「パンダベーカリー」「空とひこうき」が大ヒット中のフォントブランド 【鈴木メモ】が贈るSNSで話題沸騰中の大注目フォントです。 「花とちょうちょ」は、ペンで書いた手書き文字がベースのフォント。右上りの勢いと何より可愛らしいリアル手書き感が特徴です。手書き感が欲しいメニューやPOP、インスタ映えする写真のアクセントに、おしゃれ感溢れるYouTube動画、ディスプレイ広告のバナー、絵本などの書籍のほか、柔軟なライセンスで印刷からWebコンテンツ、ゲーム・アプリ、映像まで幅広く活用できます。
例としてあげるデータは全て、atmaCup#10のものです。また、この記事の内容はこちらのノートブックで実験を行っています。 データの例。'title'、'description'など自然言語を含むカラムが存在する。 参考: 自然言語処理におけるEmbeddingの方法一覧とサンプルコード Bag of Wordsベースの手法 文書をトークンの集合として扱う手法です。トークンとしてはよく単語が選ばれますが、自分でtokenizerを設定して文章を単語以外のtokenの集合として扱うこともできます。また、日本語などの言語においてはトークン化が自明でないため、MeCabなどを用いてトークン化することがかなり多いです。 コラム MeCabを用いたトークン化
本書は時系列データを別の時系列データに変換するSeq2Seqについて、RNN、LSTMからAttentionまで説明します。また、Attentionを用いた最新の様々な自然言語モデルのベースとなっているTransFormerについても説明します。(CNNの基礎を理解している前提で記載しています。まだ理解していない方は別冊のCNNの基礎を先に読んでください) Seq2Seqを基礎から理解するために、本書では以下の順番で説明を行います。最初に時系列データを扱うシンプルな構造であるRNN(Recurrent Neural Network)からはじめ、RNNを性能改善したLSTM(Long Shot Term Memory)、Encoder-Decoderモデル、そして本書の目的であるSeq2Seqの順に説明を行います。さらにSeq2Seq に劇的な進化を起こすディープラーニングにおける重要なアー
2011年3月。あるCMが多くの人を元気づけたことをご存知だろうか。 それは意図していたものとは違ったかもしれない。もともとは違った狙いで作られたのかもしれない。少なくとも、制作時にあのような状況になるとはだれも考えなかったはずだ。けれども、作られたCMは、結果として多くの人を元気づけることとなった。 「祝!九州」と銘打たれたそのCMは、JR九州が2011年3月12日の九州新幹線鹿児島ルートの全線開業に向けて制作されたもので、開業前の3月4日より、九州内に限定してローカルCMとして放送された。 このCM、以前はJR九州のCMライブラリーやYouTubeの公式チャンネルで公開されていたが、いずれも公開終了してしまったため、視聴できない。その代わりに制作会社ティーアンドイーがアップロードする特別編180秒公開版の正規動画があるので、それを是非ともご覧いただきたい。 T&E JR九州 「
モノを買うとき、その価値も、決済手段さえも自分で考える必要があったら...人は何を支払うのか?無人の物々交換所を設置すると、何が置かれるのか? 検証しました。 ◇ 先日、「超旅会談」という旅のトークイベントを主催しました。本物のヤギをゲストに呼んだりする一風変わったイベントだったのですが、そこでポストカードを販売することになりました。 登壇者がそれぞれ撮影した、イエメン、南極、トーゴ、硫黄島のポストカード。 でも、ただ売るというのもなあ。というかお金を管理したり、お釣りを用意するのも邪魔くさい。 だから、無人の物々交換所を設置しよう。中東のバザールなんかに行くと、品物には値札がついていないし、なんだか旅っぽくていいじゃないか。ポストカードの代わりに何が置かれるのか、検証してみよう。 *本イベントはまん延防止等重点措置前に実施され、物々交換はアルコール消毒をした上で行われました。その他の感染
たけのこをゆでる。たけのこは穂先を斜めに切り落とし、縦に切り込みを入れて、姫皮を残して皮をむく。鍋にたけのこ、米、水、塩を入れて中火にかけ、約1時間ゆでる。たけのこはとり出して洗う。ゆで汁はおかゆとしておいしく食べられる。
誰かの命を救ってみたい!!! と思ったことありませんか。ありますよね。なければ人間じゃないですよまじで(笑) 4/13 追記:冒頭二行につきましても全面撤回いたします。申し訳ありませんでした。 記事自体の削除は致しませんのでご容赦くださいませ。 こんばんは。何を今更という感じですが白血病の大学院生です 一応拡散希望記事なので、初めて僕のことを知ってくださった方のために雑に自己紹介しておくと、毎日大量の輸血を受けないと死んでしまう23歳の男子学生です。血液型はABからOを経て再びAB、そして現在Bです。車と阪神タイガースが好きで、朝起きることと整理整頓が苦手です。よろしくお願いします。 毎日のように輸血されて命をいただいている身で、調子に乗った猿みたいな出しゃばった書き方をするのもどうかなと思ったのですが、なんだかんだこういうテイストで書いた方がドキッとして伝わりやすいので、今日はこのテンシ
はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します|Lillian|note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ
お知らせ Ricty および Ricty Diminished は、2010 年代前半には欧文・和文合成プログラミング用フォントとして先駆的でしたが、現在は前時代的な存在となっています。不具合もいくつか確認されています。良質なプログラミング用フォントが数多く登場していますので、それらの利用をおすすめします。 序文 Ricty Diminished(リクティ・ディミニッシュト)は Ricty の姉妹フォントであり、 Linux 環境での研究・開発を想定したプログラミング用フォントです。テキストエディタやターミナルエミュレータ、プログラミング言語やマークアップ言語に対する使用に適しています。Inconsolata と Circle M+ 1m の合成、および、プログラミング用フォントとしてのいくつかのチューニングを行ったフリーな TrueType フォントを配布しています。JIS 第二水準の漢
2020年度は多くの学校で、オンライン授業が実施され、様々な試行錯誤が行われてきました。その状況でいろいろな工夫をしてよいオンライン授業をしている先生方がいる一方で、どうしたらよいのかわからず、苦戦していたり悩んでいたりする方も多いようです。 私は実践・活動の研究をしている者として、2020年に行われた試行錯誤・実験から得られた知見やコツ、その結果見えてきた考え方を研究してとりまとめることができれば、よりよいオンライン授業づくりの支援となるのではないか ---- そのような思いで、オンライン授業をつくる上での「大切なこと」を明らかにする研究を始めました。 私、井庭 崇(慶應義塾大学SFC総合政策学部教授)と、井庭研究室のプロジェクト・メンバー、林 聖夏、柴田 爽水、井上 絵里加、足立 紗英で、2020年度後半に毎日のように(オンラインで)集まり、作業・議論し、非同期でもやりとりをしながら
誰もが知る(?)プログラミングフォントこと Ricty にインスパイアされ、Ricty のように英文フォントと和文フォントを合成したプログラミングフォントを作りました。 その名も、プログラミングフォント「白源 (はくげん/HackGen)」です! 白源 (はくげん/HackGen) 通常版 生成元にはプログラミング向け英文フォント Hack と、Adobe 製作の源ノ角ゴシックに丸みを付けた派生フォント 源柔ゴシック を使用させていただきました。 白源の生成元である Hack、及び源柔ゴシックには、いずれも SIL Open Font License Version 1.1 という大らかなライセンスが適用されているため、改変及び配布が自由となっています。したがって、白源の生成済みフォントファイル (ttf ファイル) は GitHub からダウンロードして、すぐにご利用いただけます。 「白
人工知能(AI)はさまざまなことをうまくやってのける。その1つは大学の期末レポートだ。まあまあな出来だが、それでも率直に言ってすごいことだ。 これは、学生と教育者のためのリソースサイトEduRefの実験結果だ。この実験は、深層学習による言語予測モデル「GPT-3」が匿名でレポートを提出し、合格点を獲得できるかどうかを明らかにするというものだ。 EduRefは「われわれは複数の教授にレポートの課題を作ってもらい、その課題を大学を卒業したばかりの人々と学生のグループ、そしてGPT-3に提示してレポートを書かせた。GPT-3のものを含むレポートを匿名で教授に提出して採点させ、レポート提出者についての考察を聞くフォローアップ調査をした」という。その結果、AIは驚くべき自然言語能力を示した。 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)というこのAIは、20
調査結果の統計的性質を一部保存した上で、集計表の統計量から乱数を発生させて作成したデータです。 これらのデータは教育目的等のため試行的に、自由にダウンロードして御利用いただけます。 ※留意事項 ・特定の児童生徒個人、学校、設置管理者を示すものではありません。 ・導かれた分析結果は、実証研究の結果とみなすことはできません。
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