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売れるアプリにするコツ100個書きます(吐血) - Crieit
はじめに 脱サラして、個人開発アプリだけで生活している、あたか絵師です。 Crieitアドベントカレンダー10日目として、売れるアプリにするためのコツを100個吐き出します。 僕は、個人開発アプリで月6桁の売上を出す感じですが 「売れてるな〜！！」 って感じるのは、1万円/月を超えるぐらいのアプリなので 「売れるアプリ」＝「コンスタントに1万円/月ぐらい売り上げるアプリ」 と考えて下さい。 何となく書いていたら ・ASO ・CS ・UX ・企画 ・マーケティング ・運用 に分かれる気がしたので、その分類でいきますよ！ 普段もたまに役立つことをつぶやいている可能性があるので、twitterフォローもどうぞ🐔 👉👉 https://twitter.com/atagon 👈👈 noteとzennの記事も気になったらどうぞ 📱 食えるアプリにするための細かい工夫 (Zenn) 📱 売
アウトプットの品質を下げておくと気軽に書けるようになる - hitode909の日記
12月であるし、アドベントカレンダーが回っていたりして、よくできた興味深いブログの記事を目にすることが多い。 よくできた記事ばかり見ていると、自分もちゃんとしたものを出さなければ、となってしまうことがありそう。しかしちょっと待ってほしい。 ブログ記事、といっても、プロの編集の手が入ったお金のかかった記事、一人で頑張って書いた大作、チョロっと書いて出てきた日記まで様々なものがある。 100文字くらいで終わっているものもあれば10万文字くらい書かれているものもあるので、文量に1000倍の差がある。 映像の世界で1000倍の差を出そうとすると、2時間すなわち7000秒の映画と、スマホで撮った7秒の動画、くらいの差がある。 2時間で観れるすばらしい映画がなにかあるとして、 Amazon.co.jp: フォレスト・ガンプ／一期一会 (字幕版)を観る | Prime Video これの1000分の1の
ScanKey - QR OCR NFC Keyboard
ScanKey is an additional keyboard for iOS devices, which integrates a scanner for QR-/bar codes and an OCR scanner (Optical Character Recognition) to recognize printed alpha numeric text and words with the camera. With iPhone 7 and iPhone Plus 7 or higher you can read NFC tags from app and directly from keyboard. This makes work easier e.g. for filling out forms, which require to enter complex cod
機械学習初心者はGoogleAutoML Tablesを使ってみては？メリットや使い方、使用感を知っておこう
※「AutoML Tables┃Google Cloud」より引用 とりあえず機械学習に触れてみたいという方にとって、基本無料で利用できるというのは非常に魅力的でしょう。 GoogleAutoML Tables を実際に使ってみた 最後にGoogleAutoML Tableの体験デモを機械学習初心者の筆者が実際に行ってみた手順と感想をご紹介します。 なお、デモの内容や手順は「クイックスタート」に従っています。 手順1：GoogleAutoML Tablesを有効化する まずは、Google Cloud Platformに登録し、GoogleAutoML Tablesを有効化します。 Google Cloud Platform登録時には支払元のクレジットカードを登録する必要がありますが、料金が自動的に発生することはありません。 手順2：データをインポートする続いて機械学習の対象となるデータを
AutoML Natural Language を使って文豪っぽさを推定する
Lv：16 Exp：24804 Java開発者、社内システム担当者、セキュリティ担当者などをやっていましたが、思い立って統計学、機械学習を学び、現在はデータエンジニアをやっています。 Googleが提供する AutoML のプロダクトを使えば、機械学習に関する専門的な知識が無くても、ユーザが独自のデータを用意してトレーニングさせる(トレーニングは簡単に実行できます！) ことで強力な機械学習モデルを構築できます。 本記事では、その中でもテキストデータを分類することができる AutoML Natural Language Classification(AutoML NL) を使い、夏目漱石、太宰治、宮沢賢治の作品をトレーニングデータとして、ある文章がこの3文豪のどの作風に近いか、を推定してみたいと思います(ちなみに AutoML Vision についてはこちらの記事で紹介しています！)。また、
Doc2Vecによる文書ベクトル推論の安定化について - Sansan Tech Blog
はじめまして，Sansan DSOC R&Dグループ インターンの小林といいます。 2月下旬から3月末までの間，主に自然言語処理 (NLP) に関連した研究開発に挑戦させて頂きました。大学でNLPを専攻している訳では無いですが，他の研究員の方やインターンの先輩とのディスカッションなど，とにかく刺激的な日々でした。 本稿はNLPブログということで，近年のNLPでスタンダードとなっている，単語・文書の埋め込み手法に言及します。 TL; DR Word2Vec / Doc2Vecについて 文書ベクトルによるニュース文書属性判定を試す タスク：スポーツニュースの内容属性の推定 Doc2Vecによる文書ベクトル推論の問題点 精度検証実験 実験実行と結果 実験① 以下サンプルテキストに対する独立した2度の文書ベクトル推論(infer_vector()の実行) ×100試行 実験② 複数の文書に対する独
女性急死のテキーラ事件 渦中の100億円「起業家」は「私が提案したわけではない」（全文） | デイリー新潮
とあるカネ持ち起業家が、東京・恵比寿の高級ラウンジで大枚をチラつかせ、女性従業員に「テキーラゲーム」を“仕掛けた”。だが、その後、女性は容体が急変し病院に担ぎ込まれて亡くなってしまった――。いまネット上では、「テキーラ事件」と呼ばれる話がSNSを中心に急速に拡散し、大きな話題を呼んでいる。若い女性の“パパ活”の場としても知られるラウンジで、いったい何があったのか。渦中の起業家が「デイリー新潮」の取材に答えた。 ＊＊＊ 「総資産100億円」の起業家 インタビューに答えたのは、女性が亡くなる直前まで現場の店で同席していた起業家の光本勇介氏（40）である。総資産100億円とも言われる光本氏は、起業しては売却することを繰り返しながら事業を拡大してきた実業家として知られる。2017年に物を即時に現金化するサービス「キャッシュ（CASH）」を成功させ、同サービスを展開していた「株式会社バンク」を、動画
スマホにカメラついてるんだからOCRできるでしょという気持ち - Progate Tech Blog
どうも、 株式会社Progate で SoftwareEngineer チームのマネージャーをしています @satetsu888 です。本記事は Progate AdventCalendar 2020 10日目です。 普段仕事ではエンジニア組織のことやプロダクトの技術戦略的なことを考えたり、ミーティングしたり採用活動したりタスクをお願いして回ったりなどを担当していますが、今日はそういうのとはなんの関係もないただの日常の話を書こうと思います。 ことの始まり 我が家では子どもの朝ごはんとして週に2,3回くらいの頻度でポケモンパンを買っています。 先日(2020/09/18 ~ 11/24) ポケモンパンについてるポイントを5点集めるとポケモンシールホルダーの抽選に1回応募できるキャンペーンがありました。（キャンペーン自体はすでに終了しています） いつも通りのペースでパンを買ってると何回か挑戦で
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