必要でつまづきがちなところ Kotlinならではの便利なこと すべてを一つの投稿にすると長くなるので連載形式とし、本投稿では最初の「Javaと同じところ」について説明します。 Kotlinって何? 本題の前に、 Kotlin について簡単に説明します。 まずは↓の Android のコードを見て下さい。これは Android Studio が生成するテンプレートの Kotlin 版です。 Android アプリ開発者であれば、初見でも概ね何をしているのかわかると思います。 class Ma
先日、関西モバイルアプリ研究会で「Swiftで書かれたプログラムを1000倍速くした話」のタイトルで LT をしました1。本投稿はその原稿をベースに、多少加筆修正したものです。 去年 Google が TensorFlow というニューラルネットワークのライブラリを公開しました。僕は Qoncept という AR や画像認識が専門の会社で働いているので、最近よく TensorFlow を使うんですが、残念ながら iOS 用にはまだビルドすることができません。そこで、 TensorFlow の内、テンソルの計算の部分を Swift でシミュレートするライブラリ TensorSwift を作りました。↓は TensorFlow の手書き文字認識のチュートリアル Deep MNIST for Experts を iOS 上で再現したデモです。 ( TensorSwift についての詳細はこちらの
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました(コメント参照)、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
Swift で画像のピクセルを操作しようとすると面倒ですよね?大抵 CoreGraphics を使うことになるわけですが、 API は C で書かれていて古いし、フォーマットは色々あるし、メモリマネジメントは苦痛だし、画像のピクセルにちょっとアクセスしたいだけなのにうんざりしてしまいます。 そこで、 Swift で画像を簡単にあつかえるようにするライブラリ EasyImagy を作りました。 var image = Image(named: "ImageName")! // ピクセルのアクセス println(image[y][x]) // `image[x, y]` も可 image[y][x] = Pixel(red: 255, green: 0, blue: 0, alpha: 255) // 全ピクセルをイテレート for pixel in image { ... } // 画像の
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