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業務やプライベートでのハンズオンを通して得た知見を元に、dockerfileの実践的な書き方を記載いたしました。 軽量なdocker imageを作る観点とセキュリティーの観点を踏まえた内容になっております。なにか付け足す点などあればコメントいただければと思います。 軽量なimageを作る観点 軽量なimageの使用 Dockerfileでimageを指定する際に、軽量なimageを使用することが進めれている。 docker docsでも代表的な軽量なimageのalpineをおすすめしている。 Whenever possible, use current official images as the basis for your images. We recommend the Alpine image as it is tightly controlled and small in s
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ 「募ってはいるが、募集はしていない」 人たちへ GANにもオーギュメンテーションは超有効だった！DAだけでSoTA達成した最新論文を解説！ GANへの新しい正則化「ICR」が期待大な件&解説 U-Netを識別器に！新たなGAN「U-NetGAN」を解説！ 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Tra
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 昔から「名は体を表す」と言ひます。クラスの名前がクラスの果たす役割と一致してゐるかどうか常に考へ続けませう。 ImageInfo, AccountData, etc. Info って何やねん? Data って何やねん? ImageInfo って Image とはどう違ふねん?? FooInfo や FooData よりも好ましいかもしれない名前の例: FooAttribute, FooProperty, FooMetadata, FooDescription FooConfiguration, FooSetting, FooParame
Philipp Hauer's Blog Engineering Management, Java Ecosystem, Kotlin, Sociology of Software Development Posted on Oct 14, 2019. Updated on Jun 12, 2022 Putting a fat jar into a Docker container is a waste of storage, bandwidth and time. Fortunately, we can leverage Docker’s image layering and registry caching to create incremental builds and very small artifacts. For instance, we could reduce the e
Annotationツール SSDやYOLOなど種々の物体検出のアルゴリズムがありますが、それらを自分の関心のある問題に適用しようと思うと、問題に合わせた教師データにより学習する必要があります。そして、そのためには教師データを用意する必要があるわけですが、それを行うAnnotationツールはというと、 List of manual image annotation tools - Wikipedia たくさんあります。どれがいいのだろう、、と思い、いくつか実際に試してみました。 まず、それぞれのツールのgithubレポジトリで、スターの数、コミット数、最新コミット日時等を見て、以下をピックアップしました。 tzutalin/labelImg: LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding b
いまいち条件がわかりませんが、一度Decodeされたデータは再度Decodeしようとするとunknown formatになるようです。 Goのバージョンは1.6.2を使用しています。 依存ファイルは以下のとおりです。 import ( "bytes" "image" "image/gif" "image/jpeg" "image/png" "io" "os" ) ダメな例 まずはダメな例です。 file, _ := os.Open("./image.jpg") img, _ := jpeg.Decode(file) conf, encode, err := image.DecodeConfig(file) // unknown format DecodeでもDecodeConfigでも再現します。これは困ります。 対処法1 ファイルを開き直すことで解決します。 file, _ := os.
Fast & efficient imagecompressionOptimize JPEG, PNG, SVG, GIF and WEBP
はじめに こんにちは、普段はPawooの開発を担当している新卒エンジニアのabcangです。 最近話題のHeadless Chromeを使って魚拓を作ってみましたので、その話をします。 結論から言うと、こういうものができました。 以下、詳しくお話していきます。 日々行われるデザイン変更をどう把握するか pixivには毎日新機能やUIの変更がデプロイされており、どんどんページが変わっていきます。 ある日、ディレクターから「デザインの変更履歴を追うための魚拓ツールがほしい」と相談されました。魚拓ツールがあると、なにか数値の変動があったときにデザインの崩れを確認したり、過去のデザインを振り返ったりするときに便利とのことです。 ちょうどそのタイミングでHeadless Chromeが利用できるGoogle Chrome 59がリリースされていたので、試すいい機会だと思い引き受けました。 Headl
import static org.apache.commons.codec.binary.Hex.encodeHexString; import static org.apache.commons.io.FileUtils.openInputStream; import static org.apache.commons.io.IOUtils.closeQuietly; import static org.apache.commons.io.IOUtils.toByteArray; public static String getFileHeader(File f) { if (f.length() == 0) { return null; } else { byte[] b = new byte[8]; InputStream in = null; try { in = openInp
テックから、本体の厚みがわずか1センチ、重量が42グラムと薄くて軽い2.4インチ液晶搭載のドライブレコーダー『TECDVRVGA』が登場しました。 最大の魅力は何と言ってもその価格。動画・音声記録/写真撮影などの機能はもちろん、サイクル録画（古いファイルの自動上書き）や動作検知機能を搭載して、たったの3980円。これまで価格がネックでドライブレコーダーの導入を見送ってきた方は、これを機に購入を検討してみてはいかがでしょうか？ 軽量、薄型でコスパ優秀 2.4インチ液晶画面搭載ドライブレコーダーTECDVRVGA 本製品は動画・音声記録/写真撮影ができる2.4インチ液晶搭載のドライブレコーダー。昼間だけではなく夜間の撮影も可能。古いファイルから自動上書き録画するサイクル録画対応なので、SDカードの容量不足で録画ができなかったなんてこともありません。 シガーソケット給電で、12V車だけでなく24
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The Google Hosted Libraries is a stable, reliable, high-speed, globally available content distribution network for the most popular, open-source JavaScript libraries. Google works directly with the key stakeholders for each library effort and accepts the latest versions as they are released. Libraries To load a
固定したカメラで撮った動画で、画素ごとに時間について平均を取れば、（適当な速度で）動くものを消せます。Mathematicaだとこんな感じです。（参照：フリーソフトウェアを使う方法） Export["result.jpg", Image[Mean[Map[ImageData, Import["movie.mov", "ImageList"]]]]] おまけ：フレームの平均を計算していく過程（最初の5秒を30秒で） 詳細：風景から歩行者が消えていく様子（リアルタイム版） 追記：画質的には平均ではなく中央値や最頻値を使った方がいいかもしれませんが、「手軽」ではなくなります。「平均でもできるんだ」という「手軽」さの実例だと理解していただければと思います。 中央値：MeanをMedianに置き換えるだけで試せますが、計算時間・消費メモリともに増大します。平均なら約90秒で終わるこの動画（1280x
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