ニッチな技術書を書いて #技術書典 に出展してみたら想像以上に需要があった話 - その後のその後
昨日「技術書典4」にて、iOS/macOSのGPUインターフェースであるMetalの入門書を販売してきました。初出展、初参加なので雰囲気を想像するのがなかなか難しく、ニッチな技術書なのできっと大量に余るだろうなと想像してたのですが、ありがたいことに用意した100部が完売。こういう本でもこれだけ需要があるということに驚き、感動した1日でした。 以下振り返りになります。 本の出来が最高だった 印刷は「日光企画」さんにお願いしました。 僕は学生時代に製本工場で日雇いのバイトをしたことが何回かあって、そこはちょっとしたことですぐに怒鳴るおじさんとかいて非常に緊張感のある職場でした1。 というわけで印刷所＝怖いというイメージしかなかったのと、サイトをみると情報量が多すぎてどうすればいいのかわからなくてビビっていたのですが2、開催一週間前になってやっと勇気を出して日光企画さんに電話してみたところこれが
【iOS 11】ARKitについてWWDCのラボで聞いてきたことのメモ - その後のその後
iOS 11から追加された、AR機能を実装するためのフレームワーク「ARKit」についてWWDCのラボ（Appleのデベロッパに直接質問できるコーナー）で聞いたことのメモです。注目のフレームワークなので行列ができてましたが、丁寧に色々と教えてくれたので、忘れないうちに書いておこうと思います。 （WWDCセッションスライドより） 既存実装とどう共存させるか？ 先日の記事にも書いたのですが、今働いている会社のアプリ「Fyuse」はスマホで3D的な写真を撮るアプリで、その撮影を補助するために、撮影対象の周囲に3Dの「ARガイド」を表示するという機能をAVFoundation+Metal+SceneKit+独自の画像処理ライブラリ（トラッキング等）で実装しました。 ARKitを使うとなると、要iOS 11以上、要A9以上のプロセッサという条件を満たす必要があるわけですが、当然2017年現在では多く
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
