1ms 以下のリアルタイムオブジェクト検出/画像処理を目指して Goの配信サーバサイドで通知ぼかしを実装してみたこと - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 今回は以前iOSのクライアントサイドで実装していた通知ぼかし機能をサーバサイド(配信サーバ)上に再実装した事を書きたいなと思います 今回はかなり内容を絞りに絞ったのですが、長くなってしまいました、、 目次機能があったのでつけてみました、読み飛ばして読みやすくなった(?)かもしれません 目次 目次 通知ぼかし機能とは サーバサイド通知ぼかし プロトタイプの実装 苦労の始まり その1 画像処理速度 苦労の始まり その2 データ量 さらなる計算量の削減を求めて さらなる最適化へ Halide の世界へ 簡単な halide の紹介 苦労の始まり その3 いざ リリース リリースその後 We are hiring! 通知ぼかし機能とは 通知ぼかし機能は、ミラティブ上での配信中に写り込んでしまったiOSの通知ダイアログをダイアログの中身を見えないようにぼかし処理をしてあげる
ルータやNASに感染するIoTボット「VPNFilter」の流行から2年、その現状と課題を解説
オンプレミスからクラウドへの移行をはじめ、ハイブリッドクラウド環境をシームレスに保護しながら、クラウドの利点を実現します。 詳しくはこちら
CSS Layout API で Masonry Layout | blog.jxck.io
Intro Pinterest でおなじみの Masonry Layout を CSS の標準にする作業と実装が進んでいる。 Masonry Layout 以下のように画像を敷き詰めるタイルレイアウトのことを Masonry (石工やレンガ造りの意味らしい) Layout という。 上の例の場合は、 Height が不揃いの画像を並べる上で、左から敷き詰め、折り返したら既にある画像の高さに合わせて二列目が始まるというロジックになる。 これを実現するには、割と複雑な CSS を書く必要があり、様々なサイトで CSS ライブラリや、 Grid などを用いて再現する方法が紹介されている。 これをそのまま CSS の標準にする作業が Layout API の文脈で行われており、既に一部が(主に Firefox で)実装されている。 grid: masonry; 仕様は以下だ。 CSS Grid L
新たな活性化関数「FReLU」誕生&解説！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ 【2020決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- 画像認識の定番データセットImageNetはもう終わりか パラメータ数を激減させる新しい畳み込み「MixConv」解説！ 自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 【基本編】画像認識に使用されるData Augmentationを一挙にまとめてみた！ 画像認識に特化させた新たな活性化関数FReLU解説&実装！ 今やあらゆる分野で驚くべき結果を残し続けているニューラルネットワークですが、そのニューラルネットに無くてはならないものこそが活性化関数で
[最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita
論文紹介・画像引用 Google Brainより2019.3.6提出 https://arxiv.org/pdf/1903.02271v1.pdf 本研究のGANの特徴と成果 FIDスコア（低い方が良い） スコア８～９の間にある縦線はベースライン（すべてラベル付けされた画像を使ったBigGAN） 本研究の方法（$S^3GAN$）では ラベル付けされた画像は全体のたった１０%にも関わらずSOTAであるBigGANと同等の性能になった また全体の２０%をラベル付けされた画像にするとBigGANを超える性能となった 解像度128×128 上段：BigGAN 下段：画像の１０%のみラベルありのデータを使った$S^3GAN$ データの現実とその対策 これまでの鮮明な画像生成は大量のラベル付きデータによって実現してきた しかし現実的には、ほとんどのデータはラベル付けされていない・ラベル付け自体が多大な
![[最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89927a48cbfde8c76d1a1c4bd09170764d063872/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JTJGR0FOJTVEJTIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJTk5JUUzJTgzJUFCJUUzJTgxJThDJUUzJTgxJUFBJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUFBJUUzJTgyJTg5JUU2JThFJUE4JUU2JUI4JUFDJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThDJUUzJTgxJUIwJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJTg0JUUzJTgwJTgyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz05NmY5ZTU5MzQzZjY3NzQyYjEyMGQ2NTlhMTQzZmFkZA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwUGhvZWJvb29vJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yN2EyYzViYWYxNzY5NDUxOTBkMTYzZGI2ZjFiYzQzMw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De3e25cd93bceee05c619bc46aef8ccd4)
Pythonを使って複数画像をPDFに変換する - Qiita
import os import img2pdf from PIL import Image # img2pdfと一緒にインストールされたPillowを使います if __name__ == '__main__': pdf_FileName = "/tmp/png/output.pdf" # 出力するPDFの名前 png_Folder = "/tmp/png/" # 画像フォルダ extension = ".png" # 拡張子がPNGのものを対象 with open(pdf_FileName,"wb") as f: # 画像フォルダの中にあるPNGファイルを取得し配列に追加、バイナリ形式でファイルに書き込む f.write(img2pdf.convert([Image.open(png_Folder+j).filename for j in os.listdir(png_Folder)i
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