iOS版「Google Chrome」がオープンソース化
「Google Chrome」のiOSアプリがオープンソース化されることが発表された。 GoogleのMac/PCブラウザ版やAndroidアプリはGoogleのオープンソースプロジェクト「Chromium」に含まれていたが、iOS版はAppleがブラウザアプリにおいてWebKitレンダリングエンジンを使用すること義務付けていたため、オープンソース化するのに時間を要してしまったとのこと。Chromeは独自のレンダリングエンジン「Blink」を使用しているため、これら2つに両対応するまでオープンソース化を見送っていたそうだ。 数年間の開発を経て、本日、iOS版「Google Chrome」がオープンソース化した。これによってiOSアプリの開発がスピードアップすることに加え、他にもiOS向けのブラウザアプリが登場することが期待される。 公開されたソースコードはこちらからどうぞ。 （via Th
iOSのMetalで畳み込みニューラルネットワーク - MPSCNNを用いた手書き数字認識の実装 - Qiita
MetalでCNNの計算を行うためのAPI群、MPSCNNを用いた手書き数字認識のサンプルを読む、という記事の続きです。 iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに、CNN（Convolutional Neural Network）演算機能群が追加されました。iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークの計算をさせることができる、という代物です。 前編ではネットワークの中身には踏み込まず、オーバービューとして利用するアプリケーション側の実装について見ていきました。 後編となる本記事ではいよいよMetal Performance Shadersを用いたCNN（Convolutional Neural Network / 畳み込みニューラルネットワーク）の実装について見ていきます。 なお、CNN自体の解説はここでは省略しますが、概念をざっくり理解
モバイル上でのDeepLearningによる画像認識 - Qiita
はじめに これは，DeepLearning Advent Calendar 2016 8日目の記事です．関連記事は目次にまとめられています． さて，本記事は以下の3つについて書かれています． 私がリリースしたアプリDeepLearningを使った画像認識iOSアプリで使われているDeepLearning周りの紹介 2. DeepLearningを学習する上で参考になるサイト 3. DeepLearningを学習する上で参考になる書籍 1.については自分の研究についてなるべくわかりやすく書き直したものです． 2.3.については，自分にとってとても参考になったサイトや書籍をまとめたものになっています．なので，2.3.のリンク集については随時更新するかもしれません．(時間が無いので，また今度書きます…) ※DeepLearning Advent Calendarということもあり，それ界隈の知識(
お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす - Qiita
こちらはTensorFlow Advent Calendar 2016の5日目です。 この記事はこれからTensorflow始めてみようというAndroidエンジニア、iOSエンジニア向けです。 開発環境: Mac Tensorflow: r0.12 検証端末: Galaxy S6 検証端末: iPhone 6 理論はともかく動かしてみよう！ 機械学習って自分には関係ないって思ってませんか？TensorflowはAndroid/iOSローカルで動きます！リアルタイムです！ 公式のチュートリアルでは、Bazelっていうビルドツールが必要なのですが、独自色が強く、Android/iOSエンジニアには敷居が高いです。そんなBazelのインストールから説明していきたいと思います。 Bazelのインストール 参考: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/
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
iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]
iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 public let CIDetectorTypeFace: String public let CIDetectorTypeRectangle: String public let CIDetectorTypeQRCode: String public let CIDetectorTypeText: String Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてない
![iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac2542e64412a689b53886bce83863eaccb2c245/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJThDJUU5JUExJTk0JUU0JUJCJUE1JUU1JUE0JTk2JUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTgyJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJTIwb24lMjBpT1MmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWE5ZDNiYmYyZTYxOGI0YzAxY2I3NGU3NTYzMTE2OTEy%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBzaHUyMjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQzNzNjMmUzMzBmNDUyODgwM2ZjMjk5ODcyM2E5NjU5%26blend-x%3D120%26blend-y%3D445%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Ko44Oz44K444OL44Ki44Go5Lq655Sf44Kz44Of44Ol44OL44OG44Kj%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D134%26txt-y%3D546%26s%3Deac3525e93017a22324c78a48de50853)
TensorFlowをiOSで動かしてみる - その後のその後
TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、上記手順でビルドしようとすると c
TensorFlowの学習済みモデルを拾ってきてiOSで利用する - Qiita
iOS 10でニューラルネットワークAPIのBNNS (Basic neural network subroutines) がAccelerateフレームワークに追加されたり、TensorFlowのiOSサポートが追加されたり、Prismaがオフライン対応したりと、なんとなくあらかじめ学習させておいたモデルを使って計算するぐらいのことはiOSデバイス側でやらせてもいいんじゃないか、という空気感も出てきたような気がしてます。1 ・・・いや、そんな大層な理由ではなくて、機械学習/ディープラーニングについて無知な自分が、学習用に大量のデータを集めて、Pythonスクリプトを書いて自前モデルを作成するのは一段ハードルが高いように思えてしまいます。 というわけで、先日書いた『TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた』の次のステップとして、GitHubとかに落ちている学習済
USのiOSアプリでApple Payに対応した話 | メルカリエンジニアリング
iOSエンジニアの@kitasukeです。 USのアプリでApple Payに対応したので、その実装方法やその中で得た知見について紹介します。 背景 USではApple Payに対応しているアプリが徐々に増えています。また実店舗でも使えるところがあり、日常生活でApple Payを目にする機会が多くなっています。USのメルカリアプリでは決済方法としてPayPalとクレジットカードをサポートしていますが、ユーザーの購入体験をより向上するためにApple Payに対応しました。 Apple Payとは Apple Payとは、Appleが提供する簡単で安全な決済サービスです。 サポートされている国は、アメリカ、イギリス、オーストラリア、中国、シンガポールです。サポートされているカードは、指定の銀行やストアから発行されているVisa, MasterCard, American Express,
Reverse-Engineering iOS Apps: Hacking on Lyft
About the content This content has been published here with the express permission of the author. If you’ve ever needed to know how another piece of code works, or have been at the mercy of someone else’s bugs, you can always look at the source code… unless you don’t have it. In this talk, Conrad covers many concepts & tools that can used to reverse-engineer existing apps, as well as debug other l
⚡️Brew Sparkling: homebrew for iOS - みずぴー日記
自分のiOSデバイスなら開発者ライセンスなして、アプリを動かせるようになるので、自動でコードを落してきてビルドして転送するタイプのアプリ配布補助をだれか初めてほしい。「brew install ios/hoge」でイスントールできる感じ— mzp (@mzp) 2015, 6月 10 Xcode7 からApple Developer Programに参加しなくて、iOSアプリの実機デバッグが可能になった。 これを利用し、Github等で公開されているソースコードをダウンロードし、自分のiPhoneにインストールするHomebrew拡張を作った。 例えば brew sparkling install SparkingSample でサンプル用のアプリケーションがインストールされる。 主な用途としては、次のようなアプリケーションの配布を想定している。 進捗時計のような雑なアプリケーション。Ap
iOS9 ATS問題 - Qiita
iOS9で問題になりそうなATSをまとめました。 ご指摘事項あれば是非コメントをいただきたいです。特にAFNetworkingまわり・・。 AFNetwotking部分は下に記載していますが、iOS8向けのビルドでiOS9端末でも発生したので要注意です。 2015/09/21追記 iOS9GM以降は（もうreleaseされちゃいましたが・・）AFNetworkingでの証明書判定がiOS8とおなじになりました。。。 2016/07/27追記 toshi0383さん 修正依頼ありがとうございます。 1年間間違っていることに気が付きませんでした。。修正ありがとうございます。 App Transport Security App Transport Security (ATS) enforces best practices in the secure connections between a
Automated Testing Tools - AWS Device Farm - AWS
Improve the quality of your web and mobile applications by testing across desktop browsers and real mobile devices hosted in the AWS Cloud AWS Device Farm is an application testing service that lets you improve the quality of your web and mobile apps by testing them across an extensive range of desktop browsers and real mobile devices; without having to provision and manage any testing infrastruct
［速報］マイクロソフト、HTML5/JavaScriptアプリをiOS／Android／Windows対応に一括変換する「ManifoldJS」をオープンソースで発表。Build 2015
［速報］マイクロソフト、HTML5/JavaScriptアプリをiOS／Android／Windows対応に一括変換する「ManifoldJS」をオープンソースで発表。Build 2015 マイクロソフトが米サンフランシスコで開催中のイベント「Build 2015」。2日目の基調講演では、iOSやAndroid、Windows 10などクロスプラットフォーム対応のアプリケーションを一括で生成するツール「ManifoldJS」を発表しました。 マイクロソフト チーフエヴァンジェリストのスティーブ・グッゲンハイマー氏。「Windows対応だけではなく、クロスプラットフォーム対応のアプリケーションをどう作ればいいのかとよく聞かれる。2年前、われわれはゲーム向けにUnityを発表し、昨年はiOSとAndroid対応でXamarinの採用を発表した。今年はWebアプリケーションにフォーカスしよう」
React Native ファーストインプレッション - Qiita
React Native 概要 React.js とだいたい同じ作法で、JavaScript で書いたコードが iOS ネイティブアプリとして一応動く。そのフレームワークと開発環境を提供する。 React.js と同じ React を謳っているとおり、JSX で UI コンポーネントを定義するとか、Props や State で View のデータフローを整えるとか、setState() によるデータバインディングとか、諸々が一緒。従って React.js でアプリケーションを作ったことがあれば、学習コストをほとんどかけずにアプリが作れる･･･かも 例えば以下のように、入力値をそのまま画面にエコーするアプリケーション。 これはこんな感じのコードになる。 var React = require('react-native'); var { AppRegistry, StyleSheet, T
[AWS][iOS] Amazon SNS で APNs に大量 Publish してみた | DevelopersIO
APNs に Push する配信サーバーの課題 みなさま、Amazon SNS (※以降 SNS) は活用されていますでしょうか？ APNs (Apple Push Notification service) を利用してサーバーから iOS デバイスに Push 通知を送りたい、という要件はよくあると思います。 しかし次の記事にあるように、APNs の仕様上 エラーが発生したあとの Push 通知が無効になる という問題があります。ヘタすると 10 万ユーザーに送っているつもりが 1,000 ユーザーにしか届いていないという問題にもなりかねません。 Apple Push Notification Serviceのエラー処理について | hagino3000's blog また、APNs の仕様を読んでみると、次のような記述があります。 If you send a notification
![[AWS][iOS] Amazon SNS で APNs に大量 Publish してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a1dc55ed33340eb0040d75fdbe113624d4787f80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F08%2FAmazon_SNS.png)
まだTestFlight使ってたの？急げ！終了目前のTestFlightから,今すぐにiOSもDeployGateに移行しよう！移行パターンも紹介するよ。 - Qiita
まだTestFlight使ってたの？急げ！終了目前のTestFlightから,今すぐにiOSもDeployGateに移行しよう！移行パターンも紹介するよ。iPhoneAndroidXcodeiOS by @mixiappwchr 旧TestFlightがいよいよ2/26に終了のお知らせです。買収されて以来この日が来ることは目に見えておりましたが、買収先のApple版TestFlightにそのまま移行か？というとそうでもありません。 Apple版TestFlightでの問題 iOS8 のデバイスonly これは結構でかい問題です。まだまだiOS7くらいからのサポートは多いはずです。 iTunesConnectの使い勝手が悪い。 TestFlight以外の使い勝手も元から悪いですが、設定方法がいまいちわかりづらい。。。 内部テスターの場合iTunes Connectでの権限管理がちと怖い 内部
2014年のベストApp＆ゲーム「Monument Valley」驚愕の開発費用や収益データ公開
By Akiko Yokoyama 「2014年のベストApp＆ゲーム」や「Apple Design Awards(Appleデザイン賞)」を受賞した「Monument Valley」は、有料アプリでありながら、美しいデザインのだまし絵世界を歩き回るゲームとして、2014年の大ヒットアプリの1つとなりました。そんなMonument Valleyの制作元であるustwoが、これまでのダウンロード回数や総収益、および1億円近くかかった開発コストや最もプレイされた章などのデータを公開しています。 Monument Valley in Numbers — Monument Valley by ustwo™ games https://monumentvalleygame.squarespace.com/blog/2015/1/15/monument-valley-in-numbers Monume
アプリのプライベートテスト配信プラットフォーム「DeployGate」、デプロイゲート社を創業しミクシィ社から独立 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
左から：イマイ・ケンタ氏、藤﨑友樹氏、井上恭輔氏 2012年9月13日にリリースした、iOS/Androidアプリのプライベートテスト配信プラットフォーム「DeployGate」。これまで、ミクシィ社内の新規事業として立ち上がった同サービスとして、順調に成長を行っていた。 今回、ミクシィ社が想定する事業規模を目指すのは難しいという判断のなかで、同サービスの事業責任者である藤﨑友樹氏が「同サービスの新しい可能性を追求したい」という考えのもとに、株式会社デプロイゲートを創業し、ミクシィ社からデプロイゲートに事業譲渡する形となったと発表を行った。つまり、ミクシィ社からの独立といえる。 ミクシィ社は、2014年12月19日にスマホゲームの「モンスターストライク」が世界累計利用者数2000万人を突破したというリリースを出しており、モンスターストライクを含むコンテンツ事業の売上高が200億に迫るなど、
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TensorFlowでInceptionを動かす(2) – どうでもいいっちゃどうでもいい