子供と楽しむ電子ピアノ 最近以下のような記事を読んで、そういえばうちにも電子ピアノあったことふと思い出しました。 上記記事で紹介されているのは、8〜10万円するYAMAHAさんの高級電子ピアノですが、我が家で使っているのは、KORGというメーカさんのB1という電子ピアノです（以下リンクで紹介しているものの前の機種です）。 KORG 電子ピアノ B2 WH 88鍵 ホワイト ダンパーペダル、譜面立て付属 3か月無料オンラインピアノレッスン付 メディア: エレクトロニクス スタンドと椅子は付属していないので、別売りのスタンドも買いました。椅子は適当なやつを使っています KORG 電子ピアノ B1/B2/B2N 専用スタンド STB1-WH ホワイト メディア: エレクトロニクス 我が家の場合は、娘のために買ったわけではなく、私が自分用に買ったものです。あまり弾かないので処分しようかと何回か思っ

2015.10.14 日本でわずか10％！ なぜITエンジニアは「かな入力」を使って仕事効率を図るのか？ 日本国民のおよそ90%以上が、PCでの文字入力の際にローマ字入力を選択しているそうです。当然、残り10％は「かな入力」ということになりますが、この少数派でありながら最大の仕事効率化を達成しているのがまぎれもなくITエンジニアという存在です。 かな入力には、ローマ字にはないどんな魅力があるのでしょうか。また、ローマ字でも効率的な入力方法はあるのでしょうか。もしキー入力方法に特に関心のないビジネスマンが、「ITエンジニアの効率的なキー入力」を取り入れたら、多くの仕事効率化につながり、きっと生産性が向上すると思います。今回は、そんなエンジニアならではのキー入力術をご紹介します。 左右の手をスムーズに交互に動かす！「Dvorak配列」のローマ字入力術 ▲Dvorak配列で、「I am writ

販売終了：「Vue.jsとFirebaseで作るミニWebサービス ~初めてのサーバーレスSPA~」 PDFダウンロード版 #技術書典 ※内容が古くなってしまったため販売を終了しました。 4月22日に開催された"技術書典4"で頒布し、現在800部以上売れている「Vue.jsとFirebaseで作るミニWebサービス 〜初めてのサーバーレスシングルページアプリケーション〜」のPDFダウンロード版になります。 この本の目的・ターゲットは？主に簡単なWebサイトを作った事があるWebフロントエンド初心者の方が、本書を通じてSPAの基本を掴み、簡単なWebサー ビスが作れるようになることを目的として

こういうことを書くと叩かれそうなんで、怖いですが 「モレスキン、高いです！」 うわ、言っちゃった。でも、同じように考えている人多いみたいです。 間違いなくカッコいいし、ピカソもヘミングウェイも愛したブランド品と聞けば使いたくなるのは人情ですよね。僕自身、モレスキンを使い倒して本棚に並べてライフログにすることは「夢」のひとつであります。 文房具に関していうと根っからの浮気性で、次々新しいものを使いたくなるのでモレスキンだけってことは絶対にありえないのですが、若かりし日にはこんな妄想を抱いておりました。でも、カッコイイしブランド名には弱いですよね。 しかし、モレスキンの品質はあの価格に見合うのだろうか？と、よく疑問に感じているのでついつい書いてしまいます。このモレスキンの価格にどう立ち向かっていくべきかを書いておきますね。 このタイプのモレスキンだとアマゾンで購入しても￥２８００です。 性能の

2018年4月22日（日）に開催された「技術書典4」にて即完売した「マンガでわかるDocker」のダウンロード版です。 ☆アップデート情報：2019年5月12日に、内容を最新版にアップデートしました シリーズ累計5500部を突破『マンガでわかるDocker①』の冊子版は開始即完売、その後ダウンロード版と合わせて2500部を突破しました！ 2018年10月に出た続編の『マンガでわかるDocker② 〜開発環境を作ろう編〜』と、2019年2月に出た『マンガでわかるDocker③ 〜AWS編〜』と合わせると、シリーズ累計5500部を突破しました。 ▼マンガでわかるDocker①・②・③ マンガでわかるDocker ①はどんな内容？ レベル感 「Dockerって何？　どんなことができるの？」 「とりあえず軽くさわってみたい」 そんな方にオススメな、Dockerのキホンがわかるマンガです！ 目次 D

Watershed algorithm 接触する物体をうまい具体に分離（セグメンテーション）して認識してくれるアルゴリズム OpenCVでも利用可能 結構古典的なアルゴリズム watershed = 分水嶺？ 画像の輝度勾配を山と谷の地形図に見立て、そこに水を流すイメージをした時に、水を貯める分水嶺（壁）を"輪郭"として判定する手法 参考: The Watershed Transformation 要は、"オブジェクトの輪郭"を正しく判定するアルゴリズム 実際に動かしてみる 以下、watershedの公式チュートリアルを追っていきつつ、補足内容を追加 ※ 以下、Jupyter notebook上で実行した結果を貼り付けているので、下記のアウトプットやコードの細かいところはJupyter notebook上の実行想定で。 以下、同内容のJupyter notebookをGithubにおいてあ

1970年生まれ。京都大学大学院工学研究科応用人工知能論講座修了。マッキンゼー・アンド・カンパニーにてキャリアをスタートし、NTTドコモのiモード事業立ち上げ支援、リクルート、ケイ・ラボラトリー（現KLab）、コーポレートディレクション、サイバード、電子金券開発、リクルート（2回目）、オプト、グーグル、楽天の事業企画・投資・新規事業に従事。経済産業省対外通商政策委員、産業技術総合研究所人工知能研究センターアドバイザーなどを歴任。 単著に『ネットビジネス進化論』『ITビジネスの原理』『どこでも誰とでも働ける』、共著に『アフターデジタル』『ダブルハーベスト』などがある。 どこでも誰とでも働ける マッキンゼー、リクルート、Google、楽天など12の会社で活躍し、「AI以後」「人生100年時代」の働き方を先駆けて実践するITのエヴァンジェリストが、圧倒的な経験をベースに記す新・仕事論。 バックナ