Tesseract.js | Pure Javascript OCR for 100 Languages!
Tesseract.js is a pure Javascript port of the popular Tesseract OCR engine. This library supports more than 100 languages, automatic text orientation and script detection, a simple interface for reading paragraph, word, and character bounding boxes. Tesseract.js can run either in a browser and on a server with NodeJS. Check out the Example code and API docs on GitHub.
TensorFlowを使ってIoTデータを人工知能してみる - Qiita
ここではサンプルのIoTセンサーからのデータを使ってTensorFlowで機械学習し、検知されたセンサーデータからアマチュア/普通/プロの判定をしてみます。 1. TensorFlowを準備します BluemixのDockerコンテナ環境にTensorFlowをインストールするを参照し、Bluemix環境にTensorFlowを準備します 「デプロイ」ステージを構成するステップで、portとして、8888以外に、6006と9000も開けておくようにします 3. Python実行環境にflaskとpandasを入れておきます。flaskはpip istall flaskなどで、pandasはpip install pandasなどでインストール可能です 4. TenserFlowのDockerコンテナのデプロイによりBluemixから提供されるIPアドレスのうち、「パブリックIP」を使用して
医者に教えてもらった「スムーズに排便するテク」が最高すぎて人生変わった件
ときに苦しく、ときに快感で、ときに踏ん張りが必要であり、ときに踏ん張ることが危険だったりもする……そんな “人生の縮図” とも言える日常行為といえば排便だ。「汚い」と思われがちな話題だが、今回はその排便にガッツリとフォーカスしたい。 内容はずばり、排便をスムーズにするテク。いわば、ウン小技だ。元々は私（筆者）が痔で病院を訪れたときに、医者から「こうしたら楽に出来るよ」と教えてもらったもの。そこで実際にやってみたら、私の肛門が「ウッヒャアアアア」と歓喜の声をあげており、人生が変わったと言っても過言ではないので、報告シヒャアアアインッ！ ・市販の白ワセリンを肛門に塗る 手っ取り早く結論を言おう。そのウン小技とは、「排便の前後に白ワセリンを肛門の周りに塗る」というもの。それだけだ。最初だけちょっと面倒と思うかもしれないが、慣れればどうってことない。なお、白ワセリンは薬局等で数百円で購入できるぞ。
1650台のSurfaceを導入した畿央大学、3年目の現場を見た (1/3)
学生1人に対して1台のSurfaceを貸与している奈良県の畿央大学。1650台のSurfaceが教育の現場になにをもたらしたのか？ 畿央大学 教育学部教授を務めている西端律子さんに学内を案内してもらうと共に、タブレット教育の現状と課題を聞いた。 Surfaceのある畿央大学の教育現場を見る 古墳の多い奈良盆地に位置する畿央大学は2003年に設立された私立大学。健康科学部と教育学部の2つの学部で構成され、就職に強い大学として評価が高い。そんな同大学がSurface導入を決めたのは、今から2年前の2014年にさかのぼる。しかも、学校が購入したSurfaceを学生全員に在学期間中貸与するという思い切った導入施策である。現在は約1650台のSurfaceが学生の手元に行き渡り、授業に根付いているようだ。
TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
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
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