どうも、まさとらん(@0310lan)です。 今回は、Webサイトやアプリなどへ複数人によるリアルタイムコラボレーション機能を、驚くほど簡単に実現してくれるJavaScriptライブラリのご紹介です! このライブラリ自体は、数年前から存在しているので知っている方も多いと思いますが、まだ「知らないよ…」という方は、ぜひこの機会にトライしてみてください。 いまだに、ちょっとした「コラボ機能」を実装したい時に重宝する唯一のライブラリになっています! 【 TogetherJS 】 ■「TogetherJS」の始め方! それでは、実際にサンプルを作りながら「TogetherJS」がどのようなライブラリなのかを見ていきましょう! まず最初に、「TogetherJS」を利用するのに必要となる本体ファイル「together.js」をGitHubからダウンロードするか「git clone」で取得します。 も
最近ちょいちょい耳にするService Worker。 Service WorkerはWebページから独立してバックグラウンドで動くJavascriptで、今回はGCM(Google Cloud Messaging)を利用してブラウザによるプッシュ通知を配信する案件。 いけてるクラウドサービスやフェイスブックの通知なんかで最近よく見かけるやつ。 Fetch APIを使用して動的な通知内容をJSONペイロードで取得するのには成功したが「このサイトはバックグラウンドで更新されました。」という通知が同時に現れてしまうことがあり、解決に時間を費やしたのでメモ。 ■原因と思われるその1 通知要求応答時のevent.waitUntilメソッドのPromiseにreturnを返していないこと。 catch処理でもreturnしておくのが良さげ。 ちなみにfetchで外からデータを取得する場合は、Prom
I'm trying to POST a JSON object using fetch. From what I can understand, I need to attach a stringified object to the body of the request, e.g.: fetch("/echo/json/", { headers: { 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json' }, method: "POST", body: JSON.stringify({a: 1, b: 2}) }) .then(function(res){ console.log(res) }) .catch(function(res){ console.log(res) }) When using jsfi
この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015の3日目です。いつも読んでばかりで悪いし、Deep Learningの話題なら何でもよいそうなので登録してみました。 Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (2)(2015/7/14)のつづき。 ここ最近はChainerを使ってきたけれどまた手法の勉強も兼ねてTheanoでの実装に戻りたい。ChainerやTensorFlowがあるんだからTheanoなんてもう誰も使わない?ごめんなさい・・・TheanoはDeep Learning Tutorialをはじめ、実装例が豊富にあり、絶妙な粒度で小回りもきくので手法の勉強にちょうどよいんだよね。 今回からしばらくさまざまな自己符号化器(Autoencoder)を検証していきたい。深層学習のメリットである特徴の自動学習の基礎になるところなのでしっかり理
@tappatanさんが聞いた「労働契約アホ事例」。バイトさんのナイスな判断に感心する一方で、雇用主側の対応に疑問&実は意外と多い事例なのかも?と話題になっています。 リンク twitter.com タッパたん(15歳清純派) (@tappatan) | Twitter The latest Tweets from タッパたん(15歳清純派) (@tappatan). 見た目は大人、中身はおっさんのアメリカ人。日本では関東近辺に出没。職業は人材派遣会社CEO。趣味及び特技は爆破。欲しいものリストはこちら。https://t.co/lCqlMuG7JU 3 users 25 タッパたん(15歳清純派) @tappatan 私が聞かされた労働契約アホ事例。 バイトの昼休憩の時に離席を許さず電話番をさせていた(食事はデスクでとらせていた) ↓ バイトが退職する事になり、その局面で総額200万円近
マシンラーニングが静止画を動画に。ただし動くのは目だけだぜ! 覚悟して見るんだ2017.03.16 12:04 塚本 紺 モナ・リザでもできました。 ちょっとした思いつきから世紀の大発明が生まれることってあると思うんです。「これやったら面白くね?」みたいな悪ふざけがキッカケで生まれたテクノロジーはたくさんあると思いますが、そのリストに新しく名を連ねたのがこちらの「DeepWarp」テクノロジーです。マシンラーニングによって人の顔(というか眼球)の動きについて学習したDeepWarpは、静止画を元に動画(mp4)を作ることができるんです。 ...ただし動くのは目のみ。 とにかく百聞はまさに一見にしかずということで、我が編集長の写真を使ってデモンストレーションをしてみたいと思います。 こちらがオリジナルの画像。これをDeepWarpのサイトにアップロードして、目の動きを選ぶと3秒程度の小さいサ
Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)
前回の記事「人工知能(AI)が作ったコンテンツの著作権は誰のものになるのか?」の続きです。 前回の記事では、 ▼ 人が創作的な関与をしないAI創作物は、現行著作権法を前提とすると誰にも権利が発生しないことになる。 ▼ しかしそうするとAI創作物生成のインセンティブが失われる可能性があることから、適切な法的保護は必要。 ▼ この際には「AI創作物を利用したビジネスモデルとしてどのようなものがあって、そのビジネスモデルにおいて誰に、どのような権利を与えることが、もっともプレーヤーのインセンティブを増し、それによって豊かなコンテンツが世の中に流通することになるのか」という視点でこの問題を考えなければならない。 というところまで書きました。 では、AI創作物を利用したビジネスモデルとは、どのようなものでしょうか。 具体的に考えてみます。 ■ AI創作物を利用したビジネスモデルはどういうものか では
秋山です。 機械学習が人気ですが、「Word2Vec」「Doc2Vec」という、文章などを分析するニューラルネットワークモデルを知っていますか? すごーく簡単に言うと、「Word2Vec」は単語の類似度のベクトル、「Doc2Vec」は文章の類似度のベクトルを表現します。 結構前に話題になったので既に知っている人も多いかもしれませんが、今回はpaizaのスキルチェック問題に提出された一部のコードを対象に、「Word2Vec」と「Doc2Vec」でどんなことができるかやってみたいと思います。(※スキルチェック問題や回答の内容は判別できないように処理しています) ■Word2Vecについて ざっくり言うと、ある単語の周辺に別の単語が出現する確率……みたいなものを見てくれます。ニューラルネットワークを使って、類似度を求めています。Word2Vecは隠れ層1、出力層1の、2層のニューラルネットワーク
HTMLを勉強する際に最初に覚えるものの1つにa要素(タグ)があります。HTMLのアイデンティティと言っても過言ではない、ハイパーリンクを実現する大事な要素です。 href属性に設定されたリンク先のURLをどのウィンドウ等に表示するかを決めるtarget属性というものがあります。任意の値を設定してウィンドウに名前を付ける事で、複数のa要素から同じウィンドウへリンク先URLを表示する事もできますし、常に新しいウィンドウを開く_blankのような、あらかじめ挙動が設定されている値もあります。 target="_blank" のセキュリティリスク リンクの開き方を決定するtarget要素ですが、この挙動を利用してリンク先からリンク元のウィンドウを操作できるというセキュリティリスクが公開されています。 Target="_blank" - the most underestimated vulner
最近また、Docker に入門しなおしている。今回で3回目。Docker for Mac がずいぶん良いらしいので、Docker で Rails アプリを動かしてみた - えいのうにっき が前回入門したときの記事。 blog.a-know.me さすがに3回目ともなると「あぁー!はいはい、そうでしたそうでした!」ということも多くて、まぁこれはこれでアリか、と思い直してみたりもしている。 今回の入門にあたっては、「プログラマのためのDocker教科書 インフラの基礎知識&コードによる環境構築の自動化」という本を使っている。Docker・コンテナのことのみに留まらず、コンテナを扱うに際しておさえておきたいインフラ・ネットワークについての話などについても触れられていて、まだ読んでる途中ではあるのだけどなかなかいい感じ。 プログラマのためのDocker教科書 インフラの基礎知識&コードによる環境構
オープンソースのjQueryライブラリはWeb開発の現場において何年もの間不動の地位についていました。 JavaScriptのことを深く理解していなくとも、オブジェクト指向で分かりやすい構文、豊富な外部プラグイン、加えてAjaxなどの非同期通信も簡単に扱うことができたのが、その人気の理由です。 JavaScriptを用いた開発現場ではいまもなお人気のjQueryですが、ここに来て新たなJavaScriptライブラリが注目を集めています。 それが、Umbrellaです。 UmbrellaはjQueryと同様に完全オープンソースで、jQueryと同じく要素セレクタを扱うことができたり、DOM操作ができたり、Ajaxリクエストを行うことができます。 また、UmbrellaはjQueryと若干異なる文法や関数の呼び出し方を採用していますが、基本的に残りの部分はほとんどjQueryと一緒です。 それ
matplotlib.financeでローソク足 データの作成 ランダムウォークで架空の為替チャートを作成します。 import numpy as np import pandas as pd def randomwalk(periods=None, start=None, end=None, freq='B', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, tick=1, **kwargs): """Returns random up/down pandas Series. Usage: ``` import datetime randomwalk(100) # Returns +-1up/down 100days from now. randomwalk(100, freq='H') # Returns +-1up/down 100
GitLab、Slackライクなサービス「Gitter」を買収。有償プラン廃止で何人でも無料で利用可能に。オープンソース化も約束 GitHub互換のソースコード管理サービスを提供するGitLabは、GitHubなどに対応する開発者向けチャットサービスを提供するGitterを買収すると発表しました。 Gitterとは、GitHubやTwitterのアカウントを用いて誰でも簡単にチャットルームを開始できるサービスです。Slackに似ていて、GitHubと連携して開発中のソフトウェアに関するコミュニケーションを便利に行うことができます。 買収後もGitterは単独のサービスとして継続して提供され、GitHubやTwitterのアカウントによるログインもそのまま続けるとのこと。さらに今後数か月でGitLabとの統合も実現していくとしています。 さらにGitterがオープンソース化されるとのことも示
Vue.js Tokyo v-meetup="#3" での発表資料です。
AndroidエミュレータとVirtualBox、Docker for Macを同時に実行できない問題の対処法AndroidVirtualBoxDockerHAXM Docker for Macなどを起動中にAndroidエミュレータが起動できない状況がずっと続いていました。こういったメッセージが表示されるやつです。 Unfortunately, VirtualBox 4.3.30+ does not allow multiple hypervisors to co-exist.In order for VirtualBox and the Android Emulator to co-exist, VirtualBox must change back to shared use.Please ask VirtualBox to consider this change here: ht
こんにちは、HALです。 今回は、動画をWeb用に軽量化するための方法を紹介します! 軽量化を行わないと、たとえば 1280px × 720pxの30秒ぐらいの動画の場合40MBほどの重さになってしまいます。そのままだと videoタグなどでWebブラウザ上で再生するには大きすぎてしまいます。モバイル端末ならさらに軽量化が必要です。 動画の軽量化をするにはさまざまなツールがありますが、 HandBrakeというツールがとても使いやすかったので、基本の設定方法を紹介していきます。 ※この記事は2022年3月に編集部が情報を更新しました 動画を埋め込む方法 外部リンクで埋め込む YouTubeやVimioに動画をアップロードし、それを外部リンクとして埋め込む方法があります。 YouTubeではさまざまなサイズの動画をアップロードすることができますが、標準のYouTube動画のサイズは1920×
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酒が好きで、週に1回外飲み、その他の日は缶ビール1、2缶ほど飲んでいたのだが、この度金欠で酒を飲むのを我慢している。 2週間ほど経つのだが、仕事を終えて帰宅してもリフレッシュできなくて辛い。すげー辛い。 酒飲まない人はどうやってストレス解消してるの?菩薩なの?悟りでも開いてるの?
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