iTAC_Technical_Documents

アイタックソリューションズ株式会社

ブログ名

Ruby on RailsでWebアプリケーションを開発する①【ローカル開発環境の構築】

Ruby on Railsについて 筆者の環境 ローカル開発環境の構築 Virtual Boxの導入 Vagrantの導入 TeraTermの導入 仮想環境の起動準備 仮想環境の作成 仮想環境にSSH接続 Ruby on Railsについて Ruby on Railsは、オープンソースのWebアプリケーションフレームワ…

物理削除 と 論理削除 について

【DB設計】物理削除 と 論理削除 どっちがいいの? 物理削除とは メリット デメリット 論理削除とは メリット デメリット データの種類 トランザクションデータは論理削除 マスタデータも論理削除が良い場合が多い 実際に論理削除を実装する場合の注意点 論…

PHP LaravelでWEBアプリ開発 【コントローラ】

コントローラの役割 コントローラの作成 作成したControllerの確認 名前空間 useによるクラスのインポート クラスの定義 アクションを追加する ルート情報の用意 複数アクションの利用 アクションとアドレスの関係 前回までの記事で、MVCのV部分であるビュー…

iOSデバイスのデバイスID(UDID)をコピーする方法

iOS

1、Windowsから取得する方法 (1)iTunesのインストールと起動 (2)デバイスID(UDID)を表示させます (3)UDIDをコピーします 2、MacOS(10.15以降)で確認する方法 (1)FinderでiOSデバイス情報を表示させます (2)デバイスID(UDID)を表示させます (3).UDIDをコピー…

第11回 Raspberry Piを小型クライアントマシンとして利用しよう!

Raspberry Piをクライアントパソコンとして利用する Raspbianに標準搭載されているアプリとおすすめアプリ アプリの追加 GUIアプリを使用してのパッケージ管理 Raspberry Piは数万に及ぶアプリを自由にインストールして使用することができます。そのため、オ…

TERASOLUNA 画面の実装について

1.必要なもの 2. VIEWの作成について 2.1. VIEWの新規作成 2.2. VIEWへ入力/出力項目の追加 3. MODELの作成について 3.1. MODELの新規作成 3.2 MODELの項目追加 4. CONTROLLERの作成について 4.1. CONTROLLERの新規作成 4.2. CONTROLLERにURL, VIEW, MODELの…

【Azure】環境構築

概要 手順 1.リソースグループの作成 2.仮想ネットワークの作成 3.ストレージアカウントの作成 4.VMの作成 5.Azure Synapse Analyticsの作成 5-1.SQL Serverのファイアウォール規則を作成 5-2.データベースマスターキーの作成 6.サービスプリンシパルの作成 …

第10回 Raspberry Piをリモートで操作できるようにしよう!

ネットワーク情報の確認 固定IPアドレスの設定 SSHサーバーの起動 外部端末の設定 今回はRaspberry Piをリモートで操作できる方法を記載したいと思います! 手順としては、固定IPアドレスの設定→SSHサーバーの設定→外部端末の設定になります。 ネットワーク…

TERASOLUNA 動作確認の環境構築について

1. 前提条件 2. プロジェクトの環境構築 3. 実行方法 1. 前提条件 jdk-8u131-windows-x64 がインストールされていること。 spring-tool-suite-4-4.4.0.RELEASE がインストールされていること。 2. プロジェクトの環境構築 STSを起動し、パッケージ・エクスプ…

第9回 Raspberry Pi設定ツールでの設定方法

Raspberry Piの設定ツールの起動 システム設定 パスワード 解像度 インターフェース設定 パフォーマンス設定 ローカライゼーション設定 ロケール タイムゾーン キーボード 無線LANの国 今回はRaspberry Piの設定ツールについてご紹介したいと思います。 Rasp…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑦

概要 ファインチューニングとは? keras-YOLOv3でのファインチューニング方法 train_bottleneck.pyの実行 実際に検出してみた 次回 概要 前回はkeras-YOLOv3で独自データを用いた学習を行う方法を紹介しましたが、今回は学習済みモデルのファインチューニン…

第5回 モデルの改良

特徴量の抽出 モデルの改良 今回はモデルの改良について考えていきます。今回のAIの概要は白黒画像からの人認識です。白黒画像なので、カラー画像の人認識に比べると精度が下がってしまいます。そのため精度を上げるための工夫、改良が不可欠になります。 特…

顔認証AI:学習用の実装 後編

はじめに 今回作るもの 実装 実装の解説 各種定義 教師データの紐付け テストデータの紐付け 機械学習 最後に はじめに こんにちは! 「顔認証AI:学習用の実装 後編」 を開いていただきありがとうございます! 今回作るもの 前編で紹介した通り、今回は前回…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑥

概要 アノテーション アノテーションファイルはそのままkeras版YOLOv3には使えない フォーマット クラスファイル アノテーションファイルを生成する処理 学習の実行 ResourceExhaustedErrorが出力されてしまう時 ログファイルを使用して続きから学習を行う方…

カート内の物体検出ブログ第2回:背景差分法を利用した物体検出

はじめに 開発環境 この記事で行うこと プログラムの作成 プログラム(main関数)の流れ カメラを利用した物体検出 保存した動画を利用した物体検出 デモ動画 現状の課題 次回以降 最後に はじめに 第1回で紹介した技術を元に、第2回の記事では、カメラ、又は…

LINE Notifyでアクセストークンを発行する

LINE Notifyについて アクセストークンの発行方法 LINE Notifyについて LINEのサービスの1つです。 LINEのアカウント「LINE Notify」からグループトーク宛てにメッセージが通知されるようになります。 LINE Notifyの公式サイトから「アクセストークン」を発…

PHP LaravelでWEBアプリ開発 【ビュー③】

レイアウトの定義と継承 継承とは セクションとは @sectionと@yield @sectionについて @yieldについて ベース・レイアウトを作成する 継承レイアウトの作成 @extendsについて @sectionの書き方 表示を確認する コンポーネントについて @componentディレクテ…

第8回 CLI環境を使えるようになろう!(後編)

便利なコマンド操作 履歴機能 補完機能 管理者権限でのコマンド実行 前回の第7回 CLI環境を使えるようになろう!(前編)では、CLI環境の基本的な使い方を学びました。 今回はもう少しCLI環境が使いやすくなるような機能を学んで行きましょう! 便利なコマンド…

Spring Boot でWebアプリを開発してみよう Vol.1【開発環境構築編】

はじめに 対象 環境 開発環境を構築する JDK(Java Development Kit)のインストール 環境変数の設定 Pleiades All in One(Eclipse)のインストール EclipseへのSTS(Spring Tool Suite)のインストール 終わりに はじめに Spring Bootはプログラミング言語…

AIで室内の人間をカウントする研究記録④

概要 前処理とは 回転 色調補正 明度 ガンマ補正 コントラスト シャープネス 次回 参考 概要 前回の続きです。 今回は入力画像に対する前処理を行ってみたいと思います。 前処理とは 画像処理を行う際にその画像に対してあらかじめ何らかの処理を施すこと前…

顔認証AI:学習用の実装 前編

はじめに 今回作るもの 実装 実装の解説 全体の準備 水増しの準備 水増し ぼかし処理 閾値処理 反転処理 ランダムにテストデータへ 最後に はじめに こんにちは!「顔認証AI:学習用の実装 前編」 を開いていただきありがとうございます! 前回記述した通り…

2019年10月のVirtual Raceの結果 −後半−

本記事の概要 DeepRacerのモデル作成 車体がトラックから出ないようにするモデルの作成 過学習の抑制 新たなモデルの作成 52位を獲得したモデル まとめ 本記事の概要 10月で2019年のDeepRacerのVirtual Raceが終了したため、前回は10月のVitrual Raceでの試…

カート内の物体検出ブログ第1回:ブログの概要と背景差分法

はじめに AIカートの物体検出で得られるメリット 利用する技術 背景差分法とは 開発環境 OpenCVとは OpenCVをインストールしよう プログラムの作成 プログラムの流れ 閾値について 次回以降 最後に はじめに このブログでは、「AIカートの物体検出」について…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑤

概要 HOG特徴量+サポートベクターマシン(SVM) 実行結果 Haar-like特徴量分類器 実行結果 まとめ 概要 今回はopenCVを用いた物体検出を試してみます。 HOG特徴量+サポートベクターマシン(SVM) HOG(Histgram Of Gradient) とはおおまかに説明すると、画像の…

機械学習のためのAWSサーバー環境構築

概要 インスタンスの作成 AMIの選択 インスタンスタイプの選択 インスタンスへの接続 プログラムの実行方法 CPUとGPUでの速度差 次回 概要 tensorflowを用いた機械学習をAWSサーバーで行うための環境構築方法をご紹介します。 インスタンスの作成 初めのAWS…

2019年10月のVirtual Raceの結果 −前半−

本記事の概要 10月(2019年)のVirtual Raceのコース DeepRacerでの結果 コースに対応したモデルの作成 アクションスペースを少なくしたモデルの作成 まとめ 本記事の概要 10月で2019年のDeepRacerのVirtual Raceが終了しました。 先に結果を述べると、最終的…

顔認証AI:機械学習の概要

はじめに この記事で書くこと 1.機械学習とは 2.機械学習の種類 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 3.ニューラルネットワーク ニューラルネットワークとは 4.畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 畳み込みとは 畳み込み処理の流れ Pooling処理 Max Poolog…

第3回トッピング識別AIブログ 環境構築

概要 機械学習 機械学習とは 物体検出 参考にするリポジトリ 環境構築 python3 pip tensorflow kerasとそのほかのライブラリ 最後に 概要 前回のブログではアノテーションについてお話ししました。次はこのブログの本命機械学習の準備について話を進めていき…

顔認証AI:画像データ取得のための実装

はじめに この記事で書くこと 画像データを収集する 下準備 実装 実装の解説 初期設定部分 顔データ取得部分 フォルダに画像を振り分ける部分 結果確認 最後に はじめに こんにちは!「顔認証AIブログ第3回」 を開いていただきありがとうございます! 今回の…

第4回 TensorRT化について

TensorRT化のテスト KerasからTensorRT化 結果 注意点 課題 使用したモデル 参考文献 前回までのモデルはPythonを使用していました。しかし、PythonはCやC++に比べると遅いので、書き換えることで高速化することが出来ます。 ここで便利なのが以前紹介したTe…