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無料でKindleを読み上げるソリューション作ってたら、Audibleならぬオレディブルが出来てしまったが一向にかまわんッ自然言語処理DeepLearningKindleTextToSpeechOCR はじめに 三体Ⅲが発売されましたが、皆さんもう読みましたか？ 僕は発売日当日にKindleで購入したものの、全然読めていません。 このままだと永遠に読み終わらない危機感を感じまして、 読む時間がないならせめて「ながら聴き」したいと思いました。 しかしAudibleはまだ販売されておらず、 販売されたとしても上下合わせてで9,000円とかなり高額です。 また、スマホの設定でも読み上げることは可能ですが、 スマホが使いづらくなるので不採用です。 そこで、お金をかけずにPC上でKindleを読み上げる方法を実現したので紹介します。 特記 途中でKindleのスクリーンショットを行いますが、 スクリ

はじめに トレーニー（筋トレを愛している人）の多くが習慣化している「自撮り（肉体）」。トレーニング後にパンプした肉体を撮りためて、後で見返すのが至福のときですよね。さらに、撮りためた画像をタイムラプスのようにアニメーションで表示させたら、より筋肉の成長が手に取るようにわかりますよね！ この記事はディープラーニングを使って、肉体のタイムラプスを劇的に見やすくした話を書いています。 まずは結果から 2017/12～2020/3の体の変化 ※データサイズの都合上、画像をクロップ&圧縮しています。 目次 1.手作業での補正 1-1.そのまま表示 1-2.位置の固定 1-2-1.乳首おへそ座標付与ツール 1-2-2.動画作成 2.ディープラーニングを用いた自動補正 2-1.アノテーションデータ作成 2-2.学習 2-3.未知画像への適用 2-4.後処理 2-4-1.各ピクセルの出力値が閾値以下のもの

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 僕個人がWindowsマシンにインストールしていて、 **これが無くなったら困るなあ・・・**という、 そこに当たり前に存在する幸せ（ツール）を紹介します。 プログラマでなくても幸せになれるツールを選びたかったので、 敢えてプログラマ向けとせず「全てのWindowsユーザ」としております。 Clover Chrome風のエクスプローラーです。 標準のエクスプローラーはフォルダごとにウィンドウが表示されるので、 気づいたらいくつもウィンドウが無数に増えて、 今見たいフォルダがどこにあるかわからなくなることが多々あります。 Cloverを使

javascriptでPDFを出力する 利用ツール pdfMake 手順 ①pdfMakeをダウンロードしてくる https://github.com/bpampuch/pdfmake ※上記からcloneしてきても、zipでダウンロードしてきてもOK ②日本語化フォントを取得 https://github.com/naoa/pdfmake から日本語化フォント取得 日本語化フォントのある場所は、buildフォルダ内にあります。 naoa様が日本語化のフォントを作成してくださっています。 http://blog.createfield.com/entry/2015/12/16/052221 ipagp.tff等のフォントを利用して作成してもいいのですが、個人的には naoa様が作成しているフォントセットを利用することをお勧めします。 ipagp.tffなどのフォントセットは、フルで日本語フ

f(x_1 ,\cdots ,x_k ;n,p_1 ,\cdots ,p_k )=\begin{cases} \dfrac{n!}{x_1 !\cdots x_k !} p_1^{x_1} \cdots p_k^{x_k} &\text{when } \sum_{i=1}^k x_i =n \\[1ex] 0 &\mbox{上記以外} \end{cases} 条件付き確率 $$ \operatorname{P}(A\mid B)=\frac{\operatorname{P}(A \cap B)}{\operatorname{P}(B)} $$ $$ \operatorname{P}(A \cap B)= \operatorname{P}(B)\operatorname{P}(A\mid B) = \operatorname{P}(A)\operatorname{P}(B\mid A) $$

npm init すると、質問に答えるだけで package.json を作ることができます。node_modules に入っているパッケージを dependencies に勝手に入れてくれたりも。 また、後でパッケージを追加するときに、入れてみないと最新のバージョンがわからない時があります。

#TouchDesigner本の表紙の絵の作り方 2017年９月にTouchDesignerの入門書を出版しました。 この本のなかの一部のヴィジュアルは私がTouchDesignerを使って作ったものを使用しています。 表紙の画像と以下の画像がそうです。 ここでは、表紙に使用した波のようなイメージの作り方を解説します。 最後のこのプログラムを添付します。 ##波のGeometryをつくる こちら実際に作ったイメージです。 本の表紙では、上にオペレーターが乗っていますが、これらをどけると以下のようなイメージになっています。 プログラムの全景 （背景に映っている右と下の、絵は没になったエフェクトのものです。） プログラム自体はとても簡単です。 noise TOPをGLSLを使って3Dの波のようにしているだけです。 ただ、今回表紙絵ということで、普段はTouchで映像を作ることはあれど、静止画を

Elm Advent Calendar 2017 の 20 日目の記事です！ 一言で言うと rtfeldman/elm-spa-example 大変参考になるのでソースコードを読みましょう。 elm-spa-example は Elm 0.19 のリリースに合わせて大幅に書き直されました。この記事はそれ以前のバージョンに沿った内容になっています。 はじめに Elm で Todo アプリ以上のものを作ろうとしたときに、どういう構成で作ったらいいのか悩みませんか？僕はこれまで Elm でページが一つだけのアプリケーション（天気予報アプリとかピクセルエディタとか）しか書いたことがなかったので、最近仕事でページが複数あるちょっとした管理画面を作るのに rtfeldman/elm-spa-example を参考にしました。検索してみたところほとんど日本語の情報がなかったので簡単に紹介してみようと思い

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TensorFlow のモデル保存ってほとんど全てのユーザーが通る道なのに、結構細かい仕組みまで知っておかないとよくわからない部分が多くて意外とややこしいと思ったので、躓きやすい部分（もしくは自分が実際に躓いた部分）を中心にまとめてみようかと思いました。 Variable の値を save/restore するときのアレコレ tf.train.Saver のコンストラクタについて 以下のコードを実行するとエラーが発生します。 import tensorflow as tf # Save variables with tf.Graph().as_default() as g1: v0 = tf.Variable(0, name="variable_0") saver1 = tf.train.Saver() # variable_0 を save/restore するオペレーションがグラフ g

やりたいこと Compute Engine から Datastore にアクセスしたい状況になって色々と調べたり議論したりしたので、その記録を残しておきます。 選択肢 とりあえず大雑把に以下の 2 つの選択肢があります。 App Engine を間に挟んでアクセスする App Engine 側に、リクエストを受けたら Datastore にアクセスして必要な処理をしたりデータを返すような API を実装しておく Compute Engine からはその API を叩く Cloud Datastore API を直接叩く 今回は gcloud-py というクライアントライブラリを使用します Cloud Datastore API があるのにわざわざ App Engine を間に挟むとかこいつアホなのでは？と思われそうですね。ですが、Cloud Datastore API がイマイチだとか A

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# Extract meaningful bits. # https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-8#Description def code_bits(bits) bits.each_slice(8).with_index.map do |byte, i| i == 0 ? byte[4..-1] : byte[2..-1] end.flatten end # Returns unicode charactor from bits. def bits_to_char(bits) size = bits.size code = bits.each.with_index.reduce(0) do |acc, pair| bit, i = pair acc + (bit << size - 1 - i) end [code].pack('U') end # Gene

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Python + NumPy だけで，本気で速度を追求した SVM を書いてみた． アルゴリズムは LIVSVM のドキュメントと関連論文に倣って色々と工夫を取り入れた SMO． Working set の選択 (各反復で部分問題に使う 2 変数を選ぶアレ) は実装のし易さを優先して少し古い手法 (LIBSVM ver. 2.8 くらいまで使われていたやつ) を採用したが，新しいやつが必ずしも速い保証はないしまあ良いかなという感じ． ソースコード 本当は一人で楽しむ予定だったけれど，案外実用レベルの速度が出たので皆と喜びを分かち合うことにした． でも，アルゴリズムの説明を書くとめっちゃ長くなりそうなので，ひとまず妥協してコードだけ貼ることにした． まだ実装できていない機能が沢山あるけど，基本的に使い方は scikit-learn とほぼ同じになっているはず． # -*- coding: u

エムスリーでは Tech Talk という技術勉強会をほぼ隔週で行っているのですが、今日は記念すべき 50 回目ということで飲み会がありました。少しだけ飲み過ぎて遅くなってしまったのですが、エムスリーアドベントカレンダー 12/21（月）の記事がこちらになります。 私は日頃趣味では JavaScript 関連を触っていることが多いのですが、業務ではフロントエンドに加えて、Rails を使ってデータの整合性が何よりも大事な業務系のシステムを書いています。このようなシステムを開発する中で、Rails の Migration、特にスキーマ変更に付随するデータ変更について学んだことをいくつか書いてみようと思います。 バックアップ 何はなくとも、本番環境で Migration を実行する前にバックアップを取りましょう。当たり前のことですが、大事なことなので二度言います。バックアップを取りましょう。

年末のイベントで何度か Angular 2 について紹介させていただいたのですが、自分で話しながらよくわかっていないなと感じることしきり。時間ができたらしっかり理解したい！と思っていました。理解するにはソースを読むしかない！ということで Angular 2 のソースを読んでみます。 使い方については本家ドキュメントを始めいろいろなところに書かれているので、内部構造について調べます。Change Detection, Dependency Injection 周りは @laco0416 さんによってカバーされている/される予定（12/23）なので、初期化・Component のコンパイル周りに挑戦してみたいと思います。 AngularConnect のキーノートでは、Angular 1 ではランタイムで何度も HTML のコンパイルが走っていたが、Angular 2 では初期化時に一度走るだ

先日 TensorFlow 研究会に発表者として行ってきました. 周りの人に勉強会の内容何か書かないのかと言われたのですが, 人数にビビって誰も喜ばなさそうな発表をしてしまったので, 代わりにここでは元々使う予定だった没ネタを消費しておきます. 目標 やりたいことはタイトルの通りとても単純です. ポケモンの名前を入力したら種族値とタイプっぽいものが出てきて欲しいです. Twitter の診断メーカーとかでありがちなやつを, もうちょい真面目にやってみる感じですね. モデルの設計 入力の詳細 ポケモンの名前を 1 文字ごとに分解して, 各文字の出現回数と 2-gram を特徴量として使用しました. 例えばデデンネの場合は以下のようになります. n-gram の特徴量を作るのは自力でやると面倒なのですが scikit-learn の Vectorizer を使用すると 2, 3 行で細かい設定

11/9 に Google が TensorFlow という機械学習ライブラリを公開しました. 機械学習ライブラリとか言われても何だかよくわからないですね. どういうものなのか調べて報告しろとある人に脅されたので, 機械学習初心者の人向けの説明を置いておきます. ガチ勢の方はお引き取りください. 何ができるの? scikit-learn のような既存の機械学習手法の実装ではありません. 主にニューラルネットを中心とした手法を実装するためのフレームワークです. もちろんニューラルネット以外の手法を実装するためにも使えます. 平たく言えば、機械学習の手法を実装するためのパーツを集めたライブラリという認識で良いと思います. 裏を返せば「2, 3行で手軽に画像の分類ができるぜ」という類のものではないということです. なぜ実装そのものではなく実装のためのフレームワーク? ニューラルネットは非常に設計

TensorFlow が公開されたので, これを使いながらニューラルネットを勉強することにしました. 気分次第で勉強の記録を残します. インストールしてみる pip があれば, CPU 版は readme の指示通りにコマンドを打つだけです. どうせ我が家に GPU はありません. https://github.com/tensorflow/tensorflow Ubuntu と Mac で正常に動くの確認できました. Windows の人はやり方わからないので頑張ってください. インストールが済んだら import tensorflow as tf と打って怒られないことを確認しましょう. 動かしてみる まずは以下のチュートリアルから始めてみました. http://tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.md まあなんか出力を 10

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**Babel 5 から 6 の間に API が大きく変わっています。Babel 6 のプラグインには Babel plugin handbook をおすすめします。**thejameskyle さんは Babel のメンテナの一人です。 ES2015 や JSX を ES5 にトランスパイルする Babel。日常的に使っている方も多いかと思います。 そのままでも便利な Babel ですが、プラグインを使うことで独自のソースコード変換ルールを追加することができます。私もちょっと前から Angular 2 アプリを Babel で作るためのプラグインを書いたりしていました。結構簡単に作れるので、Babel 5.x でプラグインを作る方法を紹介してみたいと思います。 Babel の仕組み ざっくり言うと Babel は以下のような仕組みで動いています。 ソースコードをパースして AST を生成

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add_filter('getarchives_where', 'custom_archives_where', 10, 2); add_filter('getarchives_join', 'custom_archives_join', 10, 2); function custom_archives_join($x, $r) { global $wpdb; $cat_ID = $r['cat']; if (isset($cat_ID)) { return $x . " INNER JOIN $wpdb->term_relationships ON ($wpdb->posts.ID = $wpdb->term_relationships.object_id) INNER JOIN $wpdb->term_taxonomy ON ($wpdb->term_relationships.ter