Google Speech APIを使えるようになるまで - Qiita
近頃，音声認識を使ったプログラムを作りたいということで調査をしていて，いろんな人から「精度良いよ」という噂を聞いたGoogle Speech APIを使おうという所まで思い至ったのですが，実際に動かそうとすると，ハマる所がいくつかあったのでメモしておきます． 何ができるの？ Google Speech APIは，Googleの音声認識の技術を利用するためのAPI． このAPIは，音声ファイルを入力に取り，その音声に対応するもっともらしい自然文を確信度付きで出力する． 現在はver.2が稼働しているらしい． APIのユーザ登録 Google Speech APIの利用にはGoogle Developer Consoleでの登録が必要． Google Developer Console Google Developer Console https://console.developers.go
そうだったのか！と思わずうなずくAmazonのAlexa超入門
2017年2月21日、アマゾンジャパンが提供するAmazonショッピングアプリ(iOS版・Android版)は、新たに音声検索機能の提供を開始しました。 アメリカ、イギリス、ドイツに次いで日本が4カ国目の対応となりますが、独自の検索エンジンを利用した日本語による音声検索の提供は初めてです。 ユーザーは、この機能が提供されたことで、文字を入力することなく、ワンタップで購入したい商品のページにアクセスすることが可能になりました。 一方、アメリカのAmazonで昨年クリスマスシーズンに品切れしてしまうほどに売り上げが好調なAmazon Echo。 日本ではまだ発売されていませんが、モバイルアプリの音声検索機能がリリースされたことで、日本語対応への準備が進んでいるのではと噂されています。 今回は、Amazon Echoの日本発売に先駆けて、Amazon Echoと関連商品、そこに搭載されている音声
D3.js を使ってみる - Qiita
まずはじめに、データ可視化は真の目的ではありません。手段です。 Vitaly Friedman の有名な言葉で、データ可視化の大目的は明瞭かつ効果的に情報とコミュニケーションができるように、データを視覚化できる能力そのものである (The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating infomation clearly and effectivelty.) というものがあります。 情報を視覚的に伝える 明確に情報を伝える 効果的に情報を伝える こういったことがデータ可視化の要件かと思います。 とくに、何のための可視化なのかという大目的を見失ってはいけません。 この辺の話は以下の「データ可視化勉強会」のスライドがとても素晴らしいのであわせて参照すると良いでしょう。 http:
Basic Table (jQuery) Demo
Demonstration of different settings for Basic Table. For full documentation of settings and method visit http://www.jerrylow.com/basictable or https://github.com/jerrylow/basictable. Basic Implementation The basic implementation using all default settigs. The table will use responsive mode when the viewport is less or equal to 568px in width. Name Age Gender Height Province Sport
Microsoft Graph Dev Center | APIs and app development
All Microsoft Global Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Teams Windows 365 Tech & innovation Microsoft Cloud AI Azure Space Mixed reality Microsoft HoloLens Microsoft Viva Quantum computing Sustainability Industries Education Automotive Financial services Government Healthcare Manufacturing Retail All industries Partners Find a partner Become a partner Partner Network Azu
CentOS7
ホーム CentOS7 VulsRepoのインストール CentOS7 Vulsのインストール CentOS7 OpenVAS(GVM)のインストール CentOS7 Webminのインストール CentOS7 Userminのインストール CentOS7 Cockpitのインストール CentOS7 Nginxでリダイレクト処理 CentOS7 NginxでCGI(Perl) CentOS7 NginxでPHP CentOS7 NginxでSSL証明書の設定(SNI含む) CentOS7 Nginxでバーチャルホスト CentOS7 Nginxのアクセス制限 CentOS7 Nginxの基本インストール CentOS7 ディスク容量チェック CentOS7 WordPressのインストール CentOS7 RainLoopのインストール CentOS7 PHPListのインストール Ce
Office 365 開発環境のセットアップ
このサイトには、OneNote と Outlook のエンドポイントで公開されている Office 365 REST API のドキュメントが含まれています。 このドキュメントは現在、活発には更新されていません。 プロジェクトにいずれかの API をすでに組み込んでいる場合を想定した、参照のみを目的としています。 OneNote、Outlook、Excel、OneDrive、Microsoft Teams、Planner、SharePoint などの Office 365 のサービスは、現在では Microsoft Graph に公開されています。 Microsoft Graph は、Microsoft 365 全体にわたるデータにアクセスするための統一された API エンドポイントです。これには、Office 365、Enterprise Mobility、Security と Wind
マテリアルデザインとは〜基本概念と実務で使える無料フレームワーク6選
この記事は、2016年4月13日の記事を再編集したものです。 これからWebデザイナーとして働く方に確実に知っておいてほしい知識の1つに「マテリアルデザイン」があります。 2014年6月にGoogleが発表したマテリアルデザインは、現在Googleのほとんどのサービスに適用されており、採用する企業も徐々に増えています。 参考： Google の新しいデザインガイドライン「Material Design」｜クラスメソッドブログ AndroidやYouTubeなど身近なサービスに適用されているため、殆どの方が目にしたことがあるかと思いますが、マテリアルデザインの定義について、明確に理解できている方はどのくらいいるのでしょうか。 「わかりやすさ」を追求した結果生み出されたマテリアルデザインは、デザイン設計において非常に参考になる要素が多数含まれています。 マテリアルデザインを採用するしないに関わ
JavaScriptとHTML5を使い、スマホアプリを 作ってみよう
スマートフォンアプリを開発するときに、iOSであればObjective-CやSwift、AndroidであればJavaを別々に使えるようにならなければいけない、と思いがちです。 しかしながら、iOSとAndroidの両方に対応したスマホアプリを作ろうとすると、全ての言語を習得するのは至難の技です。 今回は、JavaScriptとHTML5を使ったスマホアプリの開発方法をご紹介します。 これらの言語はすでにホームページを作成したことがある人であれば基本的な知識を押さえているので、スマホアプリを開発するときにもそれほど学習コストがかかりません。 必要最低限の知識さえ押さえておけば、あとは各プラットフォームのルールにしたがって実装を行っていけばいいのです。 それでは、プラットフォームや開発の流れを紹介していきます。 JavaScriptやHTML5でスマホアプリが作れるプラットフォーム まず、i
ホームページを簡単作成！時間がない人のためのAdobe Muse入門
グラフィックデザイナーの中には、美しいホームページを作りたいけれど、ソースコードを見ることすら苦手…というひとも多いのではないでしょうか。 確かに、ホームページを作成するには、HTMLだけでなくCSSやJavaScript、そしてよりリッチでインタラクティブにするためにはプラグインやライブラリの知識も必要です。 しかし、グラフィックデザインのような印刷物をデザインする感覚でホームページを作成することができるツールがAdobeからリリースされています。 それが、Adobe Muse(ミューズ)です。 グラフィックデザイナーだけでなく、コーディングが苦手なかた、コーディングが面倒だと思っているかたにはぜひ使ってほしいソフトウェアです。 今回は、*「面倒くさがりやのためのAdobe Muse入門」*と題して、どんなことができるのか、どうすれば簡単に美しいホームページが作れるのかを解説していきます
フロントエンドエンジニアなら押さえておきたい！最近登場した注目のJavaScript＆CSSライブラリ8選
Webデザイナーやフロントエンドエンジニアにとって、日々登場するフレームワークやライブラリをキャッチアップすることはとても大切です。 なぜなら、そうしたフレームワークやライブラリによって業務が効率化すれば、他の作業に時間を割くことができるからです。 しかし、フレームワークやライブラリが続々と登場するあまり、キャッチアップに追いついていないひともいるのではないでしょうか。 今回は、最近登場した注目のJavaScriptとCSSのライブラリを紹介していきます。 中には簡単なコードを挿入するだけで驚くほどの機能を実装できるものもあるので、ぜひ確認してみてください。 最近登場した注目のJavaScript＆CSSフレームワーク 1. AOS https://michalsnik.github.io/aos/ AOS(Animate on Scroll)は、スクロールしながら要素をアニメーションでふ
Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
Pythonで、フォルダ内の重複する画像を自動的に削除する方法 - 私が歌川です
ハッシュ値を比較しよう 指針 ファイルのハッシュ値を取得する もう一方のファイルと比較する 同一であれば一方を削除する ソースコード 利点 標準ライブラリのみで書けるし動かせる アルゴリズムが簡素である 約14500ファイルのMD5を取得するのに326sec (44.48 files/sec) それらを比較するのに279sec (51.98 files/sec) 欠点 ファイルの変化に圧倒的に弱い (1pxでも書き換えたり、プロパティを編集したりすると同一でないとみなされる) サムネイル、低画質版等に対応していない ハッシュ値の衝突の危険性がなきにしもあらず まとめ ハッシュ値比較はファイルの変化が全くないときに有効 ただし万が一衝突が起こったらつらくなる 同じ画像のサムネイルを判定することはできない そういった点は別途実装していかなければならない 画像のヒストグラムを比較しよう 指針 フ
Google、法人向けAI検索アプリ「Cloud Search」を公開
米Googleは現地時間2017年2月7日、機械学習などの人工知能（AI）技術を利用して企業内情報の効率的な検索と収集を支援するアプリケーション「Google Cloud Search」を発表した。法人向けグループウエア「G Suite」の顧客を対象に提供する。 Cloud Searchは、「Springboard」の名称で2016年6月より初期導入プログラムを通じて提供されていたもの。G Suite内全体でのスマート検索に加え、ユーザーの行動を先回りした必要情報を提示する。 Cloud Searchを開くと、その日の業務に関連する情報がカード（「アシストカード」と呼ぶ）にまとめられて表示される。アシストカードは、機械知能技術により、ユーザーが必要とする時に必要な情報を提供し、例えば間もなく開催されるミーティングの時間や場所、目を通すべきファイルを表示する。 仕事用の連絡帳に登録された同僚
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
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