Webサイト新垣結衣が可愛いすぎ!一人称視点のスマホ向け動画「 #金曜日の新垣さん 」が悶絶する2017年7月7日179 トヨタの新型「ノア」のCMに出演中の新垣結衣さん。テレビCMも放送が開始され、その可愛さに毎日癒される人が続出しています。そんなトヨタから7日、スマートフォン向けのWeb限定コンテンツ「 #金曜日の新垣さん 」が公開されています。可愛すぎる。 一人称視点で撮影された新垣結衣が最高としか言えない【ノア】#金曜日の新垣さん 七夕篇 - YouTubeトヨタの新型「ノア」のCMに出演中の新垣結衣さんですが、トヨタがWeb限定のスマートフォン向けコンテンツとして「#金曜日の新垣さん」を公開しています。 「#金曜日の新垣さん」はスマホで全画面で見ることを推奨。動画は新垣結衣さんの夫役視点(一人称視点)で撮影されており、新垣結衣さんとの夫婦の掛け合いを擬似体験することができます。
Ever wonder what makes the Google the holy grail of productivity and creativity? There’s no magic in the drinking water at the Mountain View, CA company. The tech giant draws from what Google’s chief social evangelist, Gopi Kallayil, calls the nine core principles of innovation. Kallayil shared his insights at this week’s San Francisco Dreamforce summit. Here are the nine rules that any enterprise
仏パリ・ニース間で行われた自転車レースで、羊の群れのそばを通る選手たち(2001年3月13日撮影、資料写真)。(c)AFP/PATRICK KOVARIK 【7月6日 AFP】ノルウェーからの報道によると、同国南東部で行われた山岳自転車レースに参加した選手たちが次々と体調を崩しており、コース上に散乱していた羊のふんが原因とみられるという。 公共放送NRKが5日伝えたところによると、6月末に開催された自転車レース「トランスエステルダーレン(Transosterdalen)」の参加者300人のうち、少なくとも50人がレース後の数日間に高熱、胃痛、下痢などの症状を訴えた。 レースドクターはNRKに対し「カンピロバクター感染症の疑いが最も濃厚だ」と述べた。カンピロバクターは動物の腸内に存在する細菌。羊のふんが大雨に流され散乱したコースを自転車で走ったため、選手の顔や手、ドリンクボトルなどに菌が付着
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
コンピュータの視覚をつくる技術、コンピュータビジョン。今回は、そのスペシャリストである皆川卓也さんにお話を伺いました。個人事業主としてVISION&IT Labを立ち上げている皆川さんは、これまでに数多くのコンピュータビジョンを用いるアプリやシステム、サービス開発に従事してきました。また、定期的に勉強会を主催し、コンピュータビジョンの最先端を探求し続けています。 皆川さんの仕事における信念や、コンピュータビジョンの魅力とは……? はじめに、皆川さんの現在のお仕事の内容について教えてください。 現在は個人事業主として仕事をしています。「アカデミックとビジネスをつなぐ」というスタンスのもと、VISION&IT Labを立ち上げ、コンピュータビジョンに関するコンサルや受託研究開発、マネジメントなどを行っています。 R&Dコンサルティングや開発マネジメントなど、コンピュータビジョン分野に的を絞って
I know it’s a weird way to start a blog with a negative, but there was a wave of discussion in the last few days that I think serves as a good hook for some topics on which I’ve been thinking recently. It all started with a post in the Simply Stats blog by Jeff Leek on the caveats of using deep learning in the small sample size regime. In sum, he argues that when the sample size is small (which ha
仕組みを学んでいると、すでに世の中に高速なConvolution処理が出回っていても、自前でもConvolution 処理を実装してみたくなりますよね(なりました)。 面白そうな論文「arXiv:1704.04428」の手法を真似て実装しました。 結果は... うん、まぁ... cudnn スゲぇなぁ を体感する事となりました......。 私の実装では、期待してたほどの処理速度には至りませんでしたが、資料をここにてまとめます。 なにかの参考になればと思い公開いたします。 背景 深層学習の理解を深めようと、自前で実装を行ってます。 Convolution 処理についても、理解を深めるため、自前で実装します。 cudnn 使えば イイじゃん なんですけども ソレはソレ。 Im2Col方式での実装を考えていましたが、(arXiv:1704.04428) Parallel Multi Chann
gensimのword2vecを使えるようにする † ネット上にあちこち記事がある。山内のメモは こんな感じ 似たような話として Python - Perl + Java = ? はてなブログのデータとパソコン工房のPCを使って「word2vec」で遊んでみた コーパスが圧倒的に強い。 ↑ 日本語wikipedediaのデータをコーパスとして学習させる。 † ウィキペディアの記事をコーパスとするために、形態素解析(MeCabなど)を 使って名詞だけ抜き出すことを試したが、結果があまり面白くないので、 他の人がやっているように →参照 分ち書きにするだけで済ませる。 ↑ word2vecのAPIを試す † gensimのword2vecモジュールの使い方は、チュートリアルとしては radimrehurekのページ に書いてあるが、使い方としては学習部分と、similarityとかだけである
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