機械学習を使って作る対話システム - Qiita
このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を
メッセージングアプリとBOTとAIに関する各社の取り組みの違い - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? 18日午前（日本時間で19日深夜）に行われたGoogle I/O 2016のKeynoteでは、Google社から新しいメッセージングアプリ「Allo」が夏にリリース予定であることが発表されました。実際にAlloが動作しているデモがKeynote内で行われていましたので、どんなアプリになっているのか、そのデモを見ることで理解することができるでしょう。 AlloのAndroidアプリは、すでに事前登録を開始しています。 このデモを見たときに、他社と比べてアプローチの仕方が大きく違うことに気がつきました。Alloの登場によって役者が出そろった感があるので、僕の知っている範囲で少し整理をしてみたいと思います。 主力メッセージングアプリ 基本的に、メッセージングア
AWS IoTとRaspberry Pi使って、プランターの野菜を救う！ - Qiita
菜園大好きエンジニアです！ 毎日パソコンに向かってコード書いてると肩こりますよね〜。トラブル起きて徹夜になったりすると心も病みますよね〜。そんな時は大地のエネルギーもらって心を癒すのが一番です！そうです、 みんなで野菜を育てましょう！ ん、「畑なんか無いよ」って、大丈夫、プランターがあれば畑が無くても、庭が無くても野菜は作れます。でも問題が一つあります。畑だと少しくらい水あげなくたって大地のエネルギーで野菜は元気です。でもプランターには大地のエネルギーが無いのでちゃんと 水やりしないと野菜が元気なくなっちゃいます。 プランター栽培の野菜にちゃんと水をやる方法 「野菜とITをデザインする」フューチャーアーキテクトのエンジニアとしては、やはりITで課題解決しないとですね！ こんな時は、最近はやりの「IoT」っしょ。農業とITも最近巷で盛り上がってますしね！。そんな農業で使えるIoT技術の基礎を
【Swift】CocoaPodsに自作ライブラリを登録 - Qiita
このコマンドからライブラリを作成していきます。 コマンド実行すると、ライブラリを作成するために幾つかの質問に答えていくことになります。 以下、ライブラリ名をSampleLibとした時の実行例です。 $ pod lib create SampleLib Cloning `https://github.com/CocoaPods/pod-template.git` into `SampleLib`. Configuring SampleLib template. ------------------------------ To get you started we need to ask a few questions, this should only take a minute. If this is your first time we recommend running throug
機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
無料天気予報APIのOpenWeatherMapを使ってみる - Qiita
はじめに プログラムから天気予報をとるために、無料で開発者用APIを提供しているOpenWeatherMapを使ってみました。 概要 OpenWeatherMapはAPIだけのサービスというわけではなくGUIでも天気を取得できます。トップページにデカデカ「Current weather and forecasts in your city」と書いてあり、地名を入れると天気予報を表示してくれます。 これは普通に便利ですね とは言いつつもメインはAPIみたいです。APIを使うには登録してAPI Keyを取得する必要があります。 値段 無料プランを始めとして、いくつかプランがあります。 無料のFreeプランだと5日後までの3時間毎の天気予報を取得できて、1分間に60回までAPIコールできます。月180ドルのDeveloperプランでは3000 calls/分までOKで、16日後までの天気予報を取
Swiftで超簡単にチャットアプリのUIを作る - Qiita
概要 JSQMessagesViewControllerというライブラリを使ってチャットのUIをSwiftで実装してみます。 コチラを参考にさせていただきました。 http://dev.classmethod.jp/smartphone/iphone/jsq-messages-view-controller/ Objective-cで書かれていたものをSwiftで書き換えてみました。 作る画面はこんな感じです。 自分で入力したテキストが投稿され、投稿後は相手が擬似的に返答してくれるような仕様です。 Swift2.1(Xcode7.1) 実装 ライブラリをインストール JSQMessagesViewControllerというライブラリをCocoapodsを使ってアプリにインストールします。 https://github.com/jessesquires/JSQMessagesViewCont
コマンドラインからWiFiをオンオフする - Qiita
http://d.hatena.ne.jp/kinneko/20121011/p1 ↑これを再編集したものです。 まぁ、あれだ、マウスもキーボードもないAndroidドングルだと、adbのコマンドラインからWiFiをオンオフしたいということもあるじゃないか。 いままでは、無線の設定画面を開いて、リターンを送るなどというどんくさい方法でやっていた。 $ am start -a android.intent.action.MAIN -n com.android.settings/.wifi.WifiSettings $ input keyevent 66 これでも用事は足りるのだけど、この手は/dev/inputがあるシステムでないと使えない。 もっといい方法があった。 オンにする。 $ svc wifi enable オフにする。 $ svc wifi disable svcコマンドでは、他
Xcode7GMでビルドすると「does not contain bitcode.」とか言われる - Qiita
前書き iOS9GMがリリースされたので動作確認をしてみたら不具合が見つかったので、 Xcode7をダウンロードしてきてデバッグ実行しようと思ったら以下のようなエラーが。 ld: '/Users/***/***/***/Fabric.framework/Fabric(FABObfuscator.o)' does not contain bitcode. You must rebuild it with bitcode enabled (Xcode setting ENABLE_BITCODE), obtain an updated library from the vendor, or disable bitcode for this target. for architecture arm64 clang: error: linker command failed with exit c
Repl-AIを使ってコードを1行も書かずに対話式チャットボットを作る - Qiita
はじめに FacebookやLINEが自社のメッセージングサービスのプラットフォームを一部開発者に公開したりと、チャットボットがブームの兆しを見せ始めていますが、先日、NTTドコモとIPI社が共同開発した「Repl-AI」という対話式チャットボットのプラットフォームが公開されました。 [ニュース] IPIとドコモ、自然に会話するボットを簡単に作成できる「Repl-AI」 https://t.co/a2n340V4zH pic.twitter.com/3rQsGqEHZc — ケータイ Watch (@ktai_watch) 2016年4月22日 上記の記事にもある通り、Repl-AIはプログラミング無しで対話式のチャットボットを作成するためのツールです。『「XX」と話しかけたら「YY」と返す』といったルールベースでの対話フローを、ブラウザ上の操作だけで作ることができます。 現時点でRepl
5分でわかるFacebook Messenger PlatformのBot概要 - Qiita
噂されていたFacebook MessengerのBotに関する情報がf8で公開されました。 Messenger Platform Betaといいます。すでに公開されており、Facebook Messenger上で動くBotを実装することが可能です。 このポストでは、大体5分ぐらいでFacebook Messenger Platformの概要がわかることを目指します。また、Linebotとも比較できればと思います。 Facebook Messenger Platformとは Messenger上でBotを作るAPIや、Botを見つけられるようにするための概念です。 サラッとしか見ていませんが、Linebotを作るのと同じ程度の労力で作成できそうです。 Facebook Messenger PlatformはSend/Receive APIを提供し、そのAPIを使うことによってBotの実装を
ReSwiftとRealmが最高に相性がいいっていう話 - Qiita
はじめに 近々リリース申請に出そうと思っている新作アプリでReSwiftとRealmを使ったのですが結構相性がいいなと思ったので基本的な考え方と少し躓いたところなどを共有したいと思います。 ReSwiftって？ Realmはもちろん有名なので先人の素晴らしい記事に解説をまかせるとしてReSwiftについて簡単に説明したいと思います。 ReSwiftはReduxというJavaScriptのフレームワークをSwiftで実装したものです。ReSwiftやReduxは以下の四つの要素で成り立っています。 View ... iOSアプリだとViewControllerに対応、画面に表示する部分 Action ... アプリ内で行われる処理。ただしこれ単体ではなにもしない State(Store) ... アプリの状態を保持/表現するもの Reducer ... 現在のStateとActionを受け取
SpriteKitを試してみる10 パラパラアニメ - Qiita
プレイヤーキャラクターを竜からコウモリへと大きく変換し、更に火ではなく音波的な何かに変更するという我ながら大胆な方針変換。 パラパラアニメを実行するのに参考したのは以下のページ [iOS 7] Sprite Kit の Texture Atlas を使ってみた 1.パラパラアニメ用の画像を用意する（これが一番面倒だ） bat1.png bat2.png 2.用意した複数の画像をXXX.atlasフォルダにまとめてプロジェクトにコピーする bat.atlas | |- bat1.png |- bat2.png 3.パラパラアニメを実行する let atlas = SKTextureAtlas(named: "bat") let b1 = atlas.textureNamed("bat1") let b2 = atlas.textureNamed("bat2") let action = SK
Lombok 使い方メモ - Qiita
Lombok とは 読みは、「ロンボック」もしくは「ロンボク」。 アノテーションを付けるだけで、 getter, setter, toString, equals などの「何度も繰り返し書くコード」をコンパイル時に自動生成してくれるようになる。 でも、 Getter, Setter の自動生成は無闇にやるとオブジェクト指向を破壊するので、「使ってるフレームワークがどうしても Getter, Setter を要求するから仕方ないんじゃい」ってとき以外は使うべきではないと思う。 Hello World apply plugin: 'application' configurations { provided } sourceSets { main { compileClasspath += configurations.provided } } repositories { mavenCent
WordPress 魔改造の手引き - Qiita
Intro この資料は、私が仕事で手がけた WordPress カスタマイズ系プロジェクトのコードをメンテしたり追加開発したりするステキな人たちへ向けたものですが、社内に閉じてない範囲をここに記す。コメントなどでの指摘歓迎。 WordPress、プラグイン機構（hook）が充実、というかデフォルトのブログシステムも自身のプラグイン機構に乗る形で作られている。そのため、モデルがブログ的でありさえすればフレームワークとして使うことも可能。これまで、やれアプリ向け API を追加してみたり、完全別システム用 CMS にしてみたり、よくまあやったものだ。 これ WordPress でやれるんだあ！？的な意味で魔改造と揶揄しているがいたって正攻法の改造である。1 Pros/Cons 以下、WordPress のよいところでもあり、裏返すと弱点でもある特徴のいくつか 2 とにかく利用者が多い。オープン
3分でできるnpmモジュール - Qiita
まずあれです、タイトルは盛りました。 実装は3分じゃおわらないよ!! でも公開のための作業は3分くらいで行けるんじゃないかと思います。 作ったものを、公開したくてうずうずしている方は、ぜひ読んでみてください。 [1分目] npmアカウントを作ろう npmの公式ページから なにはともあれ、npmの開発者として登録しましょう。 https://npmjs.org/signup から、「Make it so.」しましょう。 特筆するようなことはないですが、すぐに使うので username password email address は、ちゃんとメモしておきましょう。 npm adduser 登録ができたら、ターミナルからnpm adduserを実行します。 すると、username・password・email addressを聞かれるので、 先ほど作ったアカウントのものを入力します。 これで
Python で stdout/stderr のバッファを無効にするオプション - Qiita
たまに忘れて痛い目をみるので記事にした。 シェルでそのまま実行すると、次のコマンドは書いてあるとおり、予想通りに動くと思う。 1 を出力して、 3 秒待ち、 2 を出力。
TensorFlow: Pythonで学習したデータをAndroidで実行 - Qiita
TensorFlowのチュートリアル(手書き画像データの画像認識)を元に、DeepLearningのネットワークデータを書き出し、Androidで手書き認識をするデモを作成してみました。 学習データの書き出し TensorFlowのチュートリアルの"MNIST For ML Beginners" のモデルを元にまずは、学習データをPythonにてPC上で書き出します。 "MNIST For ML Beginners" https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html ここのチュートリアルを元に、グラフデータ書き出し用にスクリプトを変更しました。 ネットワークデータを書き出すには、グラフ情報とVariableに入ったテンソルデータ(学習された内容)をいっしょにして書き出す必要があるの
iOSで最も簡単にマルチスレッド処理を行う方法(NSOperationQueue) - Qiita
func test2() { let queue = NSOperationQueue() queue.addOperationWithBlock { () -> Void in println("Some Operation.") } queue.addOperationWithBlock { () -> Void in println("Another Operation.") } // 以降必要なだけaddOperationする } 別スレッド処理を行える他の方法について 調べてみたところ、別スレッド処理を行うためには大きく分けて次の3つの方法があるらしい。 NSOperationQueueを使う方法 GCD(Grand Central Dispatch)を使う方法 NSThreadを使う方法 まず、GCDがNSThreadより良い点については以下のような理由があるようだ。 GCDが
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