役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
ラズベリーパイ使って宅配便の再配達を撲滅した話（総集編） - West Gate Laboratory
概要 外出時でも荷物を受け取れるように、ラズベリーパイを使って受取までのプロセスをほぼ自動化した話。 我が家がオートロックマンションのため、共同玄関をどうセキュアに開けるかがキモ。 背景 私は宅配便の受取が苦手である。 時間指定できるならまだマシだが、指定したその２～３時間どのタイミングで来るかもわからず、待っていなければならないのは苦痛である。 以前はコンビニ受け取りもしていたが、やはり段ボールを抱えて家まで帰るのは面倒である。（我が家は3件隣がコンビニだがそれでも面倒は面倒） 時間指定ができない宅配便などは、もう諦めて一度不在票入れてもらってその上で時間指定で受け取っていた。配達員の方々には申し訳ないがそうせざるを得ない。 日本の宅配便の約6件に1件が再配達 一人暮らし、共働きが多い現在、再配達率は相当多いのでは？と思い調べてみたところ、国土交通省の発表では平成31年度4月の段階で16
自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita
はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ！」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
2022年度に未踏ジュニアに採択されたクリエイターが、5月から半年間取り組んできたプロジェクトについて発表を行う「未踏ジュニア 成果報告会」。ここで五島氏と、メンターの尾藤氏が登壇。「カラスからゴミを守るシステム」の開発理由から成果について報告します。 五島氏の自己紹介 尾藤正人（以下、尾藤）：メンターの尾藤です。僕がメンターをさせてもらった、五島くんのカラスを追い返すシステムの発表をお願いしたいと思います。五島くん、どうぞ。 五島舜太郎氏（以下、五島）：はい。みなさんこんにちは。五島舜太郎です。僕は今回「scairecrow」という、カラスからゴミを守るシステムの開発を行いました。 （会場拍手） ありがとうございます。scarecrowとは英語でカカシを意味する単語ですが、今回は「AIの機能を内蔵したカカシ」という意味を込めて名付けました。 では自己紹介です。年齢は13歳、中学1年生です
渋谷の交差点から人をじわじわ消す
渋谷のスクランブル交差点にはいつも大勢の人がいる。人のいない純粋な交差点の写真を撮ろうと思ったら、すごく早朝に来るしかなくてたいへんだ（それでも誰かしらはいる）。 昼間の渋谷でも人のいない写真を撮る方法を考えてみたので、試してみた。 渋谷に人がいない写真を撮りたい 渋谷のスクランブル交差点みたいな場所で、人のいない写真を撮るための方法の１つは、長時間露光だ。 カメラのシャッターをあけっぱなしにして何秒間も撮影すると、なんとなく人がいなくなったような写真を撮ることができる。 こんな感じの写真、見たことありますよね。 長い時間やればやるほど人が消えるんだけど、それでも人の足元みたいにあまり動かない部分がぼやーっと残ってしまう。 これをなんとかする方法を考えてみた。 もっとも長い時間を占めていた色をそのピクセルの色とする ふつうの長時間露光は、言ってみればピクセルごとに色を時間で平均したものだ。
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
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技術ようつべチャンネル集 - Qiita
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）