HTML5(Canvus)、Javascript向けの画像処理ライブラリについてまとめたので紹介します。 続きを読む
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こんにちは、トレンド調査ラボの井上寛之(@inohiro)です。 クックパッドの検索ログを基にした法人向けデータサービス「たべみる」の開発を担当しています。 本稿では、現在開発を行っているスマートフォン向けウェブアプリケーション(Rails)で採用した、 JavaScriptチャートライブラリを選定するにあたって検討した観点について述べます。 また、実際に採用したライブラリと、その利用例を簡単に紹介します。 ウェブ上に無数にあるJavaScriptチャートライブラリから、最適なものを一つ選択するのは なかなか難しい作業ではないかと考えています。おそらく、これから記述する条件を満たすライブラリは数多く存在し、 今回私が選択したライブラリ以上に良いものがあるのではないかと思います。 「何を以って良いライブラリとするか」という議論もまた難しい話題です。 そのようなライブラリについては、はてブコメ
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
完全に自分用メモ。 Thinking in Reactというチュートリアルを最小webpack構成で試した: ishikuro/thinking-in-react-webpack-minimum · GitHub React + Fluxの自分メモ Webフロントエンドのプログラミングは、jQueryによる素朴なDOM操作から、AngularJSのような双方向バインディングへ移行してきた。しかしWebがコンポーネント指向に進むに従って、状態の管理が分散しがちであることが問題であった。 そこでFacebookが新世代のパラダイムを提案している。コンポーネント指向、仮想DOM、単方向バインディングなViewライブラリのReactを開発し、Fluxという単方向データフローのアーキテクチャを推奨した。 Fluxはアーキテクチャの名前であり、実装に規定はない。従ってgithubでもFluxアーキテク
APIも用意しました コマンド叩くだけで自動生成できますcurlで叩くだけでアイコンを自動生成できるので、ローカルにある画像を元にお手軽に作ることができます。 迷ったら簡単に作ってみましょう。きっとなんとかなる! curl xn--9i8hku.ws/yosemite-icon/api -F "icon_image=@filename.png" -F "base_color=rgb(79, 179, 180)"> icon-name.png このスクリプトをターミナルに貼り付けて実行してみてください。 パラメーターメソッドはPOSTのみ受け付けています。APIのURLは「http://xn--9i8hku.ws/yosemite-icon/api」です。 パラメータ解説
画像は公式サイトから 発表について 11/7 にあった 東京 Node 学園祭 2015 で Electron の発表した. 周りすごい人達ばかりで,明らかに今年の6月ぐらいに初めた自分よりも,JavaScript も Node.js もフロントエンドも書ける人達に囲まれての発表だったので,正直どうしようかなと思ったけれど,自分が Electron で Web フロントエンド&Node.js に入門することになった経緯と,その過程で得た知見を共有する感じにしようとなってこんな感じの資料になった. 色々詰め込もうとして25分に対して42ページになったものの,一応発表練習しておいたのもあって,時間通り喋れてよかった.ただ,スライド内で紹介した僕が書いたアプリのコードはまだかなり汚くて設計もいけてないと思うので,awesome-electron にある他のアプリのほうが参考になるかもしれない…
docker-machineからさくらのクラウド上の仮想サーバを使えるようにするプラグイン docker-machine-sakuracloudをリリースしました。 docker-machine-sakuracloudを使ってさくらのクラウド上に作ったサーバ上でdockerを動かしてみます。 docker-machine-sakuracloudのインストール Linux or Mac の場合 docker-machine-driver-sakuracloudバイナリをダウンロードし、パス($PATH)の通った場所に配置します(/usr/local/bin/など)。配置後にchmod +xしておいてください。 /usr/local/bin/配下に配置する場合のコマンド例 curl -L https://github.com/yamamoto-febc/docker-machine-sakur
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf (詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ) TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
この記事を書いた動機 僕の住む静岡県では、2010年から「静岡Developers勉強会」という ITエンジニアを対象とした勉強会が開催されています。 2010年:「Programming in Haskell」 2011年:「JavaScript: The Good Parts」 2012年:「HTML5&CSS3実践入門」 2013年:「入門 機械学習」 2014年:「実践 コンピュータビジョン」 昨年の「実践 コンピュータビジョン」ではPythonを使用したため、 多くの人に勉強会に参加してもらうために、Pythonの基本を学べる スライドを作成しました。 その後、勉強会に参加したメンバーから、「自分もそのスライドの発表を聞きたい」と 要望があり、せっかく初心者用の資料を作成したのならば、Webで公開したほうが 多くの人が見ることが出来て良いのではないかと考え、今回Qiitaを利用し
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