VueCLIからVue.js入門①【VueCLIで出てくるファイルを概要図で理解】 - Qiita
Vue.jsをVueCLIからSPA開発に入門してみます。VueCLIはVue.js開発できるようにいろいろ準備してくれるすげーやつ。 しかしいきなりVueCLIから入ると、訳が分からないファイルがいっぱい出てきて、理解するのに苦労します、てか苦労しました笑。 なので、僕がVueCLIを始めた時に知っておきたかったことを中心に、Vue.jsに入門していきます。Vue.jsの公式ドキュメントはCDN読み込みから入っているので、VueCLIから入門してVue.jsの威力を味わいっていきましょう。記事を三回に分けてVue.jsの基本からルーティングの実装まで行います。 今回はVueCLIを使って環境を整えます。 必要なインストール node.jsをインストールしておいてください インストールされているか下記で確認しましょう。
LLD - Large Logo Dataset
Logo Synthesis and Manipulation with Clustered Generative Adverserial Network arXiv:1712.04407 Designing a logo for a new brand is a lengthy and tedious back-and-forth process between a designer and a client. In this paper we explore to what extent machine learning can solve the creative task of the designer. For this, we build a dataset -- LLD -- of 600k+ logos crawled from the world wide web. Tr
The one-stop guide to (easy) cross-platform Python freezing: Part 1 | HackerNoon
Too Long; Didn't ReadIt’s been almost an year since I have been a maintainer for <a href="http://picard.musicbrainz.org" target="_blank">MusicBrainz Picard</a>, a cross-platform multi-lingual desktop app, that allows you to tag your music files via this <a href="http://musicbrainz.org" target="_blank">very cool service called MusicBrainz</a>. Image taken from Sqreen.io It’s been almost an year sin
SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) superpixels
top SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) superpixels 2017-02-18 - 2019-01-05 (update) mode save *superpixel とは 似た傾向を持つ画素をひとまとめにした領域です．superpixelは，物体認識や画像加工などの前処理に良く利用されます．Achanta[1]で紹介されているSLIC(Simple Linear Iterative Clustering)は，画像をsuperpixelに分割する代表的なアルゴリズムです． 図１はSLICを用いて，画像をsuperpixelに分割した例を示します． [img:7kj9] {{small:図１ 左：入力画像，右：superpixelに分割した結果}} {{small:[1]R.Achanta, A.Shaji, K.Smith, A.L
With 10 Million Acres in Patagonia, a National Park System Is Born (Published 2018)
Chacabuco Valley, in the heart of the new Patagonia National Park.Credit...Meridith Kohut for The New York Times COCHRANE, Chile — An eagle soared over the lone house atop an arid hill in the steppes of Patagonia Park. In the valley below, not far from the town of Cochrane, President Michelle Bachelet announced the creation of a vast national park system in Chile stretching from Hornopirén, 715 mi
Square の採用プロセスについて
2015年からサイボウズでAndroidデベロッパーとして勤めていたフランス人なのですが2017年の秋にAndroidデベロッパーとして Square社に応募しました。応募する側からして採用プロセスは合理的でやりやすかったので、この採用プロセスが他の企業にも似たような形で広まっていくと良いなと思って Square の採用プロセスを説明するためにこの文章を書きます。 応募インターネットで求人を見かけた事から始まりました。Android開発の世界じゃSquareが提供してるライブラリは誰でも見たことがあると思います。正直なところ、直接応募するのには不安があって、先に SNS 上で Squareの社員に声かけて話を聞いてみようと考えました。相談にのってくれた Squareの社員は親切な人で話が終わるところで「よかったら連絡先を教えてもらえばうちの人事から連絡がいくようにお願いするよ」と言ってくれ
JupyterLab is Ready for Users
We are proud to announce the beta release series of JupyterLab, the next-generation web-based interface for Project Jupyter. tl;dr: JupyterLab is ready for daily use (installation, documentation, try it with Binder) JupyterLab is an interactive development environment for working with notebooks, code, and data.The Evolution of the Jupyter NotebookProject Jupyter exists to develop open-source softw
現代日本語文法（研究）の入門本をいくつか簡単に紹介 - dlitの殴り書き
追記（2021/08/08） 三上章関連書籍の読書案内も書きました。こちらでも日本語文法研究を知る上で参考になる文献をいろいろ紹介しています。 dlit.hatenadiary.com はじめに この記事では，現代日本語（主に共通語）の文法研究の新しめの成果が反映された，日本語文法研究の入門・概説本をいくつか簡単に紹介します。 直接のきっかけは，私が以前書いた金谷武洋氏への批判記事に対して下記のような反応があったことです。 確かに，日本語文法研究にあまりなじみがない人がこういう批判に触れると「じゃあ結局何を読めば良いんだよ」と思ってしまうこともあるでしょう。実際，これまでもそのような反応をいただいたことは何度かあります。 もう一つのきっかけは，下記の書籍案内を読んだことです。 rikayamashita.hatenablog.com rikayamashita.hatenablog.com
代理出産の子１３人、日本人男性へ引き渡し認める タイ：朝日新聞デジタル
タイで日本人男性（２８）が代理出産で多数の子どもをもうけていた問題で、タイの中央少年家庭裁判所は２０日、タイ政府の保護下にある１３人の子どもの親権が男性にあると認定し、子どもたちの男性への引き渡しを認める判断をした。 ２０１４年８月にバンコクのマンションで乳幼児９人が見つかったことで問題が発覚した。タイ政府当局者によると、男性が代理出産でもうけた子どもは少なくとも１９人で、うち１７人がタイ国内での出産とみられるという。１９人のうち４人は日本、２人はカンボジアにおり、タイ政府が保護する１３人の親権と引き渡しを日本に戻った男性が求めていた。 １３人を出産した代理母はいずれも親権を放棄している。裁判所は、ＤＮＡ型鑑定で男性が父親と確認されていることを踏まえ、男性は日本で子どもを育てる準備を進めており、資力も十分で、人身売買に関与した形跡もないなどと指摘。「１３人の幸せ」を考慮し、男性の法的な子ど
ビット演算 (bit 演算) の使い方を総特集！ 〜 マスクビットから bit DP まで 〜 - Qiita
はじめに はじめまして。 NTTデータ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 C や C++ を使用しているとしばしばビット演算を行う場面が出て来ます。 計算機リソースが限られている状況では、ビットを用いることでデータ量を少なく済ませたり、計算コストを小さく抑えたりすることができるメリットがあります。 本記事では、ビット演算を用いて実現できる処理について、簡単なものから高度なものまで集大成します。極力わかりやすく頑張って執筆しました。特に前半 4 つはビットの説明の中でもかなりわかりやすい方だと思います。後半の 7 つのテーマは比較的高度なアルゴリズムの話題ですので、フラグ管理やマスクビットについて詳しく学びたい方は前半 4 つを中心に読んでいただいて、後半 6 つは必要に応じて読んでいただければと思います。反対にビットの知識はあってビットを用いたアルゴリズ
【PyTorch】地味に知っておくべき実装の躓きドコロ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 自動微分に関すること 全バッチのLossを計算 Validation時に計算グラフを保持しない VariableのRank変更 viewメソッドが使えないケース（メモリの同一ブロックに格納されていない） ドロップアウト関数とドロップアウトクラス 使い分け？？ 順伝播毎に異なるドロップアウト率を採用する ドロップアウトを用いたベイズ学習とベイズ予測分布の近似 自分で層を定義する 全結合層を作る 最後に はじめに 最近、TensorFlowのEagerが登場したため、Debugの難しさという欠点が緩和される見込みがあります。そこで私自身はPyTorchからTensorFlowに移行しようかなと思っているところです。 s0sem0y.hatenablog.com その前にPyTorchでところどころ実装時に躓いたりした部分をまとめておきたいと思います。PyTorchに自分自身が戻ってき
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