ReactとD3.jsの組み合わせで変わる！JavaScriptアニメーション開発
人気のデータビジュアライゼーションライブラリー「D3.js」をもっと使いやすく、便利にするために。Reactを使ったコンポーネント化に取り組み、リアルタイムで描画されるアニメーションを作ります。 D3は最高です。Webのデータビジュアライゼーション分野におけるjQueryのように、考えられるあらゆることが実現できます。 オンラインで見られる最良のWebのデータビジュアライゼーションの多くがD3を使用しています。D3は素晴らしいライブラリーですが、最近のv4のアップデートで従来よりさらに安定性が増しました。 Reactと一緒に使えば、D3はさらに便利になります。 ちょうどjQueryのように、D3は高性能ですが課題もあります。データビジュアライゼーションが大規模になればなるほど、用いるコードは複雑になり、バグを修正したりアイデアを絞り出したりするのにさらに時間がかかるようになります。 しかし
【機械学習】 Microsoftの最強(?)152層畳み込みニューラル・ネットワーク を試す:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
やあみんな、畳み込んでるかな? 今日はMicrosoft先生が昨年発表した152層というノイローゼのような超深層のニューラル・ネットワークの話をしよう。 GoogLeNetが、Inceptionモジュールという組を作って、Inceptionモジュールごとにlossを逆伝播させてやることで層を深くしていたことはみんなもよく知っていると思う。 これがInceptionモジュール Pervious layerから入力された特徴が1x1の畳み込みや3x3の畳み込みを経由して最終的には統合される。 これをノイローゼのように繰り返し繰り返し深くしていって、38層という非常に深いネットワークを構築している。 図で黄色で表されたところがSoftmax層で、要はここで推定しているわけだから、lossを返すのはこの三箇所ということになる。 GoogLeNetは層が深い割には計算量が少ない。そのかわり、学習させ
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッションはボスが近づいてきたら自動的に画面を切り替えることです。 状況は以下のような感じです。 ボスの席から私の席まではだいたい6,7mくらいです。ボスが席をたってから、4,5秒で私の席に到達します。したがって、この間に画面を隠す必要があるわけです。時間的余裕は
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