どこでも使える無料のイメージとビデオ Pixabayは創作に意欲的なコミュニティであり、著作権フリーな画像や映像をお使いいただけます。すべてのコンテンツはPixabayライセンスにおいて公開されています。営利目的であっても著作者に対する許可やクレジットは不要で安全にお使いいただけます。 詳細情報...
100万点以上の高品質なフリー画像素材 - Pixabay
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フォント選びに迷ったら見返したい、おすすめ定番フォント31選まとめ (欧文編)｜原田 佳樹 Harada Yoshiki
こんにちは！トライブグループという会社でCDOをやっています、原田佳樹 @yoshigorouu といいます。前回はこんな記事を書きました！ 今回の記事では、デザイナーが抑えておくべき定番欧文フォント31個(+おまけ)をまとめました。世の中で使われている大体のフォントをまとめてあるので、何かデザインするときの辞書的な感じになれば嬉しいです。 1. フォントの世界に魅入ったきっかけ私のデザイナーとしてのキャリアはスタートアップ歴が長いので、スキルセットがサービスデザインに寄っています。客観的に見てもグラフィカル領域(特にサービスロゴ)が弱く、それを強化したい気持ちは前からありました。 世の中にある様々なサービスロゴを見ていくと、大体のロゴはシンボル＋タイポグラフィで構成されています。なので、フォントについて多少なりとも詳しくなれば、ロゴ制作の半分は出来るのではと思うようになりました。 リサー
マウススクロールで「SVGグラデーション」を動かそう | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、フロントエンドエンジニアのドリルです。 今回はマウススクロールで、SVGグラデーションを動かすというアニメーションをご紹介します。 SVGについてもしご存知なければ、ぜひこちらの記事をご参照ください。 SVGグラデーションの配置 HTML 横200px、縦200pxの四角形を描画しています。 linearGradient要素のx1、y1はグラデーションの始点、x2、y2はグラデーションの終点です。この場合、四角形の左上から、右下にかけてグラデーションさせています。 色に関しては、始点は赤、終点は青に設定しています。 四角形の塗りは、g要素、fill属性の中に、linearGradient要素のidを記述することで、グラデーションが適応されます。 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 200 200"> <def
NES.css - NES-style CSS Framework
Fork me on GitHub #About NES.css is NES-style (8bit-like) CSS Framework. #Installation NES.css is available via either npm or Yarn, or a CDN. Please read README.md. #Usage NES.css only provides components. You will need to define your own layout. {{ sample.title | capitalize }} {{ sample.description }} {{ sample.note }} <> copy {{ sample.code }} #Members Core Team Members Here is core team members
ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションのガイド2017年版 | POSTD
Qureでは、私たちは通常、セグメンテーションとオブジェクト検出の問題に取り組んでいます。そのため、最先端技術の動向について検討することに関心があります。 本稿では、セマンティックセグメンテーションに関する論文を検討します。セマンティックセグメンテーションの研究の多くは、自然界・現実世界の画像データセットを使用します。その結果を医療用画像に直接適用できるわけではありませんが、現実世界の画像に関する研究は医療用画像のものよりもずっと成熟しているので、これらの論文を見直してみたいと思います。 本稿は、以下のような構成です。最初に セマンティックセグメンテーションの問題を説明 し、 アプローチ方法に関する概略 を述べます。最後に いくつかの興味深い論文を要約します。 今後の記事で、医療用画像が現実世界の画像となぜ異なるのかを説明する予定です。更に、今回の再検討から得たアプローチが、医療用画像の代
U-NetでPascal VOC 2012の画像をSemantic Segmentationする (TensorFlow) - Qiita
Semantic（意味）の Segmentation（分割）です． 機械学習をかじっている方ならどこかで見たことがあるであろう，アレです． YOLOなどObject Detectionとの違いは，画素単位で分類を行う点です． 出力がピクセルごとの予測になることから，出力次元数が大きくなることはなんとなく想像できるのではないでしょうか． U-Netは2015年に発表されたセグメンテーションのためのencoder-decoderモデルで，医療用のセグメンテーション課題 (細胞のセグメンテーションなど) で成果を出しました． U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation URL : https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ 上記の構造
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
MySQLのメモリ設定の勘所 – sawara.me
MySQLサーバーをダウンさせた夜は数知れず。 その度にmy.cnfの設定を見なおしてみてはトライし、治ったと思いきや突然のダウン。 サーバーがダウンしてしまう原因は何かと聞かれれば、「メモリです」と断言しましょう。 メモリ設定は諸刃の剣。 パフォーマンスを最大に引き出すこともできればそれと引き換えにサーバーをダウンさせてしまうこともできるんです。 今回はMySQLのメモリの設定の勘所というかたちで紹介しようと思います。 グローバルバッファとスレッドバッファ メモリの設定についてまず「グローバルバッファ」と「スレッドバッファ」について理解しておくことが大事です。バッファとは一時的な記憶領域・つまりはメモリの領域のことなのですが。 グローバルバッファ MySQLで使用する全体的なメモリ使用量を計算するには グローバルバッファ + (スレッドバッファ × コネクション数) = メモリ使用量 と
「という」と「こと」を減らすだけで、文章はぐっと読みやすくなる｜Ryo Yoshitake | THE GUILD
と思っている話です。もはやタイトルでぜんぶ言ってしまった。 せっかくなのでもう少し続けます。 2020/05/03追記：第二弾？書きました この本がまだ初稿になる前、共著者のみなさんと執筆真っ最中の頃に何度か打ち合わせがあったのですが、そこで「書籍的な文章を書き慣れてない人って、"という"と"こと/もの"を多用しがちなので、この2つを抑えるだけでも文章がシュッとするんですよ」とお話したら思ったより反応があったので、これは需要があるんじゃないかと感じたのがきっかけです。 ここから先は具体例を交えて解説していきます。 さすがに他人様のテキストを使うのは気が引けるので自分が書いた記事を例に挙げます。……でも自分はこのテクニックを使うようにしているので、該当する記事がなかなかないんですよねぇ……と思ったらあった！ （よりによってこれか……せっかくなので皆さんスタァライトを観ましょう！） 記事中では
［速報］Google、新サービス「Anthos」公開。Kubernetesをベースにオンプレミスやマルチクラウドを実現するプラットフォーム。Google Cloud Next '19
［速報］Google、新サービス「Anthos」公開。Kubernetesをベースにオンプレミスやマルチクラウドを実現するプラットフォーム。Google Cloud Next '19 Googleはサンフランシスコでイベント「Google Cloud Next '19」を開催。4月9日（日本時間4月10日未明）に行ったオープニングキーノートで、Kubernetesをベースにアプリケーションのマルチクラウド対応を実現する新サービス「Anthos」の提供開始を発表しました。 Anthosは、昨年7月のGoogle Cloud Next '18で発表された「Cloud Services Platform」の名称を変更し、正式サービスとしたもの。コンテナ化したアプリケーションをオンプレミスとクラウドのどちらでも実行可能にする、ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウドのためのプラットフォームです。
AI・人工知能EXPOに行ってきた｜マスクドアナライズ
AI・人工知能EXPOの感想 来場者が多い スーツ姿が多い よく見るとおっさんしかいない 各社の展示内容がコピペを疑うほど似ている Chatbotが減ってGUIのAI開発ツールが増えた GRID社のブースがでかすぎる SIベンダの無理やりAIに寄せました感がスゴイ 人材育成とオフショアがトレンドっぽい — マスクド・アナライズ (@maskedanl) April 5, 2019 こんな主観まみれな感想がやたら伸びてしまったので、ちょっと真面目にAI・人工知能EXPOの感想を書いてみる。 ■全体の印象来場者はスーツ姿が多く、年齢は30-50代といったところ。6-70代と思しき人もいるが、ボケ防止AIを探しているのか、老後の資金をAIに投資するのか、ただの展示会マニアなのかはわからない。 来場者は業種のカードを下げており、「製造」「通信・IT」が6割程度、残りは金融・社会インフラ・医療・専門
ディープラーニング/機械学習のビジネスフレームワーク「5D」 | LeapMind inc.
LeapMindの三室です。 引っ越しとか人事とか色んなことやっておりましたが、現在は主にセールス/ビジネス開発に携わっております。そんな中、考えていたことをまとめてみたいと思い、久々にブログを書くことにしました。 いきなりですが結論から言うと、下記の5つの観点が必要かなと考えています。(なんとなくDでまとめてみた 以下で説明していきます。 【ディープラーニングとか機械学習とかAI()プロジェクトでよくある状態】 数年ディープラーニング/機械学習のビジネス周りをやっておりますが、よくある状態としてはこんな感じです。 「そもそもどんなことできるかわからんですわ〜」 「ROI見えないんで、予算取れないですわ〜」 「ディープラーニングブラックボックスだから、不安ですわ〜」 「モデルはいいけどセキュリティの観点からクラウド使うの無理ですわ〜」 「まだ既存システムとのインテグレーションまで考えられて
Apple、Googleなど世界を席巻する5大IT企業の収益構造をグラフ化してみたら、意外な違いが見えてきた｜FINDERS
EVENT | 2019/04/02 Apple、Googleなど世界を席巻する5大IT企業の収益構造をグラフ化してみたら、意外な違いが見えてきた 文：岩見旦 Google、Apple、Facebook、Amazon、Microsoftの5大IT企業が世界を席巻... 文：岩見旦 Google、Apple、Facebook、Amazon、Microsoftの5大IT企業が世界を席巻している。この5社の年間売上高の合計は約8000億ドル（約88兆円）であり、この額はサウジアラビアのGDPを上回る。 「GAFA」、あるいは「GAFAM」として一括りにされがちなこれらの企業だが、収益構造はまったく異なる。 Visual Capitalistが制作した、この5社の収益構造のグラフを紹介する。 Apple：年間売上高2656億ドル、純利益595億ドル 世界で最も売上高の大きい企業であるApple。そ
繋がりを可視化する グラフ理論入門｜es
個人的に、一番面白いデータ構造であり探索アルゴリズムです。 ここで言うグラフは円グラフや、棒グラフのことではないです。プログラミングで扱うのは、図のように、点と線を繋げたものです。 ズバリ、人と人の繋がりを表現できます。 今回もJavascriptで実装します。 グラフ理論は、SNSだったり、レコメンドだったり、地図の経路だったり ルーティングだったり、点と点の繋がりを可視化します。繋がりを表現するデータ構造です。 巨大なインターネットもそうです。 そいう意味で、すごく身近なアルゴリズムですよ。 グラフの基本は次の２点で構成されています。 ・ノード：node(vertex) - 点（人、物、場所） ・エッジ：edge - 辺(繋がり、経路) 上の図を見ると一目瞭然ですね。ノードを人だとしたら、エッジが関係性です。まずは、これだけ理解できれば大丈夫です。 ちなみに、方向がない辺を無向グラ
Docker for Mac の NFS Volume sharing のベンチマーク結果(2018-03-29現在) - Qiita
Docker for Mac の Volumeマウントの遅さについて Docker for Mac は正式版になる以前からローカルファイルシステムをマウントした際の、read/writeの遅さが指摘されていた。特に write 側は絶望的なベンチマークがいつも示されていた。 私も、2017年10月に以下の記事でその当時のベンチマークをしている。 MacおよびWinにおけるDocker環境のベンチマーク結果まとめ(2017-10-23現在) このまま改善されないまま進むんではないかと悲観的に見ていたのだが、 18.03.0-ce の rc1 のリリースノートに以下のように Support NFS Volume sharing という記述があったのに気がついた。 ### 2018-02-27 18.03.0-ce-rc1-mac54 "18.03.0-ce-rc1-mac54" * Upgra
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