https://twitter.com/clcoding/status/1578192383144910848
JavaScript入門: 基礎知識をGIFアニメで分かりやすく解説 -総まとめ
JavaScript QuestionsのLydia Hallie氏の「JavaScript Visualized」シリーズすべての翻訳を完了したので、まとめて紹介します。 JavaScriptエンジンの仕組みをはじめ、イベントループ、スコープチェーン、プロトタイプ継承、非同期処理、ジェネレータ関数、Hoisting（巻き上げ）など、GIFアニメを使用して詳しく解説しています。 シリーズ7本すべてと、プラス1として楽しく学べるクイズもあります。 JavaScript イベントループの仕組み JavaScriptでエラーの原因となるHoisting（巻き上げ）の仕組み JavaScriptのスコープチェーン・変数参照の仕組み JavaScriptエンジンの仕組み JavaScript プロトタイプ継承の仕組み JavaScriptのジェネレータ関数とイテレータの仕組み JavaScriptの
PythonでPowerPointの各ページを画像ファイルにする - Qiita
トレーニング用の資料作るときに、僕だけがうれしい機能です。PowerPointのページ単位で画像ファイルに変換します。PowerPointを開いて、ファイル→エクスポート→ファイルの種類の変更を選ぶのと同じ事を、Pythonで自動化しました。 comを使ってPowerPointを操作し、ついでにファイル名がスライド1.PNGといろいろ嫌なので、slide1.pngに変換するようにしました。 読み込むPowerPointのファイル名と出力先をファイルの先頭で指定しています。当然、PowerPointがインストールされていないと動きません。試してみたければ、とりあえずtest.pptxのパワポファイルを用意すれば動くと思います。 import os import glob from comtypes import client PPT_NAME = 'test.pptx' OUT_DIR =
アスキーアートを自動生成する - Pythonでいろいろやってみる
画像をテキストで置き換えるいわゆるアスキーアートを自動生成します。変換したい画像と使用する文字列を与えると、画像の濃いところは画数の多い字で薄いところは画数の少ない字で置き換えることで濃淡を表現します。ただし画数情報はわからないので、文字列の字を一文字ずつ画像に変換して濃さ(輝度)を測定して画数の代わりに使用しています。 環境 windows10 home Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0 Python 3.7.0 Pillow 5.2.0 準備 画像ファイルはフリー写真素材ぱくたそからダウンロードさせていただき、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました(使用した画像サイズは800x1195)。 model.jpg 置き換える文字列は小学校1年生で習う漢字を用いました。また空白の描画のため全角スペース
三角関数、何に使うの？→点を回すことができます（すごい） - アジマティクス
数学的な内容を表現したアニメーションをいろいろ作って遊んでます。例えばこんなのとか。 素因数ビジュアライズ。大きく灰色で表示された数字の素因数が線を横切ります pic.twitter.com/z1MHJzPtbv — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) February 7, 2018 たくさんの点を、それぞれの点に書かれた数に応じた速度で回すことにより、大きく灰色で表示された数の素因数を表現しているわけです。楽しいですね。 こんなのもあります。 3Dで図示してみました。 pic.twitter.com/AF2R1QEtqk — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) April 12, 2017 九九におけるの段の「一の位」は、ぐるぐる回る点によって表現することができます。面白いですね。 変わったものでは、こういうのもあります。 惑星が「惑星」と呼ばれる理由ですhttps:/
なぜ我々はいまだに文字列でコメントを書いているのか - Qiita
あるいは、画像コメントのすすめ。 TL;DR 画像コメントのほうが意図が伝わりやすい 画像URLからツールチップで画像表示してくれるVSCode拡張機能があるよ その場で画像を作るSVGエディタもあったよ 問題提起 みなさんは、少し複雑なアルゴリズムを書くことになったときどうしていますか。 たいていの場合、いきなりコーティングに取り掛かるのでなく、 雰囲気をつかむためメモやホワイトボードに落書きすると思います。 特に幾何計算では簡単なものでも図を描いた方がいいです。こんな感じ。 図を書いたら後はコードに落とすだけです。 ね、簡単でしょう？ // 指定した直線を対称軸としたときの指定した点の鏡映位置を返す function flipVectorByLine(p: Vector, line: Line): Vector { // TODO: よくわかるコメントを書く const ln = ne
お天気プロコンと圧縮アルゴリズムについて - 兼雑記
https://beta.atcoder.jp/contests/wn2017_1/standings むっちゃ僅差で2位。残念。この212点差がどのくらい僅差かというと、最後にいじってたところにもう2行変更を入れることを思いつけていれば、軽く2000点は差がついて勝ててたと思いますし、そうでなくても後30分もあれば実装できた細かいヘッダの圧縮で逆転できた量です。自分に悔しがる気持ちというのがこれほど残ってたのか、と驚くほど悔しいです。でも勉強になったし楽しかったです。 やったことを書きつつ、そもそも圧縮アルゴリズムについて、私としては感動的だった知見を得られたので、書いてみようかと思います。 今回のコンテストは、チャンネル1つの(RGBじゃなくてグレースケールだと思えば良い)画像を64枚を可逆圧縮するというものでした。その64枚の画像は同じ座標について光の波長と時間を変えて気象衛星が観測
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
MicrosoftはWindows 10のバイナリファイルのダイエットに励むべきとの指摘
Windows 10のバイナリデータを調べたテクノロジー系ブログThurrottのラファエ・リベラ氏が、本来的に必要のない無駄なメタデータが多すぎ、パフォーマンスなどに悪影響を及ぼしていると指摘して、Windowsの最適化チームはもっと仕事を頑張るべき、とエールを送っています。 Windows is Bloated, Thanks to Adobe's Extensible Metadata Platform - Thurrott.com https://www.thurrott.com/windows/109962/windows-bloated-thanks-adobes-extensible-metadata-platform Adobe XMPは、画像ファイルなどの中にタイトル、識別子、GPS座標、色情報などのメタデータをXMLにシリアル化して混入させる技術(規格)です。付帯情報が
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、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 ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
OpenSeadragon
An open-source, web-based viewer for high-resolution zoomable images, implemented in pure JavaScript, for desktop and mobile. See how people are using OpenSeadragon in the wild. Examples & Features Basics Creating Zooming Images Viewport Coordinates Supported Tile Sources OpenSeadragon supports several image serving protocols out of the box and is actively adding support for more. If the image ser
Amazonプライムフォトに任意のデータをアップロードする - YDiary
先日，Amazonがプライム会員を対象に写真データを無制限に保存できるサービスを始めましたね． なんでもRAWなども含めて再圧縮なしでいくらでも保存できるとのこと． とするとJPEGなんかにファイルを埋め込めば好きなデータを保存できるのでは…という気がしてきます． そんなことを思いつつ対応ファイル形式を眺めていたら… なんとBMPに対応しているではありませんか！ 確かBMPはファイル構造が単純だった気がするので，任意のデータをBMPに変換することができればAmazonプライムフォトを容量無制限のクラウドストレージとして使えるような気がします． というわけで早速試してみましょう． WikipediaでBMPのファイル構造を調べて… それをもとに適当にファイルをBMPに変換するコードを書いて，適当なファイルを放り投げてみると… 出来ました！ 19676×19675ピクセルで1.44GBという狂
なぜ iPhone の画像は Android の画像よりもずっと高品質なのか - Qiita
Android と iPhone との比較は多くの点で議論されており、どちらがより良いかは、Android の画像の質は iPhone とくらべてずっと劣るという点を除けば、未だ結論が出ていません。Facebook、Twitter、Instagram 等どれを使っていても、写真をとって、フィルタをかけて、ソーシャルネットワーク上に公開すると、いつも Android から投稿される写真は画質が劣化しています。しかし何故でしょう？ 私達は昨年の間調査をし、そしてついに、Google が犯したほんのちょっとしたミスが原因であることを突き止めました。それは本当にちょっとしたミスでしたが、その影響はすべての画像を扱うアプリケーションに波及するほど大きく、現在に亘っても影響が続いています。 問題は、libjpegです。 libjpegといえば、数多くのオープンソースプロダクトでも使用されており、And
画像処理 画像処理ソリューション
ニックネーム:Akira 東京都の町田事業所に勤務 画像処理ソフトの開発を行っています。リンクフリーです！ 詳細プロフィールは こちら お問い合わせは、こちら↓ 【補助HP】 画像処理ソリューションWeb版 【Newブログ】 イメージングソリューション
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本当にあった怖い脆弱性の話
じゅじゅ on Twitter: "年末年始、なにか勉強したいな～と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk"
「客先には業務経験3年ってことにしてあるからね」業界の闇とわかりみが詰まった#ジブリIT業界あるある まとめ
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