はてなブックマークに導入されたYahoo! JAPANのAPI 治安の悪いはてなブックマークにYahoo! JAPANのAPIが導入されたようです。 これで、はてなブックマークの治安が良くなってくれたら嬉しいですね。また、これに関連して、THE GUILDの深津さんから以下のようなコメントががが。 「Yahoo!ニュースにおける建設的コメント順位付けモデルの導入」という論文を読んでる— 深津 貴之 / THE GUILD / note (@fladdict) July 19, 2021 ちょっと自分の理解だけだと自信ないので、 @karaage0703 先生に確認願いたいなり— 深津 貴之 / THE GUILD / note (@fladdict) July 19, 2021 自分も全く自信ないですが、面白そうなので読んでみることにしました。 なにせ、はてなさんはこのブログでお世話になっ

ブラウザだけでDJ・VJ気分！？ この前、DJ・VJ的な遊びをするためにコーディングをしているという記事を書きました（詳細は以下参照ください）。 ただ、自分で1から作るとなると、ある程度プログラミングの知識や環境の構築が必要なので、0から始める人はなかなか気軽に楽しむのは難しいかと思います。 そこで、今回はネット環境とブラウザさえあれば、手軽にDJ・VJ的なことができてしまうサイトをいくつか紹介したいと思います。 どのサイトも、動かすだけならプログラミングの知識は不要です。自分で好きな映像・音楽を生成する場合は、多少のプログラミングの知識があった方が良いのですが、どれもそれほど難しくないのと簡単（適当でもOK）なものもあるので、自分に合っていそうなものを楽しんでみると良いかと思います。 なお、ブラウザはすべてGoogle Chromeを使って確認しました。 Hydra 上記サイトにアクセス

古くて新しい顔検出技術 顔認識技術は、顔の位置を検出する技術です。デジタルカメラやスマートフォンのカメラ機能などでおなじみの、顔に四角い枠が出てピントが合うやつです。有名ですよね。 より正確には顔の位置を示すのが「顔検出」で、誰の顔かを見分けるのは「顔識別」「顔判別」「顔認証」と区別されます。今回の記事では、便宜上一般的に馴染みのある「顔認識」=「顔検出」という定義で説明いたします（専門家の方、石投げるのはご勘弁を）。 顔認識技術は、興味ある人も多いようで、当ブログで過去に顔認識技術を扱った記事も、古いわりに今だに人気のある記事になります。 拙作の 「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」でも、顔認識技術は少し扱っているのですが、書籍の主題から外れるので、詳細は割愛しておりました。書籍の補足的な位置付けもこめて、今回は顔認識技術に関して、楽しみながらより深く理解できる記事として、顔認識

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 Visual Studio Codeの教科書 Visual Studio Codeの教科書を購入しました。基本的な使い方から拡張機能の作り方まで、広く押さえられていました。 プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書 (Compass Booksシリーズ) 作者:川崎 庸市,平岡 一成,阿佐 志保発売日: 2020/04/30メディア: Kindle版 自分は拡張機能作りには興味なかったのですが、思わず手を伸ばしたくなりますね。拡張機能作りまで興味ある方にとってはかなり良い本ではないかと思います。 本を読むと、色々改めて発見があったのと、拡張機能一回

タスク管理サービスの「Wunderlist」が終了するので乗り換え先を探しました タスク管理サービスは「Wunderlist」を愛用していたのですが、2020年の5月に終了することがアナウンスされました。 Wunderlistは、プライベート、仕事、夫婦でのタスク共有に大活躍していました。詳細は以下記事参照下さい。 ずっと粘っていたのですが、いよいよ終了も近づいてきたので2020年をきっかけに本格的に乗り換えを実施することにしました。 移行にあたっては、以下2つのサービスを実際に使ってみて、軽く比較しました。 Microsoft To Do Todoist 結果からいうと、Microsoft To Doに移行することにしました。最初は、TodoistがインターフェースがWundrlistに近くて良さそうかなと思ったのですが、以下2点が問題でやめました。 データ移行の際にWundrlistの

Pythonの勉強をしています 今年の2月29日「PyCon Mini Shizuoka」というイベントでキーノートスピーカーとして登壇予定です（詳細は以下参照下さい）。 キーノートスピーカーを引き受けたものの。よく考えると、私はPythonがあんまり分かっていません。「これは、幾ら何でもまずいのでは？」というお気持ちになりました。そこで、今年の年末年始を中心にPythonの本をいくつか読んで、PyConの議論についていけるように、少しでもPythonへの理解を深めておくことにしました。 学んだことは、折角なので以下のQiita記事にまとめていきます（随時追加中）。 この記事では、学習に使用した本と、簡単な感想を書いてみます。興味ある方は参考にしてみて下さい。 私のブログから買うのが嫌だ！という人は、タイトルをコピーしてAmazonで検索してもらえば大丈夫ですし、もちろん買わなくても大丈夫

怒涛の2019年の振り返り 今年の最後に恒例の今年の振り返りと来年の抱負です。いつも、年末は今年はあっという間に感じるのですが、今年は珍しくいつもより少し長く感じた一年でした。ほんと、2019年は自分にとって怒涛の1年でしたね。 今年の著書 著者として書いた本、記事を寄稿した本、協力した本などです。 ラズパイマガジンには2冊に記事を投稿させていただきました。 他、以下の記事がきっかけで、「技術書典6」で配布されたMOIZ (id:uzusayuu)さんの「PythonとColabでできる-ゼロから作るRAW現像」に協力として名前を載せていただきました！ そして、つい先日私が著者の1人である「Jetson Nano超入門」という書籍が販売されました。 今までも、記事の寄稿などで商業誌に名前が載ることは結構あったのですが、書籍に著者として名前が載るのはさりげに初めてだったりします。 かなりマニ

家を買うことになって生まれて初めてライフプランのシミュレーションをしてみた 実は家庭の事情で家（マンション）を買いました。そのことに関しては、あんまり詳しく書くつもりはないのですが、今までの人生でしたことのない大きな買い物だったので、いくらくらいまでならお金を使えるのか一応自分なりに以下くらいを考慮して計算してみました。 毎月の収入、支出 子育てにかかるお金 老後に必要なお金 貯金の総額 もらえそうな退職金 子育て費用 車に必要なお金 旅行に必要なお金 大きな趣味の買い物のお金 両親介護に必要そうなお金 マージン 計算といっても、エクセルにポチポチ入力していって、四則演算をするだけです。具体的な例だと、以下みたいな感じでしょうか。私はもっと全然適当な感じにやりましたが。 で、やってみた結果ですが、このままいくと我が家は破滅するという衝撃の結論でした（笑） このままじゃまずいなと、色々前提を

Googleさんでのプレゼン発表無事終わりました Google 東京オフィスのTFUG(TensorFlow User Group)イベントでJetson Nanoに関して発表してきました。イベントの詳細やプレゼンすることになった経緯などは以下参照下さい（既にイベントは終了しています）。 どうなることかと思いましたが、無事プレゼン終えることができてホッとしております。 この記事では、プレゼン見れなかった人への情報提供、プレゼン見てくださった方への情報補足として、発表内容や関連情報をまとめておこうと思います。 「Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識」 発表スライド Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識 from karaage0703 発表したスライド資料です。私以外の方のスライド等は以下リンク先参照下さい。 S

「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW（ゴールデンウィーク）中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」（以降ディープラーニングの数学）と、ほけきよ（id:imslotter）さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。 全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います（笑） また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」（以降Google Colab）を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 VS CodeにVimから乗り換えようと思った 普段、プログラムを書くためのエディタは3年くらい前からVimを使っています。 軽量ですし、大体どんなマシン（OS）でも入れられるので、プラグインとか色々入れて機能拡張していました。ただ、デバッグとか色々辛くなってきたので、IDEのエディタもまた使ってみようかなと思い、最近評判の良いVS Code（Visual Studio Code）に手を出しはじめてみました。 この記事では、VS Codeに入れている拡張機能を自分のメモがわりに書いておきます。 なお、VS Code自体のインストール方法は割愛します。以下公式サイト参照下さ

はじめに 本記事は公開から3ヶ月（9月中頃）までトップに表示予定です。 仕事で悩む日々です 最近、詳細はここには書けませんが諸々の事情で仕事で悩んでいます。 最初に誤解されないように書いておくと、会社だけが悪いとか自分だけに問題があるとは思っていません。私の会社もそこそこ大きな会社なので（念のためですが、自慢しているわけではないです。私個人とは何の関係もないので）、方針や組織が変わるのも仕方ないと思っていますし、そこでミスマッチが出てくるのは仕方がないのかなと思っています。 ただ、ここ2,3年の仕事の環境が良かった分、情けない話ですが自分の力が全然発揮できなかったり、必要とされてないと感じたり、何の価値があるのか（自分には）全く理解できない資料を長時間作り続けるのが、想像以上につらく将来を考えても不安になってしまいました。 そんな中以下のこと呟いたら 組織が変わってから、仕事が全然出来てな

Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…

3次元画像処理ライブラリ「Open3D」の紹介 いつも読んでいる、「空飛ぶロボットのつくりかた」というブログで、Open3DというIntel製の3次元画像処理のライブラリが紹介されていました。 「Open3D」の公式サイトは以下です。 Open3D – A Modern Library for 3D Data Processing 個人的に、3次元画像処理には興味あって、以前Point Cloud Library（以下PCL）を使った、簡単な3次元画像処理を紹介したことがあります（以下記事参照）。 ただ、PCLには以下のような不満がありました。 C++しか使えない（C++苦手…） ちょっとした修正にもいちいちビルドしないといけない たくさん行数書く必要がある Open3Dがつくられたのも、上記のような不満を解消するのが目標だったようで、Open3Dを紹介する論文によると、Open3DのPC

新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ