Octopus.doはWebサイトのサイトマップをビジュアル化して見積もりを計算、シェアできる見積もり計算アプリです。 ページごとに作成する項目を書き、工数を設定すると自動で計算してくれる、というもの。単位は時間となっており、通貨は円にも対応しています。なかなかユニークで便利なツールでした。 というわけで使用感です。 ざっくり使い方 概ね直感で使えると思います。作成予定のコンテンツや作業内容をページ毎に書き、かかる時間を設定します。（※右に0hとあるのは「Oh」ではなくて「0h(0時間)」です。） 各ページに工数を設定したら右上の$マークのボタンをクリックします。メニューが開くのでCurrencyをJapanese YENに設定し、税（TAX）を日本の消費税率の数値に設定します。これで自動計算してくれるようになります。また、別途かかる費用がある場合は項目を追加できるようになっています。 作
2019年8月27日に開催されたiOS Test Night #11にてLTした資料です。 https://testnight.connpass.com/event/138237/Read less
機械学習用の画像の前処理方法を調べたのを書いていきます。 中途半端な内容ですが、今後書き足していくと思います。 試行環境 Windows10 python 3.6 opencv-python 4.1.2.30 閾値処理: cv.Threshold(src, threshold, maxValue, thresholdType) opencvドキュメント http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_thresholding/py_thresholding.html 閾値を指定して二値化 適当なグラデーション画像を作って二値化してみます # make gray scale picture im_gray = np.array([np.arange(0, 256
GitHub - Mukosame/Anime2Sketch: A sketch extractor for anime/illustration.
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AIの開発や本番環境への導入が少ないコードで簡単にできる「Vertex AI」がGoogle Cloudで一般提供開始、実際に使ってみた
Googleがオンラインイベント「Google I/O 2021」の中で、AIの開発や運用を容易に行えるようにする機械学習プラットフォームの「Vertex AI」を発表しました。 Vertex Ai | Vertex AI | Google Cloud https://cloud.google.com/vertex-ai Google Cloud launches Vertex AI, unified platform for MLOps | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops Googleによると、Vertex AIを利用すると競合に比べて80％近
Drawflow - データフローを作成するライブラリ
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました ノーコードプラットフォームが普及してきています。プログラミングはせずに、多くの場合はGUIで部品同士を組み合わせて一つの機能を作り上げていきます。 そうしたUIを作るのに使えそうなUIライブラリとしてDrawflowを紹介します。 Drawflowの使い方 デモのUIです。 つながっている線は選んで削除できます。 拡大したり、ノードに変数を与えるといったこともできます。 ダブルクリックのイベント処理。 新しいノードの追加も可能です。 Drawflowは左側の機能（ノード）をドラッグ&ドロップで追加して、各ノードを線でつなぎます。ノーコードプラットフォームであったり、Node-RedやYahoo! Pipes、ScratchのようなUIを実現するのにも使えるでしょう。 Drawflo
AI事業を手掛けるバズグラフ（福岡県福岡市）は10月7日、AIでニュースを任意の文字数に要約する「タンテキ」の新機能として、ニュースの文章を3行で要約する「三文タンテキ」を公開した。まずは独立したWebサービスとして無料で提供。今月中にタンテキ内でも使えるようにする。 三文タンテキは、ニュースの文章かURLを入力すると、自動で3行に要約するサービス。タンテキと同じく、ニュース記事のデータを約140万件学習させた自然言語処理AIを活用しており、入力できる文字数に制限はない。ただし日本語のニュースに特化しているため、それ以外の文章だと要約の精度が下がる可能性がある。 バズグラフによるとAIを使った文章の要約サービスでは、文章を、意味を持つ最小の語まで分解して分析する「形態素解析」を活用することが多いという。一方、タンテキは形態素解析に加え、語と語の関係性を基に文を分析する「機能素解析」や、学習
いつの間にか普通に出来るようになっていた。 git stash push hoge.txt fuga.txt 参考 Stash only one file out of multiple files that have changed with Git? - Stack Overflow Git 2.13くらいから出来るようになったっぽい？
wallabagはオープンソースとして公開されているPocketクローンです。PocketやInstapaper、すでにサービスをシャットダウンしてしまったReadabilityなど、後で読む系サービスの代替アプリがOSSとして提供されています。 主な特徴として、完全レスポンシブ、スマフォアプリの用意、ブラウザ拡張対応、PocketやInstapaperからのデータ移行、タグ機能、部分的なハイライト、RSSリーダー対応機能、取得した記事の任意のファイルでのエクスポート（JSONやCSV、ePUBやPDF、txt、HTMLなど）等が挙げられています。 条件付き（スマフォアプリのみ）のようですが、Pocketと同じくオフラインで読めるシステムもあるようです（参照：You can finally read your articles while being offline:wallabag）。P
ゲームキャラ音声読み上げソフト「15.ai」公開中。『Undertale』や『Portal』のキャラに好きなセリフを言ってもらえる - AUTOMATON
マサチューセッツ工科大学卒業生の技術者15氏は現在、テキスト読み上げソフト「15.ai」の最新バージョンを公開中だ。本プログラムではさまざまなゲームや映画・アニメキャラクターのボイスが用意されており、ユーザーが入力した任意の英語をキャラクターの声で読み上げてくれる。現在17の作品のキャラクターが登録されており、お気に入りのキャラクターに好きなセリフを読み上げてもらうことができる。 ＊『Portal』よりGLaDOSの音声でSiri風に話してもらった作例。 本プロジェクトはマサチューセッツ工科大学の学部研究機会プログラムの一環として発展を遂げてきた。「15.ai」はディープラーニングにより、さまざまなキャラクターの声を生成することができる。たとえ入力されたテキストに対して利用可能なデータがほとんどない場合でも、トレーニング済みのアルゴリズムを複数組み合わせ、独自にカスタマイズされたネットワー
最終更新日： 2020年3月13日 自然言語処理ライブラリ「Camphr」（カンファー）をオープンソースとして公開 株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理ライブラリ「Camphr」（カンファー）をオープンソースとして公開したと発表しました。 Camphrは最先端のディープラーニングの手法から従来の手法まで、 幅広い自然言語処理手法を簡単に組み合わせられるライブラリです。 私たちが日常的に使用している自然言語をコンピュータで扱う自然言語処理技術は、 文書検索や機械翻訳など、 私たちの身の回りのさまざまなサービスで広く利用されています。 ▼自然言語処理について詳しくはこちら
軽量画像変換AIモデル「FacialCartoonization」で簡単に顔をアニメ化する方法 - karaage. [からあげ]
素材提供： 変デジ研究所ロンスタさん 顔を手軽にアニメ化 久しぶりのディープラーニングネタです。顔を手軽にアニメ化できるAIモデルがありました。 GitHub - SystemErrorWang/FacialCartoonization: Imporved performance on facial image cartoonizaiton GANと呼ばれる技術をベースにしたもので、同じようなAIモデルは結構あるのですが、このリポジトリ（ソフト）が優れているのは、モデルが4.7MBと軽量なことです。 折角なので、誰でも簡単に顔をアニメ化できるように、Google ColabratoryのNotebookを作って見ました。 FacialCartoonization Google Colab Notebook Google Colabratoryがわからないという方は、以下ブログ記事を参照くだ
![軽量画像変換AIモデル「FacialCartoonization」で簡単に顔をアニメ化する方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4c81ef74b744b0fcbf9d52e8648e28cb493241aa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20201002%2F20201002021915.jpg)
本気で自然言語処理やらないエンジニアでもできる、イベントアンケートの意見抽出 - OPTiM TECH BLOG
まえがき R&Dチームの徳田(@dakuton)です。 私の開発業務としては自然言語処理をメインとした業務ではありませんが、必要に応じてテキスト解析に携わることもあります。 今回は、がっつり自然言語処理やらないエンジニアからみたときのテキスト解析の使いどころを簡単にご紹介します。 業務での使いどころ 簡単に申し上げると、分類問題として解けそうなデータか？当たりをつけるためにテキスト解析を利用します。 私の業務では時系列データや定量データのような数値データなどをメインに取り扱っていますが、テキスト解析をあわせて行う必要が出てくる場合があります。 これは解析依頼をいただくデータが、数値情報に加えてテキスト情報が付随されているようなデータであることが多いためです。 例えば故障検知の場合、単に正常稼働時の数値データをもとに異常を定義するのではなく 過去レポート(故障時の部品や原因をまとめたテキスト
オープンソースソフトウェアとして開発されているボイスチャットソフト「Mumble」は、低遅延・高品質がウリとなっています。Windows版のほかに、サードパーティ製のAndroidアプリもあるということなので、インストールしてみました。 Mumble https://www.mumble.info/ 公式サイトの「Download Now」をクリック。 「Mumble for Windows (x64)」をクリック。 「ファイルを保存」をクリック。27.3MBある「mumble-1.3.4.win64.msi」のダウンロードが始まります。 ダウンロードした「mumble-1.3.4.win64.msi」をダブルクリックして起動。 「次へ」をクリック。 「使用許諾契約書に同意します」にチェックを入れ「次へ」をクリック。 「次へ」をクリック。 「インストール」をクリック。 「完了」をクリックす
概要 Python FlaskでREST APIの開発に挑戦してみる。 blueprintでURLマッピングを行い、Flask-RESTfulでAPIを実装、 Cerberusでバリデーションをし、SQLAlchemyでDBとやり取りすることにする。 準備 Python + uWSGI + nginx で事前にWebサーバーの立ち上げをしておいた。 また、 pip3 install blueprint Cerberus Flask-RESTful Flask-SQLAlchemy Flask-SQLAlchemy-Session mysqlclient SQLAlchemy marshmallow marshmallow-sqlalchemy app.py uwsgi.ini controller/ + __init__.py + auth.py # APIその1 (URL: /api/a
第1回の今回は、Zabbixの概要とZabbix 4.0の新機能の概要、その中でもWebインターフェースの改善について解説します。 統合監視ソフトウェアZabbixとは Zabbixはヨーロッパのラトビアという国で開発されているオープンソースの統合監視ソフトウェアです。サーバーやネットワーク機器、アプリケーションの稼働状況やリソース使用状況を一元的に行う監視サーバーとして動作します。システム全体の稼働状況を定期的に確認し、収集したリソース使用状況をグラフ化して確認したり、あらかじめ閾値設定を行っておくことで障害検知を行わせ管理者に通知メールを送信することが可能です。 Zabbixは以下の機能を有しており、システム全体の稼働監視を一元的に行うことができ、オープンソースとしてすべての機能を無償で提供していることが特徴です。有償製品と比較しても劣らない機能を有しながら、無償で利用できる監視ソフト
現在Windows 10ではWindows Subsystem for Linux(以下WSL)とよばれる機能を利用して各種Linuxディストリビューションを使用することができます。 WSL上のLinuxは、ネイティブなLinux環境と同様に使用できる部分が多いのですが、パスの取り扱いなど、やはりWSLならではの違いも存在します。 本日紹介する「ubuntu-wsl」は、そんなWSL上のUbuntu環境のため、Ubuntu開発チームが導入を開始したメタパッケージです。 現在のところubuntu-wslをインストールすることで、WSLを便利に扱うためのユーティリティのコレクション「wslu」をインストールすることができます。 ubuntu-wslのインストール ubuntu-wslメタパッケージは以下のコマンドでインストールできます。 sudo apt update sudo apt ins
Webサイトの画像を編集してダウンロードできるChrome拡張機能「Download & Edit All Images」 ◆ Download & Edit All Images https://download-and-edit-all-images.pop9.io/ 紹介 「Download & Edit All Images」は、開いたWebサイトの画像を編集したりダウンロードできるChrome拡張機能です。 Webサイトを開いて拡張ボタンをクリックすると、サイト上にある全ての画像がリストアップされます。 あとは編集したい画像を選ぶと このような画像編集画面が開きます。 画像を切り取ったり エフェクトをかけることも可能。 DOWNLOADボタンから編集した画像をダウンロードすることもできます。 簡単な修正のためだけにphotoshopを起動する必要がなくなるので、非常に重宝しそうな
はじめに ナビタイムジャパンは2019年7月2日に、NAVITIMEの乗換機能がSlack上で使えるようになるSlackアプリ「NAVITIME for Slack」をリリースしました。サービスの詳細は、ランディングページをご参照ください。 「NAVITIME for Slack」のリッチなUIは Block Kit を使用して作られています。本記事は、主に自分のSlackアプリのメッセージをよりリッチにしたい方やBlock Kitに興味がある方に向けて、以下のお話をします。 Block Kitの概説 「NAVITIME for Slack」での活用例(Block Kitの実例紹介) ぶつかった問題・得られた知見 前提 本記事ではSlackアプリの作成方法やメッセージ送受信方法の詳しい解説は行いません。 Slackアプリの作り方が知りたい方は、公式記事がとてもわかりやすいのでそちらをご覧く
フットスイッチを音声入力のトグルに使ってみる - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
ルートアール メカニカルスイッチ搭載 USBフットペダルスイッチ 3ペダル グレー RI-FP3MG ルートアール Amazon あいからず音声入力ばかり使っていますが、音声入力の問題点はそのオンオフをするのにちょっとキーボード操作が複雑なことです。 ChromeのVoiceInの場合は、Shift+CTRL+9だし、Google Documentは、Shift+CTRL+Sです。 そうしたらふと読んでいた漫画の中にフットスイッチの話があってこれは面白いと思って買ってみました。 実際にやってみたところ思ったより悪くなくて、パシッとこれまでマウスやキーボードでめんどくさかった音声入力のトグルができるようになったので結構音声入力が快適になりました。 特に VoiceIn を使って音声入力は面倒くさいなと思ってる方にはお勧めです。別に音声入力のところではなくいろいろなキーボードやマウス操作が割り
Evernote創業者が作ったWeb会議アプリ「mmhmm」なら、よりリアルな体験が可能に | ライフハッカー・ジャパン
最新モデルの「Apple Watch Series 9」が過去最安。指のダブルタップ操作が便利すぎる #Amazonセール
MLCraftは大量のデータを分析して可視化するオープンソースのLooker代替となるBIツールです。データ解析のスタートアップだったLookerは2020年の2月にGoogleに買収されました。 データの処理と可視化自体はCube.jsによって処理されます。MLCraftはダッシュボードを提供し、チームへのデータ共有の場や機械学習実験をワンクリックで行えるUIの提供をするそうです。 LookerはGoogle Cloudに統合されましたので、もともとGoogle Cloudを採用していたのならLookerを使うでしょうが、コスト的な問題、プライバシー、セキュリティ的な問題で使えない際にMLCraftは1つの選択肢となりそうです。MITライセンスのもとでソースコードが公開されています。 GithubMLCraft
タッチデバイスの「input type=”range”」の挙動を改善してくれるJavaScript「Rangetouch」 | DevelopersIO
タッチデバイスでinput type="range"を使った場合、スライダーのバー部分をタップしてもなんの反応もありません。これをタップした位置へツマミを移動したり値を取得したりと、OSネイティブのスライダーのように挙動を改善してくれるMITライセンスのJSライブラリを紹介します。 デモページ（要タッチデバイス）：https://rangetouch.com/ リポジトリ：RangeTouch - GitHub 使い方 npmなら npm i rangetouch -D CDNから読み込むなら <script src="https://cdn.rangetouch.com/2.0.0/rangetouch.js"></script> です。 input（type="range"）要素が1つなら、次のようにCSSセレクタまたは要素で指定します。（npmの人はimport RangeTouch
誰にも見られたくないファイルや、仕事などで厳重に管理しなければならないデータがある場合、通常の保存方法では誰かに情報を盗み取られる心配がつきまといます。無料で使える暗号化仮想ドライブ作成アプリ「VeraCrypt」を使えばパスワードを入力しないと中身を閲覧できない仮想ドライブを作成したり、ストレージを丸ごと暗号化したりできるとのことなので、実際にVeraCryptをインストールして暗号化する手順をまとめてみました。 VeraCrypt - Free Open source disk encryption with strong security for the Paranoid https://www.veracrypt.fr/en/Home.html 目次： ◆1：VeraCryptのインストール手順 ◆2：秘密のファイルをパスワードで保護するための「ファイルコンテナ」を作成する手順 ◆
Slazzerは画像のメイン部分を残し、自動で背景を削除するオンラインの切り抜きツールです。 以前にご紹介したremove.bgやSocialBook Free Background Removerなどの後発サービスになります。 先発との違いは、個人的には性能の差を感じました。人だけでなく、動物や物など、写真内のメインとなりうるオブジェクトを解析して精度よく切り取ってくれる印象です。 使ってみた 試しにカレーや🐶の画像でテストしてみました。どちらも境界のはっきりしない、ややボケた画像ですが、対象を把握してうまく切り取ってくれました。 もちろん100%正確という訳ではありませんでしたが、前述の先発サービスより若干精度が勝ってるように感じます。 いずれにしても選択肢が増えるのは良い事ですね。余談ですがAndroidとiOSのアプリのみソースコードが公開されてるみたいです。 Slazzer
オープンソースのチームチャット「Zulip 3.0」がリリース
「Zulip Server 3.0」では、ビジュアルデザインの大幅な改善、スケーラビリティとパフォーマンスの劇的な改善が行われている。 また、「Ubuntu 20.04 Focal」のサポートが追加され、「Ubuntu 16.04 Xenial」と「Debian 9 Stretch」のサポートが終了するほか、新規インストールではPostgreSQL 12を使用するようになった。さらに、Djangoを1.11.xから最新LTSの2.2.xにアップグレードしている。 なお、今回リリースされた「Zulip Server 3.0」以降、2桁のみの新しいバージョン管理スキームへ移行し、次回のメンテナンスリリースは「Zulip Server 3.1」、次回のメジャーリリースは「Zulip Server 4.0」となる。 「Zulip」は、独自のトピックベースによるスレッド化によって、リアルタイムチャッ
この記事の目的 画像認識モデルを簡単に作って，簡単にアプリとして動かす方法を共有する 実行環境 google colaboratory(ランタイム：GPU)(tensorflow 2.0)(Google Chrome) win 10 Android Studio(3.5.2) android 9.0(Huawei mate 10 pro) この記事で書くこと 画像認識モデルのためのデータセット作成方法 画像認識モデルの作成方法 作成した画像認識モデルをAndroid Studioで読み込み動かす方法 筆者の失敗(?)談 画像認識モデルのためのデータセット作成方法 以下のステップを踏む 1. 認識したいクラスを複数作る．（ここではクラスA,B,Cとする） 2. クラスA,B,Cの画像を集める 3. クラスA,B,Cの画像をトレーニング用，テスト用に分ける クラスA,B,Cの画像を集める すで
Day.jsはMoment.jsライクに使える2KBほどの軽量な日付操作ライブラリです。Moment.jsとほぼ同じ使い方で同じように操作する事が出来ます。 他ライブラリにも依存せず、Moment.jsを使っている方なら学習コストもほぼ不要でファイルサイズもかなり軽量になっています。 Moment.jsにあるような痒いところに手が届く機能を削いだ分、軽量化されている、みたいな感じでしょうか。国際化も進んでおり、翻訳者も募集されています。 ざっくり使い方です。今回は用意されているCDNを使います。unpkgの他、cdnjsやjsDelivrにも用意されているみたいです。 <script src="https://unpkg.com/dayjs@1.8.21/dayjs.min.js"></script>まずスクリプトを読み込みます。 <script>dayjs().format()</scr
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
【国内初】X（旧Twitter）の代替サービスとして注目のBlueskyのサーバーを簡単に構築できる！ アプリイメージ「Bluesky」を追加 | 圧倒的な性能・コスパのVPS | Xserver VPS
2024/03/14 ニュース情報 【国内初】X（旧Twitter）の代替サービスとして注目のBlueskyのサーバーを簡単に構築できる！ アプリイメージ「Bluesky」を追加 平素は当サービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 このたび当サービスでは、国内のVPSサービスで初めて、 知識不要で簡単にBlueskyのサーバーを構築できる、 アプリイメージ「Bluesky」をリリースしました。 Blueskyは、X（旧Twitter）の代替サービスとして注目されているテキストメインのSNSです。 MastodonなどのSNSと同じく、分散型であることが特徴の一つで、 ユーザー自身がサーバーを立てて、独自のBlueskyを運営することが可能です。 アプリイメージ「Bluesky」をご利用いただくことで、 サーバーに関する専門知識がない方でも、 簡単にBlueskyのサーバーを構築でき
Webブラウザが示す現在地の位置情報を変更したい 現在地の位置情報を必要とするネットサービスを利用していると、実際の現在地とWebブラウザ上での現在地がずれていることがよくあります。特にPCでは珍しくありません。さらには現在地の取得に失敗することすらあります。 PCの場合、この現象はいつまで経っても直らないことが多く、できることならWebブラウザの設定変更で解決したくなります。 その他にもWebブラウザの現在地を変えたくなることはあります。例えばGoogle検索は、現在地によって検索結果を最適化するので、SEO（検索エンジン最適化）では現在地を変えつつ検索結果を確認したくなることがあります。MEO（Map Engine Optimization：マップ検索エンジン最適化）も同様です。 しかし、Webブラウザを実行しているデバイス（端末）を物理的に移動させながら調査していたら、手間も旅費も掛
更新情報： 2021年5月に TensorFlow 2.5, OpenCV 4.5.1, Debian 11 Bullseyeに合わせて更新しプログラムを動作確認した ラズパイにUSBカメラを繋ぎ、Python 3上のOpenCVを用いて映像を取り込み、リアルタイムにTensorFlowで物体検出する手順です。Tensorflow HubのサンプルとTensorFlow Lite のサンプルを改変して用いて、それぞれ以下のような検出結果を表示します。ラズパイ依存部分は無いので、インテルCPUを積んだノードパソコンとかでも以下のプログラムは実は問題無く動作します（少なくともLinux稼働していれば（などといいつつ後半２つがインテルUbuntu 20.04で動作していなくて直せていない…😭））。ARM特有の話として import cv2 をTensorFlow関連パッケージのimportより
TL; DR 文のトークン化のためのライブラリである konoha の紹介をします． (旧 tiny_tokenizer) ↓みたいな感じで使えます．なにとぞ〜 from konoha import WordTokenizer sentence = '自然言語処理を勉強しています' tokenizer = WordTokenizer('MeCab') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処理, を, 勉強, し, て, い, ます] tokenizer = WordTokenizer('Kytea') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処理, を, 勉強, し, て, い, ま, す] tokenizer = WordTokenizer('Sentencepie
DialogflowはGoogleが無料で提供している、簡単にチャットボットを作成できるサービスです。今回はDialogflowを使って、少し複雑な会話ができるAIを作りたいと思います。 まずは、返事に名前を聞くフレーズを追加し、「SAVE」をクリックします。なお、単純な挨拶の設定については以前ご紹介しました。詳しくは以下の記事をチェックしてください。 SAVEが完了したら、Intentsの一覧画面に戻ります。「First」という文字の右にある「Add follow-up intent」という文字をクリックします。この設定をすることで、会話の続きを追加できます。さまざまな種類のテンプレートがありますが、今回はcustomを選択します。 Firstの下に「First-custom」が追加されたらクリックします。 ここで、名前を入力するのですが、名前は人によって違うので、変数として扱います。
皆さんはスロークエリログを活用していますでしょうか。今回はこの連載でも第7回 スロークエリーログを使って遅いクエリを収集するや第113回 anemoeaterを使ってスローログを可視化してみるで紹介させていただいた、スロークエリログ関連のお話となります。 今回は、mysqldumpslowという、スロークエリログをもっと便利にするコマンドラインツールについて紹介していきます。mysqldumpslowという字面を見ると、mysqldumpでじっくりと時間をかけてダンプファイルを取ってきてくれると思い浮かべるかもしれませんが、全くの別物なので注意しましょう。 検証環境 今回の検証環境は、第125回 phpMyAdminでDockerで建てたMySQLにアクセスするで記載したdocker-composeを利用して作成します。手元で簡単に試せるように、githubの筆者のレポジトリにサンプルコー
普段からPC上のファイルを整理していないと、どこに何のファイルがあるのかわからず、必要な時に必要な資料や画像を見つけられなくなってしまいます。そのため、PC上でも定期的に整理整頓を行うことが求められます。無料ソフトの「moveQueue」はインストール不要で、ショートカットキーで簡単にフォルダの移動や削除が可能になるので、日々のファイル・フォルダの整理にお役立ちです。 cresstone.com - Apps - https://cresstone.com/apps/moveQueue/ 配布サイトにアクセスして「moveQueue_v0.2.zip」をクリックすると、ZIP形式でmoveQueueをダウンロードできます。容量は50.72KBです。 moveQueueを使うには、ダウンロードしたmoveQueue_v0.2.zipをExplzhやWindows標準の解凍機能などを使って解凍
Summary コード: https://github.com/r9y9/nnsvs Discussion: https://github.com/r9y9/nnsvs/issues/1 Demo on Google colab 春が来た 春が来た どこに来た。 山に来た 里に来た、野にも来た。花がさく 花がさく どこにさく。山にさく 里にさく、野にもさく。 NNSVS はなに？ Neural network-based singing voice synthesis library for research 研究用途を目的とした、歌声合成エンジンを作るためのオープンソースのライブラリを作ることを目指したプロジェクトです。このプロジェクトについて、考えていることをまとめておこうと思います。 なぜやるか？ NEUTRINO レベルの品質の歌声合成エンジンが作れるのかやってみたかった オープン
今回の目的 前回はマルコフ連鎖を用いて、青空文庫で公開されている梶井基次郎の著作データから文章を生成しました。今回から数回に分けてディープラーニングの手法を用いて、文章の生成に挑戦してみましょう。 ここで一つ考えたいのは、文章というものの構造です。例えば、梶井基次郎の『檸檬』には「檸檬などごくありふれている。」という1文があります。これを分かち書きにすると「檸檬 など ごく ありふれ て いる 。」となりますが、これは「檸檬」→「など」→「ごく」→「ありふれ」→「て」→「いる」→「。」と形態素が連続して登場する（時系列）データだと考えられます。こうしたデータを扱うのに適したニューラルネットワークとしてRNNがあります。本連載でも「RNNに触れてみよう：サイン波の推測」などで少し触れました。今回はこのRNNを用いて文章を生成するための準備を、次回は実際に文章を生成する予定です。 ここで問題な
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