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Compute@Edge は GraphQL Server の夢を見るか — HACK The Nikkei
この記事はNikkei Advent Calendar 2021の 6 日目の記事です。 こんにちは、長期インターン生の林(Shinyaigeek)です。 fastly の提供する Compute@Edge という Edge Computing 基盤があります。 まだベータという形でですが、このランタイムで JavaScript の対応が始まったことをうけ、 Compute@Edge で何ができるのか、そのために何が必要なのか、というのを実際に Compute@Edge で Apollo Server を用いて GraphQL Server を建てることを通して考察します。 Compute@Edge とは 本題に入る前に Compute@Edge とはどのような技術なのか、何ができるのか、という説明から入りたいと思います。 Compute@Edge とは fastly が提供している Ed
MediaPipeとTensorFlow.jsによるブラウザでの顔と手の追跡｜npaka
以下の記事を参考に書いてます。 ・Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and TensorFlow.js 1. ブラウザでライブデモを試してください「facemesh」は、画像内の顔の境界とランドマークを検出、「handpose」は手を検出するパッケージです。これらのパッケージは小さく、高速で、ブラウザ内で実行されるため、データがユーザーのデバイスを離れることはなく、ユーザーのプライバシーが保護されます。 以下のリンクから、今すぐ試すことができます。 ・facemesh ・handpose これらパッケージは、マルチモーダル知覚パイプラインを構築するためのライブラリ「MediaPipe」の一部としても利用できます。 ・MediaPipe face tracking ・MediaPipe hand pose trackin
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