シンプルな配信用フォルダ指定スライドショーアプリ
はじめに とある絵師の方の配信を拝見していた際に、ちょうど使い勝手の良いシンプルなスライドショーアプリが欲しいとおっしゃっていたのでChatGPT o3-miniに作ってもらい共有しようと思いま...
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はじめに とある絵師の方の配信を拝見していた際に、ちょうど使い勝手の良いシンプルなスライドショーアプリが欲しいとおっしゃっていたのでChatGPT o3-miniに作ってもらい共有しようと思いま...
アニメリストはこちら(6/5更新) 2025秋アニメ(6/5現在) 2025夏アニメ(6/5現在) Qiitaでは直接`usemap`属性が使えないのでCodePen経由ですが、クリックで公式サ...
はじめに 気づけば以下の記事を投稿したのはもう5年も前です。 全くの無名だったKuwaharaフィルターも、今となっては3DモデリングソフトBlenderに搭載されるほど出世しました。 当時大学...
はじめに 先日ポケモンGOで有名なNiantic(界隈では定番のScaniverseの開発元ですね)から効率的なGaussian Splattingの保存形式であるSPZファイルの諸々が公開され...
はじめに 突然ですが、皆さんは以下の画像のような作品をYouTubeなどで見かけたことはありますでしょうか? 有名な舌を出したAlbert Einsteinですね。 しかし、よく見ると円周上の点...
文中の図は理がない限り、原論文あるいはドキュメントからの引用です。 KANってなに? KAN(Kolmogorov-Arnold Networks) は2024年4月30日にプレプリント公開サイ...
はじめに 円を検出するHough変換(ハフ変換)を調べると、後ほど説明する非常に非効率な方法の紹介で止まっていることがほとんどで、説明していても局所勾配を用いた効率化に言及している程度です。 こ...
はじめに 先日、ED法の解説記事を書きました。 並列処理と相性が良さそうであると述べておきながら、GPUを使用した実装をしていなかったので、CuPyを使用して並列処理の威力を確かめてみます。 G...
はじめに 先日以下の記事が話題となり、とてもワクワクしたので自分も実装して色々実験してみました。 実装するうちに理解が深まったので一度、 誤差拡散法の元ネタ紹介から 数式の解説、 ED法の弱点、...
(4/25追記)改めて詳しい解説記事を書きました。 一応動いたので共有しておきます。 実装 旧 import torch import torch.nn as nn import numpy a...
お久しぶりです。時の流れは早いもので、前回の記事の投稿が学生時代(春休み)だった私にも先日後輩社員ができてしまいました。 はじめに GUIを有するプログラムなどユーザーが設定値を変更する場合 初...
はじめに おにまい(お兄ちゃんはおしまい!)の放映が終わってしまった。来週から社会の荒波に放り出されるというのに、何を頼りに生き延びれば良いのか。 そんな陰鬱とした気分でYoutubeの海を漂っ...
はじめに 見ていただくのが早いです。 快適です。無限に遊んでしまう。。。 前回、ChatGPT APIの返答をウェブサイト版ChatGPTのように逐次受け取る方法を紹介しました。 これをそのまま...
はじめに 最小二乗法による回帰分析では、観測値と推定値の差の2乗が最小になるようにフィッティングを行うため、外れ値の影響が大きい。 このため外れ値を含んだデータに対しては、適切な前処理を行わない...
はじめに ChatGPT APIの公開後、瞬く間に様々なサービスが誕生していますね。 私も少し触ってみましたが、マルコフ連鎖的に文章を紡ぐ仕組み上、レスポンスがやや遅い点が気になります。 Pyt...
はじめに 先日,ベジェ曲線上の点ををなるべく短いコード計算するだけの記事を投稿した. 【Python】なるべく短くベジェ曲線 今回は,任意の $m$ 個のデータ点 $\boldsymbol{p}...
はじめに 以前、OCR ライブラリと DeepL API を使用して、英語論文などをコピーの可否に関わらずその場で手軽に翻訳するツールを作成しました。 DeepL APIを使って英語論文をサクッ...
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...
はじめに 先日,SG法というデータ平滑化の手法を紹介いたしました. SG法をPythonで実装したらえらい簡単だった. SG法は,等間隔で並んだデータ点の各点に対し,点の前後 $N$ 点(合計 ...
はじめに 先日離散データを微分する機会があり,差分法を採用するとデータ点が細かいほど誤差が大きくなるというジレンマに陥りました(一般にデータ点は多いほど精度の高い解析ができるはずです). つまり...
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