pythonを使って簡単な画像分類を実現する - stMind
yhatでpythonを使って簡単な画像分類をするエントリがあったので紹介します。 画像分類のステップ 画像分類を実現するステップは以下の通りです。 学習画像を集める 画像を特徴量に変換する 識別器を学習, モデルを評価する 1. 学習画像を集める 分類器を学習するための画像を取得します。Bingの画像検索結果のHTMLを解析して、学習画像を保存します。上記のエントリでは、check（小切手）か運転免許証かを分類する例になってましたが、ここではarchitecture（建物）かfood（食べ物）を分類するようにしてみます。（SNS向けに撮った写真は建物か食べ物が多いので） スクリプトは大体同じですが、queryをハードコードせずに引数として与えるようにしました。 #-*- encoding: utf-8 -*- """ Usage: query_bing_images.py <query>
"note"がAngularJSでどうやってSEO, Open Graphの対応をしているか｜和田 晃一良
noteはAngularJSを使って、ブラウザで描写しているこの"note"というサービスはAngularJSを使って、JavaScript側（つまりブラウザ側）でノートの中身を公開しているみたいなのです。 それはブラウザでソースを見てみるとわかります。 例えばhttps://note.mu/sadaaki/n/nd921f3f7c635のノートのソースをChromeで見てみると・・・ まずhtmlタグにng-appのプロパティがついています。これはAngularJSを使うならば必要なプロパティで、ここからnoteはAngularJSを使っているんだなあと分かります。 AngularJSは簡単に言うと、サーバー側ではなくブラウザ側でHTMLを描写する仕組みです。これを利用するとどんな利点があるのか。僕の理解している範囲内だと、サーバー側はベースとなるHTML（上のソース）と各ノートのJSO
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