JavaScriptを遊び尽くす究極のWebサービス・ツールを厳選して大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、JavaScriptを使ってとにかく遊んだり楽しんだりできるインタラクティブなWebサービスやツールを厳選してご紹介します。 ゲーム体験をしたり、アート作品を作ったり、JavaScriptで開発されたユニークなサービスを利用してじっくりと遊んでみましょう。 Webの楽しい世界にご興味ある方は、ぜひ参考にしてください！ ■リアルタイムにコードを書いて戦うオンライン対戦ゲーム 【yare.io】 世界中のプレイヤーと1対1で戦うゲームなのですが、その戦い方はJavaScriptのコードをリアルタイムに書き換えながら自機を操作するというのが大きな特徴です。 見た目は簡素なシューティングゲームですが、実はかなり奥深いストラテジーゲームみたいな要素が詰まっています。 ゲームの大まかな流れとしては、以下のとおりです。 JavaScriptで自機を制
DirectX is coming to the Windows Subsystem for Linux At //build 2020 we announced that GPU hardware acceleration is coming to the Windows Subsystem for Linux 2 (WSL 2). What is WSL? WSL is an environment in which users can run their Linux applications from the comfort of their Windows PC. If you are a developer working on containerized workload that will be deployed in the cloud inside of Linux co
WindowsマシンでDocker Desktopを使用せずにDocker CLI実行環境を整備する方法 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 今回は、ローカルのWindowsマシンでDocker DesktopなしにDocker CLI実行環境を整備する方法をご紹介します。 はじめに 前提として本記事の内容を実施すると、以下のようになりますのでその点にご注意ください。 Windowsから直接dockerコマンドは実行できなくなり、WSL内からdockerコマンドを実行する必要がある。 dockerコマンド実行時に頭にsudoを付けないといけなくなる可能性がある。 本記事では発生しなかったため未検証ですが、sudo usermod -aG docker {ユーザ名}で対処可能なようです。 対処方法が記載されていた記事を、補足１に記述しています。 PC再起動時は、sudo service docker startを起動する必要がある。 ※こちらも対処方法が記載さ
本連載では以前Tkinterを使ってデスクトップアプリを作る方法を紹介した。Tkinterもそれほど難しくないものの、PySimpleGUIを使うともっと簡単にデスクトップアプリが作れると話題だ。今回は、話題のPySimpleGUIを使って、日給計算アプリを作ってみよう。 PySimpleGUIを使って日給計算アプリを作ってみよう PySimpleGUIについて PySimpleGUIとは2018年より開発されているデスクトップアプリを作るためのライブラリだ。GUIとはGraphical User Interfaceの略で、ボタンやテキストボックスなど、マウスやタップ操作に応じて反応するインターフェイスのことだ。 もともと、PythonでGUIを持ったアプリを作るのには、Tkinter、Qt、WxPythonなどのライブラリが利用されてきた。実際のところ、PySimpleGUIはこれら既に
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
PC上でJavaScriptを実行できるJavaScript実行エンジンではNode.jsが最も普及しています。これは十分高速であるため、サーバー用途でも利用されています。しかし、Node.jsの作者は2018年より新たなJavaScript実行エンジンDenoを開発しています。DenoはNode.jsの反省より生まれたプロジェクトで多くの点でNode.jsを改良したものです。期待のDenoはNode.jsと比べて何が良いのか実際にプログラムを作って試してみましょう。 DenoでWebサーバーを実装して実行したところ DenoはNode.jsの反省から生まれた Node.jsの作者として有名なライアン・ダール氏は、2018年にJavaScriptの国際的なカンファレンス「JSConf 」にてDeno(読み方：ディーノまたはデノ)を発表しました。しかも、それは「Node.jsに関する10の反
WSL2 のインストール，WSL2 上への Ubuntu のインストールと利用（Windows 11 対応の記事）（Windows 上）
【概要】 WSL 2のインストールとUbuntuの利用手順を解説する．まず、Windowsの機能の有効化から始める．WSL 2 のインストールが終わったら，管理者としてコマンドプロンプトを実行し、「wsl --list --online」コマンドでWSLの一覧を取得できる．「wsl --update」コマンドを実行してWSLを更新できる．Ubuntu 22.04 のインストールは、「wsl --install -d Ubuntu-22.04」コマンドである．インストール時にユーザ名とパスワードの設定が求められる．CUDA ToolkitやcuDNN、PyTorch、TensorFlowのインストールや動作確認、Ubuntu上でのセットアップ手順やアプリケーションのインストール方法については別のページで詳しく説明している．以上がWSL 2のインストールとUbuntuの利用手順の概要である．
Linux GUIアプリがWindows 10にもたらす価値 - 阿久津良和のWindows Weekly Report
レポート Linux GUIアプリがWindows 10にもたらす価値 - 阿久津良和のWindows Weekly Report Windows 10 バージョン2004は、ファイルI/Oのパフォーマンスを改善し、Linuxカーネルの機能を呼び出すシステムコールの互換性を大きく高めたWSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）を搭載する。Docker DesktopのホストもHyper-V仮想マシンからWSL 2へ移行したことで、Windows 10 Homeエディションでも開発環境を整えることが可能になった。 Docker Desktopの設定画面。Dockerと統合するLinuxディストリビューションを選択できる WSL 2で動作するDebian GNU/Linuxでhello-worldコンテナを実行した状態 Windows 10とLinuxを併用する環
きっかけ tensorflow入れようとpip installしようとしたらpipが何故かお亡くなりになった． うーん．と調べているうちにすごいことに気づいてしまった． 自分の開発環境が： - brew, pyenv, virtualenv, pyenv-virtualenv, virtualenvwrapper, anacondaごちゃ混ぜ（←すごいミックス！） - bash/zshごちゃ混ぜ よく理解しない大学3年生の時とかにインストールしたのと， 友達に勝手にシェルをzshにされていたのが原因です． （terminal便利にしといたから〜って言われたこともあったな〜） 参考文献 ここが一番よくまとまってた www.zopfco.de アンインストール ゆっくりいきましょう anaconda conda install anaconda-clean anaconda-clean --y
The Windows Subsystem for Linux BUILD 2020 Summary
This year at an all virtual BUILD conference we had many exciting announcements for the Windows Subsystem for Linux (WSL)! This blog post gives you a summary of all the WSL news, including what’s available now and what you can expect in the future. WSL’s BUILD news at a glance Available this month Support for WSL 2 distros is coming this month in the Windows 10 May 2020 Update Docker Desktop relea
ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)
基礎編 / 応用編１ / 応用編２ サイバーエージェント AI Lab の Conversational Agent Teamに所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。 このブログのメインターゲット層は「リサーチャーが実装したモデルを実環境へデプロイするタスクを有する方々」です。一部リサーチャーの方々の参考になる情報が混じっていることもあるかもしれませんが、あまり興味を引かない内容だとは思います。リサーチャーメインの組織に属しながらリサーチエンジニアの立ち位置で身を投じていますので、研究の観点の少し手前あるいは少しその先の部分を担っている立場からこのブログを記載しているものとご認
本連載で今回扱うのはPostScriptです。この言語はプリンターで実行されることを想定して開発されたページ記述言語の一種です。PostScripはスタック指向のプログラミング言語です。プログラミングを楽しめる上に、図形や文字を描画できるので、遊んで楽しい言語でもあります。今回はPostScriptで遊んでみましょう。 PostScriptを使ってPDFを生成してみよう PostScriptについて PostScriptは1984年にアドビによって開発されたページ記述言語です。1985年にAppleのレーザープリンターに採用されて普及しました。なぜ印刷とプログラミング言語が関係するのか不思議に思うかもしれません。PostScriptが登場した時代、電子印刷はそれほど普及していませんでした。というのも、コンピューターとプリンターの通信速度は遅く、高品質な印刷データをプリンタに転送するのに膨大
今回紹介する言語は、グラフデータベースのNeo4jで使う問い合わせ言語のCypherです。Cypherは一般的なデータベースを操作するSQLと同等の機能をグラフデータベースで扱えるように設計されたものです。グラフデータベースは見た目も面白く、データ管理だけでなく視覚化の点でも役立ちます。 Cypherで3と5の公倍数を表示したところ Cypherとは 以前、本連載では一般的なデータベース(RDBMS)で使えるSQLについて紹介しました。SQLはデータベースの問い合わせ言語であり、簡単なコマンドによりデータの挿入、変更、削除、検索を行います。 同じように、Cypherを使うことでグラフデータベースを操作できます。CypherはもともとNeo4jのために設計されましたが、2015年にオープンソースのプロジェクトとしても公開されています。 グラフデータベースNeo4jとは なお、Neo4jという
Pythonには対話的にプログラムを実行できるPythonシェルが備わっている。きっとPython学習の際に使ったことがあると思う。とはいえ学習用だけに限定するのは非常にもったいない。筆者は事あるごとに計算やカレンダー、フォルダを開いたりと、いろいろな用途に使っている。今回は、Pythonシェルを便利に使うアイデアを7つ紹介する。 Pythonシェルとは？ そもそも、Pythonシェルとは何だろうか。Pythonをインストールすると一緒についてくる対話式実行環境のことだ。WindowsでPythonシェルを起動するには、スタートメニューから「Python3.x > IDLE」を実行するか、PowerShellを起動して「python3」とタイプすれば良い。macOSではターミナル.appを起動して「python3 」とタイプしよう。 Pythonシェルが起動すると「>>>」と表示されるので
Webサイトで公開されている長編小説などを電子書籍リーダーでじっくり読みたい場面がある。その場合、WebページをPDFにしてしまうと良いのだが、ブラウザの機能を使って変換すると、非常に文字が小さくなり、KindleやKoboなど電子書籍リーダーで読むには適さないことが多い。そこで、単にPDFに変換するだけでなく、読書端末で快適に読書できるように、文字サイズなどをカスタマイズするプログラムを作ってみよう。 HTMLファイルから電子書籍リーダー用のPDFを生成しよう じっくり読書するためのPDF造り 多くの電子書籍リーダーは、ディスプレイに電子ペーパー(E Ink)を搭載している。この電子ペーパーは、太陽光の下でもくっきりと画面を確認できるため、目に優しいと言われており、長時間の読書に適している。筆者も電子書籍リーダーを愛用しており、日々の読書の友としている。 一般的な電子書籍リーダーでは、独
実写をアニメ風に変換してくれるAnimeGANやーる（Windows10、Python3.6） - Qiita
はじめに 実写をアニメ風に変換してくれるAnimeGANをやってみました。 システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 CUDA 9.0 導入 AnimeGANをクローンします。 animegan用の環境を作成します。 $ conda create -n animegan python=3.6 $ conda activate animegan $ pip install tensorflow-gpu==1.8.0 $ pip install tqdm $ pip install scipy $ pip install opencv-python $ cd AnimeGAN-master AnimeGAN-masterにdatasetを置きます。 Haoyao-styleの中身をc
Jetson Nanoで動く深層強化学習を使ったラジコン向け自動運転ソフトウェアの紹介 - masato-ka's diary
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス（PyPI）への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター＆フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1
Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、モリカトロンでプログラマおじさんをやってる岡島です。 pip install で導入した NumPy と conda install で導入した NumPy とでは内部で使われているライブラリが違い、後者の方が高速だという記事を見つけました。 orizuru.io minus9d.hatenablog.com 要約すると Anaconda と pip では NumPy に使われている数値計算ライブラリが違っている pip が提供する Numpy は OpenBLAS を使っている Anaconda が提供する NumPy は Intel MKL (Math Kernel Library) を使っている 両者を比較すると、Anaconda が提供する NumPy のほうが速い という事みたいです。 今まで僕は Python のパッケージ管理を pip で行ってきましたが、Anac
こんにちは! テリーです。Apple SiliconのM1チップを搭載した新しいMacは、当初の期待以上の速度が出ているようで、パソコンの新モデルとしては久しぶりに購買意欲をかきたててくれました。16インチのMacBookProが出ればすぐに購入しようと思います。さて、M1はCPUの速度と価格の方に注目されがちですが、GPUも劇的に進化しています。「機械学習といえばNVIDIA」の時代が何年も続いており、TensorflowのGPU版が使えないMacは機械学習トレーニング環境としてあまり使われていませんが、M1の圧倒的な処理能力が使えるならば、多少の文法修正は受け入れられます。ここから勢力図の逆転もありえそうです。 突然ですが、最近映画を見ました。人気小説を原作にした映画で、主演俳優は原作のイメージそのものでしたが、助演の方の顔が原作とまったくイメージが異なっていて台無しだと、娘が怒ってい
This is a companion article to a talk about Docker+WebAssembly that we gave at "Docker Community All Hands 7, Winter Edition" on Dec 15th, 2022. Introduction Recently Docker announced support for WebAssembly in cooperation with WasmEdge. This article will explain what is WebAssembly, why it is relevant to the Docker ecosystem and provide some hands-on examples to try on. We assume you are familiar
ファイル検索したのに、なかなか該当ファイルが見つからないということがある。必死に探し回ってようやく見つけると、検索キーワードの送りがなや表記の揺れが原因でファイル検索で見つからなかったということも多々ある。例えば「引き換え」で検索していたが本文には「引換え」と書かれていた場合だ。今回、こうした表記揺れを吸収するために形態素解析を利用した簡単なファイル検索ツールを作ってみよう。 曖昧検索したところ - grepで見つけられなかったファイルも曖昧検索で見つけることができた 形態素解析で簡単表記揺れ吸収検索 「形態素解析」とは単語辞書を利用して、文章を最小単位の単語に区切る技術だ。多くの形態素解析を行うツールでは、単語辞書を利用して単語のヨミガナを取得する機能がついている。この機能を使う事でちょっとした表記揺れを吸収することができる。 欠点としてはテキストと単語辞書を照合していくため動作速度は遅
1. Unity ML-Agents「Unity ML-Agents」は、Unity で「強化学習」の「環境」を構築し、「エージェント」の学習および推論を行うためのフレームワークです。 最新版「0.11.0」では、「BroadcastHub」「Brain」が廃止され、よりシンプル&スマートになりました。サンプルの学習環境「3DBall」を使って、学習および推論の手順を解説します。 ・Unity ML-Agents 2. 開発環境の準備◎ Unityの開発環境のインストール 「Unity ML-Agents」を利用するには、「Unity 2017.4」以降が必要になります。今回は「2019.2.2f1」を使っています。 以下のサイトからダウンロード後、インストールしてください。 ・Unityのダウンロード ◎ Unity ML-Agentsのリポジトリのダウンロード 「Unity ML-Ag
awesome-vscode
A curated list of delightful Visual Studio Code packages and resources. For more awesomeness, check out awesome. Table of Contents Table of Contents Official Syntax Migrating from other editors Migrating from Vim Migrating from Atom Migrating from Sublime Text Migrating from Visual Studio Migrating from Intellij IDEA Camel Humps Using VS Code with particular technologies Lint and IntelliSense 1C A
【Python】keras-yolo3を使用して物体検出
Keras(TensorFlowバックエンド)で物体検出をしてみます。 物体検出にはkeras-yolo3を使用します。 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 構築環境 Windows10 Home 64bit Anaconda 4.4.0 Python3.6.7 tensorflow-gpu1.12 Keras2.2.4 keras-yolo3の導入 KerasとTensorFlowが使用できる環境を事前に構築しておく必要があります。 仮想環境にKerasとTensorFlowをインストールする手順は下記を参照してください。 https://kazusa-pg.com/install-tensorflow-gpu-keras/ git cloneコマンドを使用するか、keras-yolo3のgithubのページからzipファイルをダウンロードします
はっきり言ってExampleを利用するだけで、よく流れている動画（男性⇒女性とかの変換）はすぐ再現出来、やってみるとほんとに凄い。 今回は、その一番の入り口だけやってみての紹介記事です。 参考は以下のとおりです。 【参考】 ①StyleGANを使ってみた ②StyleGanで福沢諭吉を混ぜてみる ③Puzer/stylegan-encoder ④NVlabs/stylegan 現在、styleGAN2も出ているようですが、まずはStyleGANの最初の一歩をやってみて、実感を持ちたいと思います。 その結果、ほぼ1日で以下の動画が作成できたので、気になったところを記事にしておきます。 ※老人～幼児～老人に変化するものも作成しましたが、$512^2$でも10MB超えてしまいました やったこと ・環境 ・pretrained_example.pyを動かす ・潜在空間を動かす ・Gifアニメーショ
無料でフラクタル図形・パンデミック・二重振り子・アリのコロニー・細胞の増殖などのジェネレーティブアートによる全自動画像生成ができる「Visions of Chaos」レビュー
自動車の渋滞や川の流れ方、カリフラワーの形状、アニメのエピソードの再生順など、日常生活のさまざまな現象は数学で説明することが可能で、コンピューターを使えば数学の世界を簡単に視覚化することができます。「Visions of Chaos」はカオス理論や幾何学など数学の世界数学モデルを目に見える形で生成してくれるWindows向けのアプリケーションで、無料で簡単に利用できます。 Softology - Visions of Chaos https://softology.pro/voc.htm 上記サイトにアクセスし、サイト上部に表示されている「Click here to jump directly to the download section」の「here」をクリック。 「Click here to download Visions of Chaos.」をクリックすると、EXE形式のインスト
実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box Cartoonizationやーる（Windows10、Python3.6） - Qiita
実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box Cartoonizationやーる（Windows10、Python3.6）Python画像処理OpenCVDeepLearningGAN はじめに 実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box-Cartoonizationをやってみました システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 導入 White-box Cartoonizationをクローンします。 White-box Cartoonization用の環境を作成します。 $ conda create -n wbc python=3.6 $ conda activate wbc $ cd White-box-Cartoonization-master $ pip insta
Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法 - Qiita
Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法PythonDeepLearningmojoGoogleColaboratory Pythonのスーパーセットとして互換性を保ちながら、驚くべき速さで実行できると話題の「Mojo」をGoogle Colab上で動作させる方法について解説します。 Mojoについては、おおまかには、以下の通りです。 Modular社は、コンパイラ基盤として広く使われているLLVM、Swift言語、GoogleがAI処理のために設計したCloud TPUなどの開発に関わってきたChris Lattner氏が共同創業者兼CEOを務める企業です。 その同社が5月に初めてMojoを発表した際に、MojoはAI処理を高速に実行するための言語だと説明しました。 MojoはPythonとの互換性によって既存の
Available today: Windows Dev Kit 2023 aka Project Volterra
Windows Dev Kit 2023 is an Arm-powered device built by Windows developers for Windows developers. Everything you need to develop Windows apps for Arm, on Arm. Powerful AI. All on one device. We are excited to announce the launch of Windows Dev Kit 2023, which is built to help developers create Windows apps easily and efficiently for Arm. We unveiled this device as “Project Volterra” at Build in Ma
CUDA on WSL
» 1. NVIDIA GPU Accelerated Computing on WSL 2 v12.4 | PDF | Archive CUDA on WSL User Guide The guide for using NVIDIA CUDA on Windows Subsystem for Linux. 1. NVIDIA GPU Accelerated Computing on WSL 2 WSL or Windows Subsystem for Linux is a Windows feature that enables users to run native Linux applications, containers and command-line tools directly on Windows 11 and later OS builds. CUDA suppor
どうも、オリィ研究所の ryo_grid こと神林です。 こんにちは。 時系列データに対するディープラーニング適用の一例として、深層強化学習（DQN）させたトレードエージェント（まともなパフォーマンスを発揮する）のモデルを作成し、FX自動トレード（のシミュレーション）をするということにトライしてきました。 深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【続】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【成功】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【LSTM導入版】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita このテーマに
R&D チームの奥村（@izariuo440）です。相変わらず深層学習モデルの推論に取り組んでいます。深層学習モデルの推論器として二年前に ONNX Runtime を軽くレビューしましたが、当時と比較するとかなり進歩しており、ONNX Runtime だけでなく ONNX 自体や関連ソフトウェアも成熟が進んでいるので、備忘録として私がお世話になっているものをかいつまんで紹介します。 OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/18 の記事です。 ONNX や ONNX Runtime は二年前の記事で少し解説しています。必要に応じてご参照ください。 tech-blog.optim.co.jp ONNX チュートリアル ONNX Model Zoo オプティマイザ その他 ONNX 関連のソフトウェア ONNX Runtime onnx-tensorrt
プログラミングの世界で「リント」と言えば、プログラムの文法チェックや改行など綺麗にプログラムを整形してくれる便利なツールのことです。そして、JavaScriptで作られたリントの一つに、日本語の文章をチェックしてくれるtextlintなるツールがあります。この便利なツールを使う方法を紹介します。 textlintとは textlint(テキストリント)というのは、日本語に限らず、英語や中国語にも対応したテキストの確認ツールです。簡単な間違いであれば自動で修正してくれる機能もあります。さまざまなプラグインが提供されており、チェックに必要なルールを追加していくことで、自分にぴったり合った校正ツールになります。オープンソースの形態で開発、配布されているため、誰でも気軽に利用できます。また、日本人の方が開発しているため、その点でも安心です。 textlintのWebサイト - サイトは英語だが日本
« mongoose ウェブサーバと TensorFlow Lite を使った Object Detection API サーバを書いた。 | Main | Microsoft Word を Markdown に変換するコマンド「docx2md」を作った。 » 「.NET Core 3.0」正式版が登場。Windowsデスクトップアプリ開発可能、exeファイルを生成、マイクロサービス対応など － Publickey 最新記事10本 Kafka開発元のConfluentに聞いた。エンタープライズ市場への道筋、大手クラウドとの現在の関係について 最大32コアのAMD EPYCプロセッサを搭載、コストパフォーマンスを高... https://www.publickey1.jp/blog/19/net_core_30windowsexe.html これまで通り、dotnet コマンドで SDK テ
ナカシャクリエイテブ株式会社
機械学習・AI【物体検出】vol.1 ：Windowsでディープラーニング！Darknet YOLOv3（AlexeyAB Darknet） 最速の物体検知手法：YOLOv3 ディープラーニングの物体検出において、大きなインパクトをもって登場したdarknet YOLO（ヨロ）。 2018年3月にJoseph Chet Redmonの本家darknet（https://pjreddie.com/）で、最新のYOLOv3が公開されました。 既存の物体認識、検出系の仕組みのトップレベルの認識率を維持したままで、既存の仕組みと比較して3倍から5倍の認識速度を実現しました。 ジョセフ・レドモン(プログラマー)氏について アメリカ、ワシントン大学大学院に在籍中。オープンソースの物体検出システム YOLO (You Only Look Once)に取り組んでいる。 物体検出システムの分野はここ数年、様
Fast and Portable Llama2 Inference on the Heterogeneous Edge
Fast and Portable Llama2 Inference on the Heterogeneous Edge • 12 minutes to read The Rust+Wasm stack provides a strong alternative to Python in AI inference. Compared with Python, Rust+Wasm apps could be 1/100 of the size, 100x the speed, and most importantly securely run everywhere at full hardware acceleration without any change to the binary code. Rust is the language of AGI. We created a very
How to OCR with Tesseract in Python with Pytesseract and OpenCV?
In this blog post, we will try to explain the technology behind the widely used Tesseract Engine, which was upgraded with the latest knowledge researched in optical character recognition. This article will also serve as a how-to guide/ tutorial on how to implement PDF OCR in python using the Tesseract engine. We will be walking through the following modules: Tesseract OCR FeaturesPreprocessing for
こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 前回はkeras−yolo3の使い方をご紹介しました。 【物体検出】keras−yolo3の使い方 まだ読んでいない方は先にkeras-yolo3の使い方を読んでkeras-yolo3を動くようにしてからこの先を読み進めるとスムーズにkeras-yolo3の学習を始められます。 物体検出ってこんなに簡単にできるの！？ってなります。機械学習がとっても身近なものに感じられるようになります。 keras−yolo3の独自データセット学習の流れ sleepless-se/keras-yolo3 をクローン 教師画像をダウンロード 教師画像をリサイズ VOTTでアノテーションを作成 アノテーションファイルをYOLO用に変換 YOLO学習開始 結構ステップが多くて大変そう(；´Д｀) と、感じますがそこはディープラーニング、仕方ないですね(^_^;) sleep
ゼロからはじめるPython(71) Excelで読めないSQLiteデータをPythonで読んでExcelに差し込みたい
時々、Excelで読み込めない形式のデータや、独自形式のデータをExcelのシートに貼り付けたい場合がある。Pythonの豊富なライブラリを使えば様々なデータ形式を手軽に読み込める。今回は、SQLite形式のデータをPythonで読み込んでExcelに貼り付けてみよう。 SQLiteのデータをPythonで読み込んでExcelに挿入したところ Excelに貼り付けたいけどExcelだけでは読めないデータもある Excelのデータインポート機能は非常に高機能だ。CSV/TSVなど汎用テキストデータだけでなく、Webでよく使われるXMLデータからJSONデータのインポートにまで対応している。 しかし、時々、Excelで読み込めない形式のデータや、独自形式のデータをExcelのシートに貼り付けたい場合がある。Excelで直接読めなくても別のアプリを使ってクリップボード経由でExcelに貼り付ける
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
DirectX ❤ Linux - DirectX Developer Blog
ゼロからはじめるPython(73) より簡単にデスクトップアプリが作れるPySimpleGUIを使ってみよう
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
世界のプログラミング言語(34) Node.jsに関する10の反省点から生まれたJS実行エンジンDeno
荒れ果てたpython開発環境を再構築する - 制御とコンピューターサイエンスの間
世界のプログラミング言語(31) PostScriptは印刷業界を支えたスタック指向型言語
世界のプログラミング言語(39) グラフデータベースをCypherでデータを視覚化してデータを再発見しよう
ゼロからはじめるPython(83) Pythonシェル徹底活用 - 快適CUI生活のススメ
ゼロからはじめるPython(86) 電子書籍リーダーで快適に読めるPDFをHTMLから生成しよう
Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
DeepFake使ってみた!? MacでGPUを使った機械学習 | さくらのナレッジ
WebAssembly: Docker without containers!
ゼロからはじめるPython(82) 形態素解析で表記揺れを吸収してファイル検索しよう
Unity ML-Agents 0.11.0のチュートリアル｜npaka
【StyleGAN入門】「ある男性の生涯」で遊んでみた♬ - Qiita
深層強化学習（DQN）で学習するFXトレードエージェントを作ってみた - Qiita
ONNX 2020 - OPTiM TECH BLOG
ゼロからはじめるJavaScript(11) JavaScriptで手軽に文章校正textlintを使おう
Big Sky :: .NET Core 3.0 が gRPC をサポートした。
【物体検出】keras−yolo3で独自データセットの学習方法