2017年12月18日のブックマーク (5件)

  • デザイナーこそブログを書くべき3つのメリットと苦手克服法|macheri|note

    嫌になるほど苦手だったブログ執筆は、 デザイン制作に欠かせないスキル向上の宝庫だった会社の技術ブログ執筆に誘われたことがきっかけです。 「ブログ執筆を習慣化すればデザイナーは一石二鳥だ!」と感じたデザイナーにとっての3つのメリットについて。そして、ブログ執筆の苦手意識をどのように克服したかについてお話します。 先日SketchとAdobe XDの比較についての記事を会社ブログに書きました。 【チームの課題から考える、Adobe XDとSketchの導入メリット】 予想に反して多くの方に読んでいただきまして恐縮しております。振り返れば執筆依頼されたときは正直当に嫌で(笑)全く筆が進まず完成まで2週間以上もかかっています。発狂しそうでした。 ただ一方で、書くことで得たスキルや工夫したことは、デザイン制作に欠かせないコミュニケーション力とよく似ていると感じました。 デザイン制作におけるコミュ力

    デザイナーこそブログを書くべき3つのメリットと苦手克服法|macheri|note
  • あなたは死体を埋めたあとの人間の肉声を出せるか(声優さんの芝居の上手さについて) - あにめマブタ

    【目次】 声優さんの芝居について語るのは難しい 「リアル」な芝居=「っぽさ」の救い上げ 声優、黒沢ともよ 自分が声優なら、どう演技するか? 「応援してるよ」 麗奈の心情に寄り添った久美子の芝居 久美子と麗奈は、山中に死体を埋めた共犯者である 上手い芝居はヤバい 関連記事 声優さんの芝居について語るのは難しい 今日は、アニメの声優さんの芝居について話したい。 こんにち、たくさんの声優さんがたくさんのキャラクターを演じてくれているんだけども、 実のところ、「お芝居の上手さ」を文章で説明するのはすごく難しい。 ただ、「この芝居がすごく良かった」ということを、 どうにかして文字にして残すことはできないだろうか。 「リアル」な芝居=「っぽさ」の救い上げ 「芝居のうまさ」とは「リアル=現実に即している」だと考えたとき、 宇宙人や殺人犯の芝居ができる人間を探すのは、かなり難しい。 そもそも、見ている僕ら

    あなたは死体を埋めたあとの人間の肉声を出せるか(声優さんの芝居の上手さについて) - あにめマブタ
  • 2017年に買ってよかった調理器具など - ぶち猫おかわり

    今年買ってよかった調理器具などを綴る 先日、「2017年に買ってよかった器」という記事を書いたところ、ちょっとバズったのですが、この記事は二匹目のドジョウではなく、Twitterにて「今年買ってよかった」というくくりで、「器」に関する記事と「調理器具」に関する記事を書くと約束したので、その履行として作成するものです。 buchineko-okawari.hatenablog.com留意点として、わたしはもう何年も料理趣味にしているので、「今年買ってよかった」というくくりだとベーシックな調理器具はほぼありません。あまり参考にならないとは思いますが、インターネットの海でいつか誰かの役に立つことがあればいいなと思って書く次第です。 ゼスターグレーター ゼスターグレーターとは「西洋万能おろし金」のことで、小林銅蟲先生から「あると便利ですよ」と教えてもらって即買いました。実際にすごく便利で、今

    2017年に買ってよかった調理器具など - ぶち猫おかわり
  • Techable(テッカブル) - サイト閉鎖のお知らせ

    Techable サイト閉鎖のお知らせ 長らくのご利用、誠にありがとうございました。 当サイトは2024年12月31日をもちまして閉鎖いたしました。 これまでのご支援に心より感謝申し上げます。

    Techable(テッカブル) - サイト閉鎖のお知らせ
  • 機械学習で乃木坂46を顏分類してみた - Aidemy Blog

    この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.

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