TensorFlowでディープラーニングによる『キュウリ』の仕分け | Workpiles
ディープラーニングを使ってキュウリの仕分け（選果とも言う）をしてみました。 今回試してみたのは、TensorFlowのチュートリアル『Deep MNIST for Experts』の畳み込みニューラルネットワークに少し手を加え、キュウリの仕分け作業をやらせてみるとう試みです。 キュウリをWebカメラで撮影した画像により、仕分けを行います。 キュウリの仕分けとは キュウリの仕分けとは、出荷する際に傷や病気があるものを弾いたり、形や色合い、大きさによりランク別に選別したりする作業です。 選別には、とくに統一規格があるわけではなく、各農家によって独自ルールがあったりします。 （主に、出荷先の希望、市場での値の付き方、作業効率などにより決めていると思われる） さて、うちの仕分けルールは、だいたいこんな感じになります。（実際にはもう少し細かいのですが…） 2L〜2S:良品。色艶がよく、比較的まっすぐ
jQueryの次に学びたい！D3.jsはWebデザイナーの最高の武器になる
え、「D3ってグラフ描くライブラリーでしょ？」ですって？ それだけではありません。あらゆるデータを魅力的に見せる「データビジュアライゼーション」は、Webデザイナーの表現の幅をさらに広げてくれそうです。 本記事はMichaela Lehr、Tim Severienが査読を担当しています。最高のコンテンツに仕上げるために尽力してくれたSitePointの査読担当者のみなさんに感謝します。 D3.jsはデータに基づいてドキュメントを操作するJavaScriptライブラリです。D3.jsはHTML、SVG、CSSを使ってデータを活用します。 私がおすすめする、Web制作者が学ぶべきJavaScriptライブラリーは、jQuery、Underscore.js、そしてD3.jsの3つだけです。この3つのライブラリーは、新しい方法でコードを考えることができます。jQueryを使うと少ないコードでDOM
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