一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
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
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
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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
iOSのスマホでheight: 100vh;を定義してビューポートの高さいっぱいに表示したいのに、アドレスバーが表示されているとその分下が隠れて表示されてしまい、高さいっぱいにならないのを解決する方法を紹介します。 CSSのみのテクニックで、JavaScriptは必要ありません。 height: 100vh;だけでなく、min-heightやmax-heightでも機能します。 PostCSS 100vh Fix -GitHub PostCSS 100vh Fix 注意点 使い方 PostCSS 100vh Fix PostCSS 100vh Fixは、100vhのiOSの挙動（バグ？）を修正するPostCSSのプラグインです。ピュアCSSのソリューションで、JavaScriptは必要ありません。 高さいっぱいに表示したい時に、height: 100vh;だけを定義してもiOSでは期待通り
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。
Webにおける表現はどんどん進化しています。Webサイトには当然のように動画が埋め込まれるようになり、CSSやSVG、canvasでのさまざまな表現が頻繁に見られるようになりました。さらにAR、VRといった表現も台頭し筆者も毎日ワクワクしながらインターネットの海を泳いでいます。 その中であまりメジャーではないと感じるのは「音」による表現です。もちろん音を用いた素晴らしいWebサイトはたくさんありますが、環境の制約が視覚表現以上に大きいため多くは見られないのでしょう。 とはいえ、音と視覚表現を組み合わせることによって表現できる世界観、インタラクション、その他諸々は計り知れないと筆者は思っています。今後オーディオなどの技術の進歩によって上記で述べた制約も乗り越えられるようになるかもしれません。時代を先どりしたい読者に向けて、今回の記事ではWebで音を扱う技術Web Audio APIについてお
ブラウザーで新たにインタラクションやアニメーションを作る時、皆さんはどのようにして使う技術を選んでいますか？ 使い慣れたライブラリに機能がないかドキュメントを調べてみたり、流行りのキーワードであればGoogle等で検索してみることも多いでしょう。一方、独自のビジュアル表現やアニメーションの場合、そもそも検索するキーワードがわからないことも多いのではないでしょうか？ この記事では、webのビジュアル表現・アニメーションを実現するベースの技術であるCSS・SVG・Canvas（WebGL）の3つについて、それぞれのできること・できないこと（得意・不得意）を作例とともに紹介します。 クイズ：どうやって実現する？ webでできるさまざまな表現 下の図はこの記事で紹介する9つのサンプルを並べてみたものです。すべてのサンプルはCSS・SVG・Canvas（WebGL）のいずれかを中心に実装されています
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Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
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 (
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
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
複数のセレクタを1つにまとめられる:is()、セレクタの詳細度を0にする:where()、CSSの新しい疑似クラスが、SafariとFirefoxで利用できるようになりました。 そんな:is()と:where()の便利な使い方を紹介します。 CSS :is() and :where() are coming to browsers 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。 CSSの新しい疑似クラス「:is()」「:where()」がブラウザに登場 :is()を使用すると、繰り返しを減らせる :where()を使用すると、詳細度を低くキープできる CSSの新しい疑似クラス「:is()」「:where()」がブラウザに登場 CSSの新しい疑似クラス「:is()」「:where()」が、Safari（Tech Preview 1
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
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
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
年末年始の自由研究として、CSSだけでLive2Dを動かすことができないかを試していました。紆余曲折あったものの、なんとか動きそうということが分かったのでひとまず情報共有。 Live2Dとは Live2Dは、2Dのイラストをモーフィング技術を使ってアニメーションさせるソフトウェアです。あのアプリゲームのキャラクターや、あのVTuberを動かすために使われています。 かわいい！！！ モデルデータを表示させる Source: CSSLive2D/src/01_parse at master · spring-raining/CSSLive2D · GitHub まず、Live2D公式サイトにあるサンプルデータのキャラクターを画面に表示させることを目標としてみます。各キャラクターはそれぞれモデルデータ (Haru.moc3)、テクスチャ画像 (*.png)、表情データ (*.exp3.json)
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
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
Reactアプリを作成 Material-UIで管理画面を作るためのベースとなるReactアプリを作成します。 Create React App Create React Appで新しいReactアプリを作成します。 npx create-react-app react-material-ui-sample --typescript プロジェクトのディレクトリへ移動して実行します。 cd react-material-ui-sample npm start ブラウザにReactアプリが表示されます。 ディレクトリ構成 ディレクトリはあまりネストさせすぎずシンプルな構造にしました。コンポーネントの分け方はAtomic Designを参考にしています。 src/ ├ components/ │ └ atoms/ # 原子（個々のパーツ） │ └ molecules/ # 分子（原子の集合体）
はじめに 「GASでQRコードを使った同人頒布会向け予約システムを作った話」の続きです。 半年ほど前、日本最大級のアナログゲーム頒布会である「ゲームマーケット2018春」で、上記の予約システムを実際に運用してみたところ、 （こちらからの声かけ後を含め）QRコードを提示してくれたのは6割弱 0.5割くらいの人がガラケーないしキャリアメールのため、QRコード自体を受信できていない という問題にぶち当たりました。 QR コードが提示されなかった場合、スマホの Google スプレッドシートアプリから予約番号 or 名前を検索していましたが、いまいち操作性がよろしくない1。 というわけで、いっそスプレッドシートを外部 API 化して、スマホアプリから予約情報の検索＆購入確定できるようにして、なんならアプリに QR コード読み取り機能も埋め込んじゃおう、というのが今回の趣旨です。 PWA (Prog
【GAS x Vue.js】JavaScript のみで今、家計簿をつくるとしたら【ハンズオン付き！】JavaScriptGoogleAppsScriptVue.jsQiita夏祭り2020_パソナテック 「JavaScriptのみ」＆「無料」＆「サーバーレス」なスプレッドシートと連携した家計簿をつくる方法を考えてみました。 実際に家計簿アプリを作るハンズオン付きです！ ※こちらの記事は一部古い内容となっております。 Zennに投稿している本を更新していますので、よければこちらをご覧ください。 https://zenn.dev/matsu7089/books/gas-account-book なにを作ったの？ Web上でデータを登録すると、スプレッドシートに反映される家計簿アプリです。 実際のページはこちら。使い方は「家計簿アプリお試し方法」で説明します。 データ追加の他に、データ編集と
今個人で作ってるアプリの 認証 + Graphql の部分を抜き出して GitHub に公開した。 mizchi/next-boilerplate-20200727 next.js + vercel + firebase は (パーツを良く選べば) 最高 next.js はルーティングを持つページを作るには最高で、サーバー、静的サイト、JAM スタック、AMP と必要に応じて選択できる。React ベースならこれ一択。 認証サーバーの実装は毎度疲れるし、Firebase Athunetication はこの点においては OAuth Secret を置くだけ + Custom Provider も作れるので、最高。 それと比べて firestore は、ちょっと前に firestore べったりでアプリを試作したことがあったのだが、型がないためにかなり扱いづらく、また読み書きの速度が遅くパフ
序章 やっほー。原です。 休日にだらだら YouTube みてたら、こんな動画がおすすめに出てきたよ。 https://youtu.be/_suZM2y9wyA 最近スプラトゥーンの実況動画しか観ないから、急にこんなん出てきてびっくりしたよ。 普段観ないジャンルの動画がおすすめに出てくるとなんかポチって押しちゃうよね。 この人が言う必勝の賭け方がえれぇシンプルだったから、 「これなら簡単にシミュレーションできるやん！」 って思って、実際にやってみた。 前提 動画曰く 「ルーレットやバカラのように、当たった時の配当が 2 倍や 3 倍になるゲームにおいて有効です。」だって。 バカラってなに？ それはそうと、今回は 当たる確率が ${\frac{1}{2}}$で当たったらベット額の 2 倍ゲットできるゲームっていう前提でシミュレーションするよ。 あと、資金は無限っていう前提でやるよ。これ重要。
概要 Google翻訳APIをPythonで実行するでは、四苦八苦しながらも、Google翻訳APIにより、テキストファイルに書かれた英文を日本語に翻訳するPythonスクリプトを書いた。 元々の動機は論文の翻訳する際に、ちまちまGoogle翻訳にコピペするのが面倒くさいということであった。 そこで今回は、Pythonスクリプトを拡張し、PDFの論文を一気に翻訳するようにしたので共有したい。 そもそもなんで日本語に翻訳して論文を読むの？ もちろん、細かい内容は原文を精読する必要がある。そりゃそうだ。 日本語で読む理由はなんといっても、論文の内容を俯瞰的に把握できるということに尽きる。 俯瞰的に把握できることで、以下のメリットがある。 俯瞰的に把握した上で原文を読むことになるため、より早く理解することができる。 俯瞰的に把握できるため、原文を読む前に、自分にとって読む必要がある論文かどうかか
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
Intro <img> や <picture> で srcset に複数の画像を指定することで、デバイスに応じて適切な解像度の画像を提供することができる。 この画像が、どういった条件で選択されるのかを頭では勝手に理解していたつもりだが、理解とは違う挙動があったため、仕様と実装を確認した。 その記録を記す。なお、先に言うがどのブラウザも 仕様に準拠して 実装されている。 srcset attribute まず以下のようなコードを考える。 <style> body { margin: 0; } </style> <body> <img id=hero_image src=320x240.png srcset=" 320x240.png 320w, 640x480.png 640w, 800x600.png 800w, 1024x768.png 1024w, 1280x960.png 1280w
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。
CSSはWebページの見た目を整えるものですが、ちょっと違う使い方もできます。たとえば、予期せぬ横スクロールが発生した時、以下のようにすることで全ての要素のアウトラインが表示され、不用意にはみ出している部分が視覚的に分かりやすくなります。 * { outline: 2px solid red; } これを応用してタグの不適切な利用部分をハイライトできます。 このような不適切なタグ利用を検知して警告する「デバッグCSS」を作ってみました。このようなCSSをLintのようにする使い方は#lintHTMLwithCSSのハッシュタグで海外でも考案されています。仕様上許可されないものは赤色で点滅、ダメではないが、やらない方がベターなものは黄色で点滅するようになっています。 当記事では下記のデモを見ながらだと理解を深めやすいので、合わせて読むことをオススメします。 サンプルを別ウィンドウで開く コー
〜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 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
PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ
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！
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
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()},${
Androidのダイアログを作ろう - サンプルコードで学ぶAlertDialogの使い方の基本からカスタマイズ Androidでの通知の仕組み「Dialog」の代表格であるAlertDialogには、ユーザーに選択を促す場合以外に、自由度の高い画面を作れる機能があります。この記事では、サンプルコードとともにAlertDialog.Builderクラスを使って用途別にダイアログを構成する情報を設定する方法、カスタマイズを行う方法について説明します。 PCでもモバイルでもWebのサービスでも、ユーザーに重要な情報を伝えたいときや選択肢から選ばせたい場合などに、「ダイアログ」というUIが使われます。Androidでは、ユーザーに対する通知の仕組みとして「Snackbar」「Toast」「Dialog」などが用意されています。 コンポーネント 主な用途
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
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
自然言語処理に限らず、機械学習関連のプロジェクトではスタート時は、なるべく複雑なコーディングをせずにシンプルなベースラインモデルを低コストで作成し、そこからデータの傾向やタスクの複雑さを把握することが重要です。 ところが自然言語処理では前処理のコストが高く、最低限でも単語分割、ベクトル化、深層学習を用いる場合は事前学習された埋め込みベクトルを準備する必要があります。その後は他のタスクと同様にモデルの保存方法や、予測のパイプラインで悩みポイントを抱えることが多いと思います。 最近はAutoMLを始めとした機械学習の自動化が進歩し、初手から高性能なモデルをブラウザ上で数クリックで作成できますが、中身がブラックボックスである故に前述のデータの傾向やタスクの複雑さを把握することを目的とした場合には適切とは言えない側面があります。 本記事では自然言語処理を対象にモデルの中身が参照可能でかつ少ないコー
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