Google Compute Engine(GCE)を用いた機械学習環境の立ち上げ - QiitaHelp us understand the problem. What are the problem?
LineBot + Heroku + Docker + Pythonで環境立ち上げ - Qiita
FROM kyobad/miniconda3-alpine:latest MAINTAINER K.Kato RUN pip install --upgrade pip \ && conda install -y flask \ && pip install flask gunicorn line-bot-sdk \ && adduser -D botter \ && mkdir /home/botter/app USER botter COPY ./app /home/botter/app WORKDIR /home/botter/app CMD gunicorn -b 0.0.0.0:$PORT bot:app --log-file=- ### 公式SDKのコピペです### from flask import Flask, request, abort from linebot imp
LINE Botが超便利になるLINE Loginバージョン2の解説と実装方法(Heroku+PHP) - Qiita
LINE Login v2がものすごく便利なのに解説した記事が見当たらないので、LINE Messaging APIとの連携を例として書いておきます。(すいません、Salesforce版はありました > http://qiita.com/hhayai/items/c7d1d8e30751871aafc7) これが使えるとLINE Botで出来ることが格段に増えるのでBot Awardとか狙っている人にはものすごく便利かと。 LINE Bot Awards LINE Login バージョン2とMessaging APIを組み合わせて出来ること LINEのIn AppブラウザでユーザーはLINEのアカウントを利用してログインできる 2度目以降はIDパスワード入力無しの自動ログイン ログイン後はブラウザ上でもLINEの表示名、サムネイル、Messaging APIと共通のuserIdが取得できる
Azure Machine Learning を利用したアプリケーション開発 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Azure Machine Learningは、Webブラウザで手軽に機械学習のモデルを作成することができるプラットフォームです(2015年2月正式リリース)。 ここで作成したモデルはWeb APIから呼び出すことができます。 今までは機械学習を組み込む・・・となるとPython等のライブラリを使うことが一般的で、なれた言語とは異なるプラットフォームで開発しなければならないことも少なくありませんでしたが、これでWebリクエストさえ飛ばせれば機械学習アルゴリズムを利用したアプリケーションを開発することが可能になりました。 今回は、このAz
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
