プロ驚き屋AIをチームのSlackに招待しタイムラインを荒らす - Qiita
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
孤独でつらい機械学習データの作成を、ワイワイ楽しくする環境を3日で作る - Qiita
21世紀でもっともセクシーと言われるデータサイエンスは、18世紀を彷彿とさせる奴隷的な作業によって支えられています(要出典)。その作業とは、データを作る作業(=アノテーション)です。多くの場合、アノテーションは孤独な単調作業の繰り返しです。延々と続けていると、全ての単語にunkとつけるようになる事例も報告されています。つまりつらい！のです。 本記事では、「孤独で辛い」アノテーションを「みんなで楽しく」行える環境を作る方法を紹介します。そのポイントは以下3点です。 Easy: アノテーションを楽に Feedback: アノテーションした結果がすぐにわかるように Gamification: アノテーション結果をみんなで競い合う Overview アノテーションを行う流れは以下のようになります。 Annotation Tool for Easy: アノテーションを楽にするためのツールを用意 In
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Vue.jsから手軽に始めるJavaScriptフレームワーク - Qiita
Vue.jsはそのまま使ってもよいですが「自分(プロジェクト)に合ったフレームワーク」を見つけるのにも向いています。 これは、後発フレームワークだけあり各フレームワークの特徴を意識した設計がなされているためです。他の著名なフレームワークとの特徴を比較した文書もあるので、こちらをチェックしながら導入を検討するとよいと思います。 そのため、以下はVue.jsの紹介と他フレームワーク(Knockout.js と Angular)へのステップという2セクションに分けて紹介していきたいと思います。 JavaScriptフレームワークの導入を行いたいがこの選択は慎重にいきたい、という状況であれば最初にVue.jsを試金石としてみて、効果的と感じられる機能からAngularやKnockout.jsに流れていくというのは十分ありだと思います。 2016/06: Vue.jsの1.x系に合わせて記述・サンプ
View First で始める Scala Liftフレームワーク - Qiita
普通Webサイトを作るというときは画面から作ると思いますが、ことWebアプリケーションとなるとそうではないことが多いのではないでしょうか。 それというのも、Railsをはじめとする昨今のフレームワークでは、画面に至るにはControllerが必要ですしModel定義がないと記述できないこともままあります。 ・・・まず簡単に画面を作らせてくれ。そこからModelの構成や画面遷移を検討したいんだ。 そんな心の声を実現するフレームワーク、それがLiftなのです。 Lift フレームワークの 1 ・ 2 ・ 3 ここでLiftの紹介をしているとそれだけで終わってしまうので、それはこちらを見ていただくとして、ここでは実際にLiftを使ったアプリケーションの作成方法を紹介します。そのStepは以下の通り。 1 初期設定 2 Viewを作る 3 Modelを作る チュートリアル用のコードはこちら。ソース
Railsの逆を行く、デザイナと開発者が協力するためのScala Liftフレームワーク - Qiita
最近のフレームワーク、っていうとどれもRailsと似たような感じで実装言語が違うだけでしょ？という感じですが、Liftはそんな中完全に逆を行ってます。 その思想は他の言語でも通用するはずなので、ぜひScalaなんぞ知らんという方も読んでいただければと思います。 Liftの特徴 公式な特徴はホームページに記載されていますが、個人的にプッシュしたいのは以下点です。これらは、Templatingに詳しく書かれています(日本語訳)。 1 デザイナフレンドリー 2 コントローラーがない 3 速い デザイナフレンドリー 自分の手元にあるerbやらjspやらasp(chtml/vbhtml)やらのファイルを見て、これをサーバーサイド側の言語を知らない人間に手渡せるか？と考えたときYesと言える人はどれくらいいるでしょうか。 それらのファイルにはそこそこコードが入り組んでいて、特にRailsの場合顕著です
新・三大JavaScriptフレームワークの実践(Backbone.js Knockout.js Angular.js) - Qiita
Todoリストの機能 1.テキストボックスから、Enterで追加できる 2.登録したTodoはダブルクリックで編集可能になり、Enterで編集確定できる 3.登録されているTodoの総件数がフッターに表示される 4.完了したTodoがある場合、それらをリストから消すボタンが表示される 5.全選択/解除を行うチェックボックスがある 個人的な結論 趣味開発で使うならAngular.js・仕事で使うならKnockout.jsをお勧めしたい。 まず、フレームワークを選択する際は、以下3つの選択基準を持つとよいと思う。 1.開発の規模 大規模ならBackbone.jsはお勧めできる。 書き方が決まっていて、チュートリアルに目を通せば(面倒なのは置いておいて)何を作らなければならないかは簡単に理解できる。そこそこの人数で長い時間の開発を行うなら、UIチームはアプリケーションとView、サーバーサイドは
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