架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
このページの主題は、動画に限らず、美しく画像をリサイズしたい場合のお話・・・・て事になるかな? 個人的な検証がメインのお話ですが、画像の拡大縮小に使われるlanczos法・bicubic法・Bilinear法などを5~6年ぶりに検証しなおしてみたら、lanczos法にこだわってた自分がバカみたいでした・・・ってお話。 CG等の人工的な図形などの場合は「lanczosResizeやSpline16Resize」と「bicubic法・Bilinear法」でかなりの違いが出ますが、通常の実写・アニメ素材(特にHD→縮小SDリサイズ)の場合は、殆ど差が出ないです。 そして、よく使われるbicubic法・Bilinear法などは、ツールによっても出力結果がかなり違いますね。。。リサイズのシャープさを気にする場合はツール毎にチェックしないとダメですねぇ('Α`) ここ1ヶ月くらい、CUDAエンコーダー
2020年3月からテレワーク(Work From Home)が始まり、常時同じ部屋にいることも増えたこともあって、いくつかのデバイスを24/7で稼働させることを始めたけど、やりたかったとこまで一旦終わったのでブログにまとめてみました。 現在はこんな感じにモニターの下に置いて使ってます。 室温と湿度の可視化 まず最初にやったのが、M5StickCにFreeRTOSを入れて、DHT11センサーモジュールで室温と湿度を収集し、Raspberry Pi 3上で動いているAWS IoT Greengrass v1(v1.11.0)を経由してAWS IoTにデータを送っている。 IoT Coreで受け取ったデータはRuleの設定で、AWS CloudWatchのメトリックスとして登録され、その情報を使ってダッシュボード機能で可視化した。 ついでにAmazon QuickSightでも見れるようにしたか
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く