How to Learn iPhone App Development for Non-Programmers
2014年8月17日 スマートフォン 「iPhone/iPadアプリを作るのは難しい」。デザイナーの人は特にそう思い込んでいませんか？確かに新しいプログラミング言語を習得するには時間がかかります。しかし、一度「楽しい！」と思えばこっちのものです。その気持ちだけで難しいものも簡単に乗り越えてしまえるもの。そう、もう無敵です！どんなアプリでも作れるようになります！ここではアプリの開発方法よりも、「どうやって楽しく学習できるか」に焦点を当ててみたいと思います。 ↑私が10年以上利用している会計ソフト！ 準備しよう 必要なもの Mac OS Lion iOSアプリの開発は基本的にMac OSですすめることになります。Apple Storeでポチッちゃいましょう :P XCode 4 iPhone/iPadアプリの開発にはXcodeが必要になります。App Storeで最新のXcodeをダウンロード
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Use HTTPS for local development Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Most of the time, http://localhost behaves like HTTPS for development purposes. However, there are some special cases, such as custom hostnames or using secure cookies across browsers, where you need to explicitly set up your development site to behave like HTTPS to accurately rep
背景 今月始めにMicrosoftからRemote Development Extension Pack. というのが発表された。簡単に言うと、VSCodeでコードを書くOSとプラグインが実行されるOSを別にすることが出来る。 よくあるパターンで、「MacでNokogiriがビルドできません」「WindowsでESLintを実行するにはどうしたら良いですか」みたいな質問がある。 最終的にサービスを公開するときにはどうせLinux使うのに、開発するときしか使わない別のOSで同じものを動かす苦労って無駄だよなあ、と思っていた。 じゃあ最初からLinuxで開発すればいいかというと、最近の高度化したWeb開発はIDEの支援なしに実行することが困難で、RubyだったらRuboCop、JavaScriptだったらPrettierやESLintで文法チェックしてもらわないと人類にはついていけない。これら
6 Options for Low Budget Web Design / Development Projects
2014年7月23日 Webサイト制作, フリーランス Webサイト制作の依頼を受ける上で、クライアントの中には相場が分からず、必要最低額を遥かに下回る予算を提示する方もいます。多くの場合は必要な作業内容やかかる時間を説明すれば納得して頂けますが、時々「タダでできて当たり前」を前提とする方もいます…。うむむ。タダ…はちょっと行き過ぎですが、なるべく低予算のクライアントにも満足してもらいたいですよね。予算にあわせてできることがないか、考えてみました。 ↑私が10年以上利用している会計ソフト！ 1. 実装する機能を絞る 「必ず取り入れたい機能」「できれば取り入れたい機能」「取り入れられたら嬉しい機能」と、要望の優先順位を話し合い、予算に応じてできないものは思い切って削除したり、違う方法を考えて予算内に収まるように検討します。「時間 vs お金 vs クオリティ」でも書いたように、取り入れたい要
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
PHPをC++に変換して高速化する「HipHop for PHP」をFacebookが公開 : candycane development blog
アメリカ時間の昼ごろにTwitter上が一つのニュースで埋め尽くされました。 PHPをC++に変換して高速化する技術をFacebookが公開したというものです。世界中のPHPハッカーが注目する興味深いリリースという事でちょっと長いですが、リリースノートの和訳を行いました。 原文 http://developers.facebook.com/news.php?blog=1&story=358 Facebookにおいて重要なことのひとつが動作の速さです。過去6年間にわたって、PHPが提供する高速な開発ペースによって多くを成し遂げてきました。プログラミング言語としてみると、PHPはシンプルです。簡単に習得し、簡単に書き、簡単に読み、簡単にデバッグする事ができます。我々は他の言語よりも早くエンジニアを獲得し、それによってより早いイノベーションをすることができます。 今日、私は2年に渡って作業して
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
Appsamuck.com – Baru baru ini sering terdengar keluhan dari para member yang kehilangan saldo ketika ingin bermain dan baru login. Hal seperti ini tentu sering anda alami atau mungkin sebagian dari anda telah mengalami. Bermain judi online tentu memiliki arti tersendiri bagi tiap orang karena didalamnya terdapat kredit yang bisa dicairkan menjadi uang asli. Siapa yang tidak tergiur dengan uang asl
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Programming Contests, Software Development, and Employment Services at TopCoder
No negotiations. No onboarding. Work starts right away with our Talent Network.
Macaron | Visual component editor for Web development
Macaron is an open-source UI design tool to create and maintain Web Components.
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VSCodeのRemote Development機能が革命的な話。 - Crieit
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