エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回は社内でPyTerrierを採用して文書検索BatchをPythonで実装したので、PyTerrierの紹介とPyTerrierで日本語検索を実装する方法を紹介します(日本語でPyTerrierを扱う記事は多分初?)。 PyTerrierとは 弊社でのPyTerrier利用 PyTerrierで日本語検索 Phrase Queryの注意点 まとめ We're hiring !!! PyTerrierとは Terrierのロゴ PyTerrierは、Pythonでの情報検索実験のためのプラットフォームです。 JavaベースのTerrierを内部的に使用して、インデックス作成と検索操作を行うことができます。基本的なQuery RewritingやBM
React の新しい概念「トランジション」で React アプリの応答性を改善する - 30歳からのプログラミング
React v18 には多くの改善や新機能が盛り込まれる予定だが、そのなかでも特に注目を集めると思われるのが、Concurrent Features と呼ばれる一連の機能。 これらの機能を使うことで、コンポーネントのレンダリングについてより柔軟な設定が可能になり、上手く使えばパフォーマンスや UX の向上を実現できる。 この記事では Concurrent Features のひとつであるstartTransitionと、それを使いこなす上で重要な概念である「トランジション」について説明する。 この記事ではコンセプトの説明や具体例の提示のみを行う。詳細を知りたい場合は以下を参照。 一年前の記事であるため古くなっている部分もあるが、根幹は大きく変わっていないと認識している。 なお、上記の記事には「Concurrent Mode」という用語がタイトルに入っているが、これは今後は使われなくなってい
mic-mutebarというPCのマイクがミュート状態か入力中(話している状態)かを表示するシンプルなアプリを書きました。 マイクの状態を表示するシンプルなアプリを書いた。 ミュートした状態で話してしまう問題を回避する目的 -- azu/mic-mutebar: mic mute status barhttps://t.co/GiYHoccZEY pic.twitter.com/jM2auYWWfG — azu (@azu_re) November 27, 2021 シンプルな棒状のアプリで、透明ウィンドウになっているので任意の位置に移動してマイクの状態を表示できます。 作った理由 前のMacbook ProではTouchbarがあったのですが、MacBook Pro (14”, 2021)に変えたらTouchbarがありませんでした。 Touchbarでは、Mutify for Macを
UINavigationControllerをカスタマイズ 〜OSの影響を受けづらいカスタムナビゲーションの実装〜 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、モバイル基盤部のヴァンサン(@vincentisambart)です。 iOS 15とXcode 13がリリースされました。最新のiOS SDKでビルドしてみたら、カスタマイズされたナビゲーションバーに修正が必要だったアプリが少なくなかったようです。しかし、iOS版のクックパッドアプリでは大きくカスタマイズされているナビゲーションバーを使ってはいるものの、iOS 15に合わせてナビゲーションバーに手を入れる必要は特になかったです。 iOS版のクックパッドアプリは最近様々な形のナビゲーションバーを使っています。例えばおすすめタブはスクロールするとナビゲーションバーの高さが変わります。 また、さがすタブは画面によってナビゲーションバーの中身や高さが違いますし、レシピ詳細ではスクロールするとレシピ名がナビゲーションバーに入ります。 なぜiOS版のクックパッドアプリには修正が必要なかった
絵文字の色を知っていなくても、とにかく引き延ばせば色を得られるのが良いと思う。 また、別の色を選んでくるんじゃなくて反転した色を使っているのも管理工数が少なくて良い。 😄😄 🔥🔥 👗👗 🤸🏼♂️🤸🏼♂️ 👁👁 🚵🏼♂️🚵🏼♂️ 🚴🏿♀️🚴🏿♀️ マークアップ的にはタグ1個では済んでないけど、これをただのspan1個とかにできればより良いと思う。 scaleで巨大化して、はみ出たところをトリミングするためにcontain: paintにしている。本来の用途と違う使い方なので真似しないでください。 <span class="composite"> <span class="bg">😄</span> <span class="front">😄</span> </span> span.composite { display: inline-b
スクロールに連動するアニメーションを実装する時は、JSのIntersection Observerを使用すると簡単に実装できる
スクロールに連動するアニメーションはIntersection Observerを使用すると、簡単に実装できます。カードUIがスクロールしてビューポートに表示されると、カード内の要素がアニメーションするUIを実装する方法を紹介します。 ライブラリなどは必要なく、数行のJavaScriptで簡単に実装できます。 Animate on scroll using Intersection Observer by Keerthi 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに Step 1: カードUIをHTMLとCSSで実装する Step 2: CSSに基本的なアニメーションを追加する Step 3: Intersection Observerを使用する前に、HTMLに変更を加える Step 4: JavaScriptのInt
中央揃えの古典的なテクニックの一つ、モーダルやメッセージなどを表示する時に適したposition: fixed;での新しい記述方法を紹介します。 古い記述方法では、負のパーセンテージを使用していたり、あまり直感的ではないCSSでしたが、新しい記述方法ではそれらが解消されています。 CSSの中央揃えのいろいろな方法は、以前の記事をご覧ください。 現在主流の5つのテクニックからそれぞれの特徴と最も万能で信頼できるテクニックを評価しています。
画像の上にテキストを配置する際に、より読みやすく、より美しくするCSSのテクニックを紹介します。 CSSで画像上にテキストを表示する際に起こる問題に対するさまざまなアプローチと解決するための実装方法を解説。また、最近見かけた素晴らしいテクニック、便利なツールなども紹介します。 Handling Text Over Images in CSS by Ahmad Shadeed 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに テキストを読みやすくするためのさまざまなテクニック グラデーションのオーバーレイを使ったテクニック イージングのグラデーションを使ったテクニック 水平方向のグラデーションを使ったテクニック ソリッドカラーとグラデーションの混合 グラデーションのオーバーレイとtext-shadow グラデーションのオー
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
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
JavaScript: いつものAlertを簡単に、少しだけおしゃれにするSweet Alert、そしてSweetAlert2 - Qiita
流行っているらしいのでやってみた。 10 Trending projects on GitHub for web developers - 12th March 2021 GitHub その後、Sweetalert2 を見つけたので、追記。// 2021/04/05 お試し See the Pen SweetAlert by YAMADA Nobuko (@e99h2121) on CodePen. See the Pen SweetAlert2 by YAMADA Nobuko (@e99h2121) on CodePen. <script src="https://unpkg.com/sweetalert/dist/sweetalert.min.js"></script> <button type=“button” onclick="basicSample()">やさしいアラート</b
今回の目的 前回までに青空文庫から梶井基次郎の著作をダウンロードしたり、形態素解析を行うためにMeCabをインストールしたりしてきました。今回は、いよいよこのデータを使って文章を生成してみます。といっても、まだディープラーニングの分野には踏み込むことはしません。ここでは「マルコフ連鎖」と呼ばれる手法を使って、文章を生成してみるだけです。 実際にはこんな文章が生成されました。 そして私は友の反省の為の金を貸してくれました。 何しろ俺は大嫌いなんだよ。 あの窓の外で、孫にあたる人間を集めてゐた。 一台の赤い実が目にも堪えることのない、早く返事をしながら涙をためた。 正直なところ、「うーむ」という文章も多いのですが、失敗も含めてやってみることが大事です（生成されたものが短文であれば、日本語としても解釈できるものもありますが、長文になると意味不明なものにしかなりませんでした）。 文章を生成するだけ
概要 OCRを使った文字読み取りの開発をしていると、読み取られたテキストと画像と見比べて結果の確認をすることがよくあります。読み取られたこの文字は画像のどこから出てきたのかとか、単語の区切りが不自然なときになぜそうなったのかとかといった確認の際には、テキストとその座標から画像中の該当箇所を見つける必要があり、人間が目視で行うにはなかなか大変な作業です。物体認識などのタスクでは、画像上に四角形のバウンディングボックスを物体名のラベルとともに描写して可視化していますが、OCRの読み取りの場合は文字が画像上で密に配置されていたりと、画像上に直接描写するには情報量が過多になってしまいます。なるべくインタラクティブに操作出来る形で情報を表示し、必要な部分だけを確認できるようにしたい場合が多いです。 この記事では、OCR読み取りの結果を画像上に描写して、インタラクティブに結果を確認する方法を紹介します
Firestoreセキュリティルールの基礎と実践 - セキュアな Firebase活用に向けたアプローチを理解する - Flatt Security Blog
こんにちは、株式会社Flatt Security セキュリティエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 本稿では、Cloud Firestore (以下、Firestore) を用いたセキュアなアプリケーション開発を行うためのアプローチについて説明するとともに、そのアプローチを実現するセキュリティルールの記述例を複数取り上げます。 本稿を読むことで、そもそも Firestore とは何か、どのように Firestore に格納するデータの構造を設計、実装すればセキュアな環境を実現しやすいのか、また、Firestore を利用するアプリケーションにおいてどのような脆弱性が埋め込まれやすいのかといったトピックについて理解できるでしょう。 なお、本稿は以前に投稿した記事と共通する部分があります。理解を補強するために、こちらの記事も適宜ご覧ください。 flattsecurity.hatenablo
はじめに 株価の時系列データが入ったcsvファイルがあればmplfinanceを使用すれば、pythonが動作する環境で簡単に株価チャートを表示させることができます。この株価チャートをwebブラウザでいつでも見れるようにするのが本稿の趣旨です。 使用するのは、python, mplfinance, flaskでこれらをまとめてdocker-composeでサクッと動かします。 実行環境 ディレクトリ構成 working_dir/ Dockerfile docker-compose.yml opt/ flask_chart.py share/ data/ 1000/ 1001.csv 1002.csv ... 2000/ ... 9000/ 9001.csv ... data/ ディレクトリの中に、1000/ ～ 9000/ のサブディレクトリを切ってその中に、「証券コード.csv」という名
概要 こんにちは。 衛星画像ファイルを処理して作成したファイルを保存する際に、逐一ファイル名を手動で付けていくのは面倒です。Linuxなりのコマンドラインでやってしまうのも一手ですが、pythonでNumpy Arrayの形で保持しているものをそのまま画像として保存できれば手間が少なくて済みそうです。f-stringsを使うことで「Numpy array→いい感じのファイル名で保存」手順が自動で進むので、簡単にご紹介できればと思います。f-stringsについての詳しい説明はこちらなどを参考にしてみてください⇒Pythonのf-stringsについてしっかり調べてみた 前提条件 Google Colabで実行 (記事執筆時点でのバージョンはpython 3.6.9) 辞書型配列の形で年月日とNumpy Arrayが紐づけられていること コード from PIL import Image #
pythonでスプレッドシートとSlackを連携させてBOTを作ってみる２/２(python+gspread+slackbot) - Qiita
pythonでスプレッドシートとSlackを連携させてBOTを作ってみる２/２(python+gspread+slackbot)PythonPython3gspreadslackbot はじめに 前回の記事では、Slack上でスプレッドシートにあらかじめ登録されている単語をBOTに送信すると、その意味を返してくれるというところまで実装しました。 今回はその続きです。 やりたいこと 単語の登録 登録されている単語の一覧出力 単語の削除 これら全てSlack上で完結させる コードを書いていく コードを追加するのはmy_mention.pyだけです。 @respond_to('登録：(.*)') def mention_func2(message, entry_word): entry_list = entry_word.split() entry_len = len(entry_list) v
こんにちは。クックパッド事業本部 買物サービス開発部の藤坂（@yujif_）です。 2020年10月にクックパッド iOS アプリで「買い物機能」をリリースしました。今回はこの新機能の開発にあたって考えたことや取り組みについてご紹介します。 買い物機能とは レシピから買い物へ 買い物からレシピへ 実は SwiftUI で作られている 技術選定の背景 1. 本番で早く検証し、サービス開発の効率を上げたい 実生活の中で使って発見を増やす UI の「作って壊し」をやりやすく 2. SwiftUI のリスクを抑えつつ導入できる見込みがあった クックパッド iOS アプリでは 2メジャーバージョンをサポート 機能・画面単位で切り分けやすいアーキテクチャ 【方針】View 層のみで SwiftUI を部分的に導入する 実装 既存のVIPER アーキテクチャへの SwiftUI の組み込み UIView
Background [OpenCV][C++]テンプレートマッチングを使って複数検出してみた、ではOpenCVのTemplateMatchingを使ってクリボーを検出していました。用意したクリボーの画像を上から下へ走査して形状が類似しているエリアを算出するのですが、上部の雲がクリボーと似ているらしくて雲とクリボーが一緒に出てくると雲の方が先に検出がかかってしまいました。 大雑把に類似度の高いエリアをトリミングして、その後でテンプレート画像とヒストグラムか背景差分を使って判定はできそうなのですが、今回は趣向を変えてyolov3を使った物体検出をしてみます。 Device CPU AMD Ryzan 5 1400 GPU GeForce GTX960 Mother Board MSI B450 GAMING PLUS MAX B450 Memory DDR4 8G × 4枚 = 32G CU
CSSの中央揃えで、最も万能で信頼できる実装テクニック
CSSは進化が早く、中央揃えのテクニックも一昔前のものよりも確実に使いやすくなっています。天地左右の中央に要素を配置する際に、要素の幅や高さが可変だったり、要素の数が増えても対応する最新の実装テクニックを紹介します。 現在主流の5つのテクニックからそれぞれの特徴と最も万能で信頼できるテクニックを評価します。 Centering in CSS by Adam Argyle 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 1. Content Center 2. Gentle Flex 3. Autobot 4. Fluffy Center 5. Pop & Plop 中央揃えに最適なテクニック はじめに CSSの中央揃えは、ジョークの対象にもなる悪名高い課題でした。しかし今日ではCSSはすべて進化し、素直にこれらのジョー
内容 Google Drive APIを使って指定の共有ドライブのディレクトリからファイル一覧を抜き出すためのメモ コード Python Quickstartと同じ関数の引数を変更すればOK import pickle import os.path from googleapiclient.discovery import build from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow from google.auth.transport.requests import Request from typing import Final from typing import List SCOPES: Final[List] = [ 'https://www.googleapis.com/auth/drive.metadata.read
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
はじめに 2年ほど前，私はGANというものに出会って感銘を受け，Qiitaで『SushiGAN 〜人工知能は寿司を握れるか？〜』というちょっと釣りっぽいタイトルの記事を書きました．中身はChainerのexampleにあったDCGANの実装を寿司の画像で学習させてみるというもので，下のようなモード崩壊気味の寿司画像を作って満足していました． あれから2年あまりが経ち，画像生成の技術は驚くべき発展を遂げました1．StyleGAN，そしてStyleGAN2が登場し，すぐには見分けがつかないほどの品質で1024x1024の人の顔の画像が生成できるようになりました [1]．そのインパクトは凄まじく，"This Person Does Not Exist"を皮切りに，GANで生成したリアルな偽物のサンプルをランダムに表示するWebサイトがちょっとした流行になりました．いくつか例を挙げると，次のような
特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を使ってみて便利だったこと - Taste of Tech Topics
こんにちは。機械学習エンジニアをしている古賀です。 最近は愉快な上司@tereka114 のもと、精度の上がらないモデルに四苦八苦しています。 そんな私が普段データ分析をする際に難しいことの一つとして、特徴量エンジニアリングがあります。 特徴量エンジニアリングとは、元のデータに新たな特徴量を追加することでモデルの精度を向上させるプロセスのことです。 この結果によってモデルの精度が大きく変わりますが、正しく実行するにはデータへの深い理解やデータ分析力が必要になります。 私もあまり得意ではないのですが、これを簡単にする xfeat という便利なライブラリがあると上司が教えてくれたので、実際に使ってみて便利だったことをまとめました。 ※本記事は、Pythonその3 Advent Calendar 2020 の15日目の内容になります。 目次は以下です。 xfeat とは 準備 実行環境 xfea
ときどき1行に満たないテキストは中央寄せしたいが、1行以上になる場合は左寄せしたいことがある。これはCSSだけで簡単に実現できる。 こんなHTMLを用意してみる。短いテキストと長いテキスト、どちらも同じHTML構造になっている。
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの竹本です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の3日目の記事です。 みなさまは2020年に買った中でよかったものはなんでしょう？ 私はiPadです。 最新 Apple iPad Pro (12.9インチ, Wi-Fi, 128GB) - シルバー (第4世代) 発売日: 2020/03/25メディア: Personal Computers 主にkindleを見開きで読むことに活用しています。 エニグモの福利厚生の一つ「エンジニアサポート」で5万円の補助を受けました。わーい。 https://enigmo.co.jp/recruit/culture/ そしてみなさまは馬券、買っていますか？ 馬券は競馬に賭ける際に購入する投票券です。 1口100円から、ネットでも気軽に購入することができます。(競馬は20歳から) 弊社にも
はじめに 画像を読み込んで Excel 上でセルの背景色で描画するプログラムを作ってみました。 きっかけは、研究室の先輩の Tweet でした。 VBAで画像読み込んで、エクセルのセルの色でその画像を再現するっていうクソプログラムを思いついたから誰か作って 画像そのものをいじるプログラムを組んだ経験あんまりないけど、興味があったので挑戦してみることにしました。 Excel の背景で描画なんてできたらおもしろいですよね 技術選定 VBA はバイト先で触ったことあるけど時代は Python かなと思ったので、Python とそのライブラリ Openpyxl で開発を進めることにしました。 使ったもの Python Openpyxl NumPy PIL VSCode Ubuntu-20.04 Excel おおまかに開発 実装していきます。 ライブラリのインポート 今回使うライブラリはこれ！ im
ブラウザで長いループや、重い処理をともなうループを回したいとき、同期的にJavaScriptを実行するとメインスレッドがブロックしてしまうので、ちょっとずつ細切れに分割して実行したい、ということがある。 昨日久しぶりに書いたら新たなパターンと出会ったので、これまでにどう書いてて今回どうなったかメモ。 setTimeoutする 以前(10年前とか)はこんなのをよく書いていた。 itemsがでかいArrayで、console.logがすごく重い処理だとして読んでください。 function iterateHeavyTask(items) { const startAt = new Date(); while (items.length > 0 && new Date().getTime() - startAt < 10) { console.log(items.shift()); } if (
minmax()はCSSの関数で、要素サイズの最小値と最大値を定義することができます。カードを配置するグリッド、記事を中央配置で画像を幅いっぱいにするフルブリードなど、ページのレイアウトやUIコンポーネントの実装に非常に便利です。 CSS Gridにおけるminmax()関数の実用的で、便利な使い方を紹介します。 A Deep Dive Into CSS Grid minmax() by Ahmad Shadeed 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに CSS Gridにおけるminmax()関数 minmax()のバリデーション minmax()をシンプルなグリッドに使用する auto-fitとauto-fillの相違点 minmax()の便利な使い方 考えなしに、auto-fitを使うことの弊害 終わりに
文中の文字を強調したいときどういった手法を使いますか？ 「文字を太文字に変える」 「文字の色を変える」 「アンダーラインを加える」 これだけでは、少しバリエーションが少ないようにおもいませんか？ そこで、今回は、cssで蛍光ペンのラインマーカーをテキストに配置する方法をご紹介します。 蛍光ペンといえば、誰しも教科書の重要な部分にマーカーを引いた思い出があるはずです。そんな、親しみやすく馴染みのある手法を使わない手はないですよね？ それでは、早速設置方法を見てみましょう！
Responsive Height Design -レスポンシブを高さの観点から、Webサイトやスマホアプリの実装で役立つテクニック
レスポンシブ対応と言うと、通常は幅、水平方向のサイズのバリエーションですが、最近では高さ、垂直方向のサイズに対するニーズも高まっています。スマホではさまざまな高さのサイズがあるだけでなく、横向きのランドスケープもあります。またデスクトップでもブラウザをスクリーンいっぱいの高さにしているとは限りません。 レスポンシブを高さの観点から考慮した、Webサイトやスマホアプリの実装で役立つCSSのテクニックを紹介します。 Responsive Height Design by Ahmad Shadeed 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに なぜ高さに対してテストするのか デベロッパーツール CSSで垂直方向を考慮する 垂直のメディアクエリの使用例 終わりに はじめに Responsive Height Design！
Pythonで進捗表示したい！ - Qiita
概要 時間のかかる処理を実行した時、応答がないと「今どれくらい処理が進んでいるのか」「というか動いているのか」などなど、不安になることってありませんか？ありますよね？そう、あるんですよ(3段活用)。 ということでループ処理の進捗状況を表示する方法を覚書しておきます。 ↓↓↓ちなみにこんな感じです↓↓↓ 何かの役に立ちましたらぜひLGTM・ストック・コメントいただけると嬉しいです。 Vimmerはよければこちらもどうぞ見てってください↓ VimでPython書きたい人へ 深層学習についても実装混じりでいろいろ書いてます(DNN〜CNNまで)↓ 深層学習入門 ~基礎編~ 目次 パッケージtqdmの利用 tqdmでネストループの進捗表示 自分で作ってみる エスケープシーケンス プログレスバーを作ってみる 発展：ANSIエスケープコード 20/11/17追記 パッケージtqdmの利用 進捗表示の王
再レンダリングを検知するコード
いつも再レンダリングを確認するときは Chrome の DevTool から Profiler 立ち上げて、'Highlight updates when components render.' のチェックを入れていたのですが、それやらなくても良いじゃんということに気づいたのでメモ。 import * as React from "react" import { StateContext } from "./app" export const Count = () => { const context = React.useContext(StateContext) const getColor = () => Math.floor(Math.random() * 255) const style = { color: `rgb(${getColor()},${getColor()},${
PyTorchでDCGANを作ってみよう
そこで、今回は「CNNなんて怖くない！ その基本を見てみよう」や「PyTorchで畳み込みオートエンコーダーを作ってみよう」などで取り上げた畳み込みニューラルネットワークを利用して、GANを構築してみることにします。 実際の構成は、次のようになります。以下ではConv2dクラスとConvTranspose2dクラスのみを含めてありますが、BatchNorm2dクラスおよびtorch.nnモジュールが提供する活性化関数クラス（torch.nn.Sigmoidクラス、torch.nn.Tanhクラス）も使用します。訓練データと偽物のデータの識別と偽物データの生成の中心的な処理はこれら2つのクラスが請け負うということです。 識別器（ディスクリミネーター）では、CNNで使用するConv2dクラスにより訓練データおよび生成器（ジェネレーター）から入力されたデータを最終的に0～1の値へと変換していきま
Vue.js と AWS サービスを使って問合せした人の感情を判定するフォームを作る - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、JAWS-UG 浜松支部の松井です。 近年、機械学習、AI に対する注目が集まっています。しかし、何らかの機械学習を活用した仕組みを 1 人で 0 から作るのはなかなかハードルが高く、機械学習で重要になってくるビッグデータの収集も大きな問題になってきます。 AWS では、こうした問題を解決してくれる、機械学習を誰でも簡単に活用できるサービスが多数提供されています。 今回はその中でも、機械学習を使用してテキスト内でインサイトや関係性を検出する自然言語処理 (NLP) サービス Amazon Comprehend を活用して、 問合せした人の感情を判定してくれるフォームを作ってみようと思います。 機械学習、AI 活用といっても、どこから手をつけたらいいか分からない 日常の生活や業務でどの様に役に立てれば良いか分からない という方も多くいらっしゃると思いますが、Amazon Comp
Azure Computer Vision APIでテキスト抽出（Read API）やーる（Python3.6） - Qiita
import json import os import os.path import sys import requests import time import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon from PIL import Image from io import BytesIO # import cv2 subscription_key = "<your subscription key>" endpoint = "<your API endpoint>" # endpoint = "https://japanwest.api.cognitive.microsoft.com/" text_recognition_url = endpoint + "vision/v3.1/read/ana
この記事は DevFest 2020 の Google Apps Script 入門 2020 で紹介しました。 はじめに Google Apps Script では非常に簡単に Google Apps （スプレッドシート、 Google カレンダー、 Gmail、 Google Drive など） 間の連携ができます。例えば Google カレンダーのイベント一覧をスプレッドシートにエクスポートする際には以下のような処理の流れになります。 Google カレンダーからイベント一覧を取得 スプレッドシートに入力する形式にデータ変換 Google スプレッドシートに値を挿入 1, 3 のような Google Apps から取得、挿入する部分はよく使い回す部分となるので、スニペットとして使い回すと便利です。今回は私がよく使うスニペット集を紹介しようと思います。 スプレッドシート スプレッドシー
前にQiitaに書いた「Twitter 誹謗中傷撃退マシン」の記事は出来が良かったのにLGTMが伸び悩んでたため、疑問に思っておりましたところ。いちいち誹謗中傷ワードを配列に入れるのを面倒くさがられたのではと思いDeep Learningの力を借りました。 本記事の目的は前回同様 SNSの誹謗中傷をテクノロジーの力で救うこと です では、行ってみましょう！！！ 事前知識 前回の記事で事前知識を学習して進めてください Twitter 誹謗中傷撃退マシン 誹謗中傷識別AIを作ろう word2vec, RNN(LSTM)を使ってモデルを作ります。データは"umich-sentiment-train.txt"という評判分析によく使われるデータセットを使います。 word2vecモデル Kerasを使って作成します。word2vecとは一言で言うと人間の言葉をベクトル(数字)におくアルゴリズムです。
古くて新しい2値化画像処理を動かしてみる(ECCV 2020論文) - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 今年の8月に開催されたECCV 2020のacceptされた論文のなかに、使い古された2値化画像処理をもとにした論文(+実装)があり気になったので、今回はそちらを少し調べて動かしてみた結果をご紹介します。 対象論文 A Generalization of Otsu’s Method and Minimum Error Thresholding 要点 簡単にいうと「既存手法をまとめて、ちょっとだけ融通の効く2値化画像処理にしたもの」の提案です。 ヒストグラムベースでの2値化しきい値を自動決定する手法 下記の既存手法を特殊ケースとして内包できるよう、一般化した式にまとめた Kittlerの2値化(MET: Minimum Error Thresholding): 2クラスの正規分布が存在すると仮定し、分布の重なる範囲にて別クラスに該当する画素が最
こんにちは！システム部の田代と申します。 今年の4月、コロナ禍の中で入社して以降ほぼリモートで仕事をしています。 メンテナンスのために久しぶりに出社したらオフィスのフロアを間違えました。 業務では専らPHPを使っていますが、プライベートではiOSアプリを作っています。 今回はビーコンを使ったアプリを作ってみたく、その過程を記事にしようと思います。 まずはビーコンの基礎知識から。 ビーコン（Beacon）とは ビーコンは、地上にある無線局などから発射される電波（あるいはIR（赤外線）のような高周波の電磁波）を航空機・船舶・自動車などの移動体に搭載された機器で受信することにより、位置をはじめとした各種情報を取得するための設備である。 Wikipediaより引用 というものですが、モバイル機器で使用するビーコンは、主に低消費電力の近距離無線技術「Bluetooth Low Energy」（BLE
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検索エンジンPyTerrierを使った日本語検索パイプラインの実装 - エムスリーテックブログ
PC/macOSのマイクがミュート状態か入力中かを表示するアプリを書いた
絵文字の色をCSSで反転させて引き伸ばすと背景画像になる - hitode909の日記
CSSのinsetプロパティで上下左右の中央に配置する時の「position: fixed;」での新しい記述方法
CSSで画像の上に表示するテキストをより読みやすく、より美しくするテクニック・実装方法のまとめ
［文章生成］PyTorchのRNNクラスを使って文章生成を行う準備をしよう
［文章生成］マルコフ連鎖で文を生成してみよう
Python&Plotlyを使って、OCR結果を画像上でインタラクティブに可視化する
flaskで作った株価チャート配信サーバー - Qiita
f-stringsで衛星画像ファイルに名前を付けながら保存(Python) - Qiita
SwiftUI を活用した「レシピ」×「買い物」の新機能開発 - クックパッド開発者ブログ
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Python: Google Drive APIで共有ドライブからファイル情報を取り出す - Qiita
SushiGAN2 〜この寿司は実在しません〜 - Qiita
CSSでテキストが1行に収まるときだけ中央寄せする
競馬必勝本は本当に当たるのかを検証！〜Pythonで実装する馬券自動選択ツール〜 - エニグモ開発者ブログ
画像を読み込んでExcel上でセルの背景色で描画するプログラム作ってみた - Qiita
JavaScript 長いループ 分割 - hitode909の日記
しっかり理解しておくと便利なCSSのテクニック、minmax()関数の使い方
【css】蛍光ペンで引いたようなラインマーカーをテキスト上に設置する方法
Google Apps Script でよく使うスニペット集 30 選 - Qiita
Twitter 誹謗中傷撃退マシン(最強版) - Qiita
ビーコンを使ってiOSアプリを作ってみた - GMO Research & AI Tech Blog