2015/2/21に開催されたFrontrend Conferenceの「Introduction to Service Worker」のセッションの資料です。
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2015/2/21に開催されたFrontrend Conferenceの「Introduction to Service Worker」のセッションの資料です。
Use case of Scala Finagle in SmartNews, Inc.Read less
先日Deep Learningでラブライブ!キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか?のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
新規広告開発部の松本です。 クックパッドiOS/Androidアプリの広告の開発に携わっています。 Androidアプリ開発の際、皆さんはnullをどのように扱っていますか?また、nullチェックを行うのであれば、どのような基準で行っていますか?私自身まだまだAndroid開発歴が浅いため、特に何か基準がある訳でもなく至る所でif (foo != null)といったnullチェックを行おうとしていました。 これに対し、先日の社内コードレビューでとてもためになるアドバイスをもらいました。私のようなAndroid初心者にとってnullに対する考え方の基礎を作ってくれるレビューだったので、本稿で共有したいと思います。 また、AndroidやJava開発に慣れた方にとっては「今更そんな話か」といった内容かと思いますが、クックパッドでのレビューの一例としてご覧いただければ幸いです。 やりがちなnul
このページには、交換プログラム、リペアエクステンショプログラム、自主回収プログラムなど、Apple が現在提供しているすべてのプログラムが掲載されています。
JaSSTは、NPO法人ASTER (ソフトウェアテスト技術振興協会)が運営しています。詳細につきましては、こちらをご覧ください。 NPO ASTER のウェブサイトへ ※JaSSTの参加申込受付は、株式会社イベント・レンジャーズが実施しています。 2024/04/15 JaSST'24 Tohoku の参加お申込み受付を開始いたしました。 2024/04/15 JaSST Online Fennel の参加お申込み受付を開始いたしました。 2024/04/15 JaSST Online Fennel の開催要項を掲載しました。 2024/04/15 JaSST Online Fennel を5月18日(土)に開催いたします。 2024/03/15 JaSST'24 Tokyo を終了いたしました。 2024/03/15 JaSST'24 Tokyo の参加お申込み受付を終了しました。 2
はじめに Those who know don't talk. (知ってる人は教えようとしない) Those who talk don't know. (教えてる人はあまり知らない) 時には、「あるがままの」PHP では要件を満たさないことがあります。平均的な ユーザーがこのような事態に陥ることはまずありませんが、プロがアプリケーションを 作成していると、速度面や機能面ですぐに PHP の限界に達してしまいます。 言語の制限により、新機能が常にネイティブ実装されるとは限りません。 そんな場合には、たった 1 行のコードのために大げさなライブラリを利用 しなければならず非常に不便です。このような PHP の欠点に打ち勝つための なんらかの手段が必要です。 もしこの域に達したなら、PHP の心臓部に手を触れ、その中身(PHP を動かして いる C のコード)を探ってみるとよいでしょう。 警告
[('Russian_Blue', 0.58100362140429651), ('British_Shorthair', 0.22552991563514049), ('Abyssinian', 0.057159848358045016), ('Bombay', 0.043851502320485049), ('Egyptian_Mau', 0.030686072815385441)])] OpenCVで猫検出では猫の顔検出をしましたが、今回はディープラーニングの技術を使って猫の品種を識別しようと思います。 技術的な内容詳細についてはブログの方に書いてありますので興味があれば。 ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 ここでは Deep Convolutional Neural Network (DCNN) と呼ばれる手法を一般物体認識に適用して猫の品
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン!と Machine Learning Advent Calendar に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか?」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 冒頭に、 初めて機械学習を聞いた⼈人
なんかJJUGナイトセミナーで機械学習をやるっぽくて、定員100人が40人キャンセル待ちとかになってますね。 【東京】JJUG ナイト・セミナー「機械学習・自然言語処理特集!」12/17(水)開催 - 日本Javaユーザーグループ | Doorkeeper ということで、予習用だか復習(になるかわかんないけど)用に、2008年になんか機械学習をやってたときのエントリをまとめてみます。 今でこそ機械学習はなんかもりあがってるけど、2008年にぼくがやってたとき「ところで機械学習やってなんになるの?」ってよく言われてました。ぼくも「いや、なんかそこに機械学習ってものがあるから実装してる」みたいな答えをしてた気がします。特に目的はありませんでした。 たまたま サポートベクターマシン入門 という本を見かけて、なんか実装してみたくなっただけです。 変な力がありあまってたっぽい。 機械学習ことはじめ
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