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はじめに 今回は,現日本の総理大臣が2021年に総理として実践したいことをデータ（総理所信表明演説）から 導いていいきたいと思います. 分析に至る経緯 僕は,最近就活をぼちぼちしているのですが,あるベンチャー企業の面接をしている 中で政治が進めたい方向とビジネスをマッチさせながら進めて行くというやり方が あるという話をしていただきました. その話の中で僕が思ったのは,それを客観的にわかるものがあったら便利だなと感じ 分析してみた感じです. ちなみに,その企業の面接を受け,お話できたのはすごくよかったなと感じています. 注意事項 この分析は,僕がなるべく客観的にデータを見てストップワードを設定し分析をしています. 特に政治的主張はありません. また,所属企業や団体とは一切関係なく,一個人としての分析ですのでそちらをご了承いただけますよう宜しくお願い致します. 分析のアジェンダ ・データの取得

今回の内容 マスクをしているかしてないかを出力するプログラムがありますが,今回をマスクをしているかしていないかを 出力した後にどう可視化するかを出力するかを考えるプログラムを書いていきたいと思います. 追記: 一応,いつも開発のゴールを書いているので書いておきたいと思います. 最終的には非接触AI温度計を目指して開発をしています. まぁ世の中には類似製品は沢山ありますが,某製品は16万円とか安くても8万円とかですね. この価格帯だと導入できない企業もあるかもしれない. だから2万円くらいで自分で作れる非接触AI温度計を開発したいと思います. その付随機能のマスク検知を今回開発していきたいと思います. 構成 ⓵ Yolov5でマスク検知のモデルを作成 ⓶ マスクをしているときはOK→音声でマスクをしていますねと音声で流す. ⓷ していないときはNG→マスクをしてください.→管理者のlineに

今回の内容 今回はYolov5を利用した表情検知プログラムについて記入をさせて頂きたいと思います. データセット規約により学習データの経過画像を載せることができませんのでご了承ください. モデルの内容 表情をpositive or negativeの2つを検知する為のモデルを構築する. モデルは以下のものを使いました.[1] このデータセットをもとに目視でpositive or　negative のデータセットを作成しました. ※学習させる前のモデル作成段階でわかっていたことですが,今回は女性の画像のみ,さらにカテゴリに偏りがあるのでnegativeにどうしても寄ってしまいやすいという問題があるのではないかとこの段階で推測しました. 学習 part1(epoch50) part2(epoch1000) 結果はこのようになりました. ##　テスト 今回は,女性の画像のみで学習させたので男女で

##はじめに この個別のプログラムは標識検知と銘打っていますが,まだ外に持って行って実験できる器材の準備と諸々が実現されていないので今回は既存のモデルを使って可視化プログラムを実現しています.一応看板検知のためのモデルは作成してありますが,実現はしていませんのでご了承ください. なお,プログラムコードをgithub上に公開しています.starを押してもらえるとやる気につながりますので合わせてお願いします. https://github.com/S-mishina/Stop-sign-detection ##目次 ⓵停まれの看板を検知する. https://qiita.com/asmg07/items/8f450e1ae6e213890db9 ⓶停まれ標識検知　可視化部分の開発part1 物体の検知と記録※今回は椅子を検出しています（モデルは自作ではありません） https://qiita.

初めに 前回までは乃木坂の顔を認識するモデルを作っていましたが,今回はとまれの標識を検知するプログラムを 作っていこうと思います.最終的にはエッジAIのようなシステムを目指します. 環境構築について 前回まで乃木坂の顔識別プログラムを書いていてそこで使ったものと全く同じものを使ってやっていくのでそっちを参考に環境は見ていただけると幸いです. アノテーションについて これも前回同様ですのでお願いします. 学習について 70枚の画像を使って学習させていきます. アノテーションした画像はこんな感じです. epochs100回 結果 結論 70枚くらいの画像だとこんなもんかなぁって感じなんですけどこれだと実際には使えません. がしかし,これをうまくシステムに落とし込んでからモデルの改良をしていきたいのでモデルの改良を後回しにして 次は他のプログラムに応用する可視化部分を書いていきたいと思います.

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Slack botが更新する研究室のHPを作りました。 できたもの https://moriokalab.com Slack botが動いている様子 なぜ作ることになったか 〜ある日〜 指導教員「研究室のHPが欲しいから作って。何も管理したくないからWordPressとかCMSはいやだ。Slackから投稿出来るようにしたい。」 後輩くん「分かりました」 〜その後〜 後輩くん「先輩・・・お願いします・・・」 俺「任せろ」 こうして我々はHPを作ることになった。 要件整理 使う技術を決める前に、まずは頂いた要件を整理します。 webページを

2016/09/14追記 ファイルを開く時のモードに関するバグは拙い英語力+機械翻訳で頑張ってissue登録した結果 修正されました .rubocop.ymlの文字コード問題についても 多分修正されてます 短気向けまとめ Windows でこそ必要な改行コードのLF強制がWindows環境で無効化される 原因は、テキストモード --- a/lib/rubocop/processed_source.rb Fri Mar 25 11:24:05 2016 +++ b/lib/rubocop/processed_source.rb Tue Apr 12 10:57:16 2016 @@ -14,7 +14,7 @@ :parser_error, :raw_source, :ruby_version def self.from_file(path, ruby_version) - file = F

Node-REDで使える小ワザをまとめていきます。Node-REDの実行環境はIBM Bluemixを利用します。 前提 IBM Bluemix上でボイラープレート「Node-RED Starter」、または、「Internet of Things Foundation」がデプロイされていることとします。 小ワザ1. フローのインポート フローエディターの右上の三本線のメニューバーより「Import」→「Clipboard」の順で選択します。 JSON形式で記述されたフローを枠内にコピーし「OK」をクリックします。 サンプルのフローです。コピーして利用してみてください。 [{"id":"bd2402cf.2fb78","type":"websocket-listener","path":"/ws/sensor","wholemsg":"false"},{"id":"184a0fa5.45e

はじめに 調べ方が悪かったのか、それとも調べなくてもわかるのが当たり前の世界なのかは不明だけど、Expressをベースにしてて、且つ自分が知りたい部分のReactの解説をしてるような情報が見つからなかったので残しておく。 やりたかったこと シンプルに言えば、「ExpressのViewエンジンをReactにする」。ただそれだけ。 それだけのはずなんだけど、ピンポイント過ぎたのか思うような情報は得られなかった。 元々EJSを使っててReactに乗り換えてみようと思ったら、これが原因でいきなり行き詰まった。 んで、調べた結果なんとかなったので残しておこうかと。 ちなみに、今回は単純にReactで画面表示するとこまでできればそれでいいという内容です。 "server-side rendering"はしないし、ルーティングもExpressのRouterを利用するだけでSPAにはなってません。てゆーか

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センサーデータにタイムスタンプを付けてCloudantに保管する流れを、Node-REDを使ってセンサーデータをCloudantに格納するに書きました。 今回は、Cloudantに保管したデータを利用する方法について書きます。 Node-REDを使ってHTTP GETリクエストを受け付けるフローを作成し、この中でCloudantからセンサーデータを取得するようにします。 前提 Node-REDを使ってセンサーデータをCloudantに格納するのフローをBluemix上のNode-REDにデプロイ済みであることとします。 作業の流れ CloudantにSearchIndexを作成する Node-REDを使って、HTTP GETリクエストを受け付けるフローを作成する 動作確認 1. CloudantにSearchIndexを作成する Cloudantには、以下の形式でデータが保管されています。

はじめに Node-REDのサンプルを見ると、「Debugノードへ出力して終わり」というものが少なくありません。実際にセンサーデータを活用する場合は、データを可視化したり、データストアに保管したり、分析したりと様々なケースがあるかと思います。 今回は、センサーデータをWebSocketで出力し、ブラウザ側で可視化することに取り組んでみます。可視化には、Google Gaugeを利用します。 前提 IBM Bluemix上でボイラープレート「Node-RED Starter」、または、「Internet of Things Foundation」がデプロイされていることとします Cloud Foundryのコマンド・ライン・インターフェース（cfツール）が導入されていることとします cfツールのインストールは、「Bluemixマニュアル」の"Cloud Foundry コマンド・ライン・イン

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# !/bin/sh # iptables 初期化 iptables -F INPUT iptables -F OUTPUT iptables -F FORWARD # 受信を破棄 / 送信を許可 / 通過を拒否 iptables -P INPUT DROP iptables -P OUTPUT ACCEPT iptables -P FORWARD DROP # 自ホストからのアクセスをすべて許可 iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT iptables -A OUTPUT -o lo -j ACCEPT # 内部から行ったアクセスに対する外部からの返答アクセスを許可 iptables -A INPUT -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT # ping(icmp)許可 iptables -I INPUT

「GitHubやBitbucketを利用してチーム開発したいけど、 本番環境に適用する設定ファイル等はほかのメンバーに見せたくない」 これって、 git ではそこそこややこしい問題だと思う。 今後、ファイル単位でのアクセス制御が出来るようになってくれるようなこともあるかもしれないが、 現状ではそれが望めないので ignore するかってことになるかと思うのだが、 .gitignore に対象ファイルの path を記述することすらしたくない。 もう少しスマートにやる為には、 exclude を使うといいんじゃないか。 開発者の環境毎に設定内容が変わってしまうファイル 開発者の環境によって設定内容が変わってしまうようなファイルがいくつか存在する。 そういったファイルは、とりあえず switch (gethostname()) { case 'www.production.ne.jp'://

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