業界初の“キーボードがない”ラベルライター ラベルライターというと、毎日使用するものでもないのにかさばるし、デザインがいかにも事務用品的、というイメージがある。しかし、「PT-P300BT」はそんなイメージとは一転、コンパクトでシンプルだ。部屋に出しておいても違和感がなく、シックなインテリアにもナチュラルな空間にも溶け込みやすいようデザインされたという。電池式でコードがいらないため、場所を選ばずに使用できるのもうれしい。印字可能なテープ幅は3.5、6、9、12mmで、印字速度は20mm/秒となる。 電源ボタンは本体左側面(左)、テープ出口とテープカッターレバーは右側面に配置(右)。ACアダプター(別売)も使用でき、電源ボタンの下にジャックが用意されている 誰でも簡単におしゃれなラベルが作れるのは、使い慣れたスマホだからこそ 「PT-P300BT」のすべての操作は、スマートフォンで行う。専用
年末に知ったvimagitってvimのプラグインが使ってて気持ち良い。 Gitの差分をvimで開けて、行単位でStageしたりCommitできる。 git add -pするvimmerには特におすすめ! ちなみにEmacsプラグインのmagitってやつのコピー版らしい。 インストール〜使い方、オススメ設定まで記載しておく。 インストール NeoBundle 'jreybert/vimagit' 使い方 GitHubのリポジトリにリンクされてるビデオとかを見るとざっくりイメージできると思う。 開き方 :Magit または <Leader>Mでbufferを開く。 セクション bufferは以下の5つのセクションに分かれている。 後で記載するけど表示順などをオプションで指定できる。 info: current branchやHEAD commitのメッセージなどが表示されている Commit
思いの外、昔書いたHTTP Request in Swift 2.0が閲覧されているので、続編としてSwift 3.0版を書いた。一部のクラス名からPrefix(NS)が取り除かれたり、プロパティ名がLower Camel Caseになったりと、個人的にコードがすっきり見えるようになり嬉しく感じた。 Request.swift //: Playground - noun: a place where people can play import Foundation class Request { let session: URLSession = URLSession.shared // GET METHOD func get(url: URL, completionHandler: @escaping (Data?, URLResponse?, Error?) -> Void) { v
The Swift standard library introduces some unfamiliar concepts if you’re coming from Obj-C and Cocoa. map is one thing, but for some, flatMap seems a bridge too far. It’s a question of taste, and of background, if something comes across as a well-chosen, expressive phrase or if it just seems like status signaling, high-falutin’ bullshit. Well, I’m not going to sort that all out, but I did find mys
TensorFlowのチュートリアルであるDeep MNIST for Expertsを少しだけ修正して、顔写真の多クラス分類をするiOSアプリを試作してみたのでメモとして残します。 TensorFlowはiOSでも使用することができますが、ライブラリのビルドから行う必要がありますし、Objective C++で開発することになるため少々面倒です。そこで、TensorFlowの学習済みモデルをSwiftで使うことのできるTensorSwiftを使用してみました。開発にあたってはこちらの投稿を参考にさせていただきました。 (【追記】iOS側でもTensorFlowを使う場合の開発手順をこちらに書きました) 開発手順 1. データセットの用意 2. TensorFlowで学習させる 3. 学習済みのデータ(変数)をTensorSwift用のファイルに書き出す 4. TensorSwiftを使っ
更新履歴 [2017/03/08] AWS 公式 Deep Learning AMI v2 リリース! CUDA 8.0 になり、TensorFlow v1.0.0, MXNet v0.9.3 など Deep Learning に便利な AMI NVIDIA 提供 NVIDIA CUDA Toolkit 7.5 on Amazon Linux NVIDIA DIGITS 4 on Ubuntu 14.04 2016/09 末に公開された模様。 自分で CUDA をインストールしたことがある方ならわかると思いますが、NVIDIA の GPU ドライバから始まり、CUDA をインストールするのはなかなかの手間でした。(まあ、一度 AMI を作ればってのはありますが) この AMI を使えば、ものすごく簡単にサーバが使い始められます! AWS 提供 Deep Learning AMI Amazo
スタートアップのアイデアを得る方法について、Y Combinator (Paul Graham, Sam Altman, Paul Buchheit) と Peter Thiel、Chris Dixon の考え方を中心に解説したスライドを書きました。タイトルは「あなたのスタートアップのアイデアの育てかた」です。 アイデアの発案の仕方については諸々ある書籍や資料から学んでいただければと思うのですが、今回は主にスタートアップのアイデアについてという一部領域でのアイデアの気づきかた、育てかたに絞って解説しています。 もちろんこの方法が唯一の正解の方法であるとは限りませんし、仮に正しいプロセスだとしても、正しいプロセスから素晴らしいスタートアップのアイデアが常に出てくるわけではありません。ただ、Y Combinator をはじめとした彼らの考え方は、一つの参考になる考え方ではないかなと思いますので
昨今、多くのアプリでチャットUIが見慣れてきたかと思います。以外と見慣れているUIだけど一から自分で実装するのは以外と面倒ですよね....そこで今回はJSQMessagesViewControllerというライブラリを使ってチャットに必要な最低限の機能を実装する方法を説明します。 仕様について JSQMessagesViewControllerには多くの機能が備わっているのですが、今回は以下の機能を実装していきます(とりあえずこれがあれば成り立つだろうという要素)。 1対1でユーザー同士がやりとりをできる テキストが送信できる 画像が送信できる 画像タップが検知できる 送信時刻を良い感じに表示する(ある一定の間隔が空いたら表示するなど) チャット相手のユーザーのアイコンが表示される 相手のユーザーのアイコンタップを検知することができる 初期導入方法 インストール JSQMessagesVi
徐々に浸透しつつあるGoogleのデザインガイドライン、マテリアルデザインですが、先日ようやく日本語版も公式にリリースされました。 マテリアルデザインやマテリアルモーションは実世界のモチーフを用いて、ユーザーがより直感的にUIを把握・誘導できるようにするためのものです。詳しくは以下の記事をご覧ください。 UIデザインの歴史に学ぶシャドウと奥行きの使い方 この記事ではUIコンセプトやポートフォリオをたくさん掲載しているMaterialUpから、マテリアルデザインを用いたデザイン例をピックアップしてご紹介していきます。すべてCodePenで実装済みの作品なので、裏側のコードを見て実装のヒントに役立ててください。 MaterialUpのオススメUIコンセプト5選 1. ミュージックプレイヤー 楽曲再生アプリのUIコンセプトです。プレイボタンを押すとジャケットやシークバーがレコードのように変わりア
[速報]「VMware Cloud on AWS」をAWSとVMwareが共同発表。Amazonクラウドのベアメタル上でVMware環境を提供、ハイブリッドクラウドを実現(更新終了) Amazon Web ServicesとVMwareは、13日(日本では14日午前5時半)、Amazonクラウドのベアメタル上でVMware環境を実現し、ハイブリッドクラウドの構築を容易にする「VMware Cloud on AWS」を共同で発表しました。 ライブストリーミングによる発表には、AWSのCEO Andy Jassy氏とVMware CEO Pat Gelsinger氏が登場。 ハイブリッドクラウドサービスとして「VMware Cloud on AWS」の発表とともに、AWSとVMwareは、相互に主要なパブリッククラウドとプライベートクラウドのパートナーになるという両社のパートナーシップについて
GitHubの使い方を解説。GitHub上でアカウントとリポジトリを作り、SourceTreeでクローンしてくるところまで、わかばちゃんが5分で実践! by 湊川あい そもそもソーシャルコーディングとは ソーシャルコーディングっていうのは、「ソースコードをクラウド上で共有して、他のユーザーとコラボレーションしながら開発をしていく」ということよ。 複数人で開発できる仕組みについては マンガでわかるGit 6話 「集中型と分散型、何がどう違うの?」 で解説したわね。 GitHubでアカウントを作ろう さっそくGitHubのアカウントを作りましょう。 GitHubのトップページにアクセスして、 希望するユーザーネーム メールアドレス 希望パスワード を入力しましょう。 公開リポジトリ無制限(無料) 公開リポジトリ無制限 + 非公開リポジトリ無制限(有料) GitHubは、だれでも無料で公開リポジ
こんにちは。EXP ひのたんです。 最近アイコンフォントを作って GitHub と npm で公開したのでその紹介記事です。 feathericon Web サイト: http://feathericon.com/ GitHub: https://github.com/featherplain/feathericon npm: https://www.npmjs.com/package/feathericon 名前は私の Web 上のハンドルネームである「featherplain (フェザープレイン) 」と icon を合わせた 「feathericon (フェザリコン) 」です。 アイコンフォントと言えば Font Awesome や GitHub の Octicons のアイコンフォントの巨人がすでに存在します。Web フォント化していなくとも、「vector free icons」
1990年代初頭から記者としてまた起業家としてITスタートアップ業界のハードウェアからソフトウェアの事業創出に関わる。シリコンバレーやEU等でのスタートアップを経験。日本ではネットエイジ等に所属、大手企業の新規事業創出に協力。ブログやSNS、LINEなどの誕生から普及成長までを最前線で見てきた生き字引として注目される。通信キャリアのニュースポータルの創業デスクとして数億PV事業に。世界最大IT系メディア(スペイン)の元日本編集長、World Innovation Lab(WiL)などを経て、現在、スタートアップ支援側の取り組みに注力中。 北米を中心に全世界でJavaScriptへの対応熱止まらない。 今回も知る人ぞ知るオープンソースの文字認識エンジン「Tesseract-OCR」が、JavaScriptに移植され話題になっている。 以下は「tesseract.jp」のデモ画像。ウェブ上で画
サーバサイドレンダリング、してますか? ~ 憧れのIsomorphic JavaScript ~ Meguro.es #6 2016/10/13 http://meguroes.connpass.com/event/39081/
JUMAN++は最近黒橋・河原研究室から発表された、JUMANの後継となる形態素解析器です。 これまでの形態素解析器と比べて違うのは、RNN言語モデルを用いて意味的自然さを考慮する、ニューラルネットワークを利用した形態素解析器となっている点です。 速度や語彙等の課題はあるものの、解析能力自体はMeCab以上なので、導入方法と共に触ってみた所感を述べてみます。 導入方法 前提 OS X Yosemite 10.10.5 VirtualBox 5.1.6 Vagrant 1.8.6 インストール vagrant boxは bento/ubuntu-16.04を使用します。 推奨はCentOSですが、自分の環境ではCentOSではビルドに失敗しました。 また、OSはubuntu16.04でもboxによっては上手くインストールすることができないため、bentoのboxがおすすめです。 $ vagr
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