PWAでここまでできる
スライド内の関連リンク * DiverseのPodcast https://podcast.diverse-inc.com/ * 採用ページ https://diverse-inc.co.jp/recruit/positions * 今回のサンプルGithub https://github.com/SAMUKEI/droidkaigi2019-sample-pwa * 今回のサンプル動画 https://youtu.be/ehW6397JceI * はじめてのプログレッシブ ウェブアプリ https://developers.google.com/web/fundamentals/codelabs/your-first-pwapp/?hl=ja * PWA Builder https://www.pwabuilder.com/ * How to Package Android https:
Makefileを自己文書化する `make2help` | おそらくはそれさえも平凡な日々
近年「タスクランナー」という言葉をよく耳にするようになりました。近年のWeb開発では、開発環境のセットアップ、依存ライブラリの管理、テストの実行、開発サーバーの起動、ビルド、デプロイ等等、とにかく気にしないといけないことが多いため、そういったタスクを一元管理してくれるタスクランナーは便利なやつです。 新しくプロジェクトに参加した際に、タスクランナーを見れば何をやれば良いのかだいたい分かるようになっているのが理想的だと思っています。 タスクランナーという言葉は主にJS界隈で使われており、そもそもタスクランナーなのかビルドツールなのかという話はありますが、ここでは便宜上それらをひっくるめてタスクランナーと呼ぶことにします。 gulp も本質的にはビルドツールですし。 Goの開発においては、タスクランナーとして、古き良きビルドツールであるところの make が主に使われます。 make も使って
人工知能で画像合成する「ostagram」実行環境の作り方 - Hacking My Way 〜 itogのhack日記
何かと話題な人工知能。 中でもニューラルネットワークを使って2枚の画像を合成する「ostagram」というプロジェクトが話題になっている。 https://www.facebook.com/ostagram/ 冒頭の画像のように、画像に別の画像のスタイルを適用することによって、ゴッホっぽい、エッシャーっぽい、ムンクっぽいなどの画像を生成することが出来る。 で、作例は #ostagram あたりをキーワードにググってもらうとして、以下Macで試す手順を紹介する。 CUDA対応してるマシンがあると速いけど、なくてもOK。 neural-style 以下が、この画像生成を実現するプロジェクト。 https://github.com/jcjohnson/neural-style 事前準備としてTorch7,loadcaffeが必要で、CUDAはあったほうが良い。 Torch7のイインストール ht
全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja
全自動水玉コラ生成マシーン 聖夜なので表題のものを作った。 https://github.com/onk/auto_circle_collage processing で書いたアプリだけど、この記事の内容はほぼ OpenCV の話です。 仕組み 水着を自動認識して「隠す」とマーク 顔を自動認識して「見せる」とマーク マークに沿って円充填 水着領域の自動認識 最初のアプローチ OpenCV を使って肌色認識 選択領域を膨張 -> 収縮させる 肌色との差分を取れば水着領域が完成 肌色認識 先人が大量に居た。RGB 色空間ではなく HSV 色空間を使うというのがコツなようだ。 HSV色空間 - Wikipedia HSV 色空間なら影になっている部分も抽出できる。 今回は Hue: 7..15 を肌色として定義した。 PImage detectHada() { // 作業用に hue で gra
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