習作

　アプリ開発の仕事で比較的画面が大きい端末に対応する必要があり、いい感じのAndroidタブレットが見当たらなかったので、最近はAndroidアプリも普通に動く「Chromebook」を購入しました。

　今年の夏から作っていた漫画ビューアー用のカスタムビュー「MangaView」、ついに安定版となる1.0.0をリリースすることができました。

https://github.com/keiji/mangaview

　これまでAndroidアプリはいくつもGoogle Playで公開してきたし、ライブラリを作る仕事はいくつも手がけてきたけれど、公開するライブラリを手がけたのははじめて。パッケージングからBintrayでの配信、jcenterでの公開まで、とても良い勉強になったと思います。

　漫画ビューアー用のカスタムビュー「MangaView」をオープンソースで公開しました。

• MangaView - An ImageView for reading manga(comics) for Android.
  • https://github.com/keiji/mangaview

　MangaViewを使えば、複数枚の画像（ページ）を並べて表示して、ピンチイン・ピンチアウトで拡大率を変えたり、スワイプでスクロールしたりできます。

　また一画面に見開きで表示可能なので、横画面の時だけ見開き表示。といった使い方もできます。

　あけましておめでとうございます。御社の原稿、いまがんばって書いてます！

　さて、昨年末のことになりますが、光造形３Dプリンター「ELEGOO MARS」を購入しました。

　タイトルの通り、このブログを含めたいくつかのサイトをGehirn RS2 Plusに引っ越しました。同時にStatic Site Generator（静的サイトジェネレーター) Hugoを使って静的サイト化しています。

　これまでは、「さくらのVPS」にインストールしたWordPress上で管理していました。 さくらのVPSを使うと、システムのすべてを自分で管理することになり、セキュリティアップデートなどのメンテナンスもすべて自分でやる必要がありました（もちろん、それは利点でもあります）。

　加えてWordPressは、最初にセットアップして以降、数度の更新を経て、初期にインストールしたプラグインが動いたり動かなかったりしていました。最初の頃にがんばってカスタムしたテーマも、今ではどこをどう変えたのか覚えていませんでした。

三年前から個人的に構築している趣味の画像収集システム「MeganeCo」で利用している機械学習モデルを試せるサイトを公開しました。 MeganeCo Playground 画像を

この話には続きがあります。

• おかえりThinkPad

　ぼくは有山圭二。Macユーザーだ。

　MacBook AirでMacに入門し、すぐにMacBook Proへ。以降、ずっとMacを使い続けてきた。

　iOSアプリを開発する関係でMacから離れられなかったわけじゃない。ぼくの本業はAndroidアプリの開発だ。Androidアプリの開発環境はmacOSに加えて、Windows、Linuxでも動作する。実際、Macの前はUbuntuを使っていた。

　ぼくは、Macが好きだから使っている。

　いや、好きだった。

　6年間、ぼくを公私ともに支えてくれたMacと、お別れすることにした。

このエントリは「TensorFlow Advent Calendar」の12日目の記事です。

これまで僕は、モデルの訓練には「GeForce GTX960」を積んだデスクトップマシンを使ってきました。

この「GeForce GTX960」は、GPUだけあってちゃんと使えばCPUより格段に速いのですが、最高の性能というわけではありません。

機械学習に取り組む中で、科学技術計算などを行う汎用目的(General Purpose)GPUや、複数のGPUで計算を並列化する「マルチGPU」に憧れがないと言えば嘘になります。

しかし、GPUの１枚の価格や電気代、排熱の処理を考えると現実的でないと言う結論に落ち着いていました。

今回、さくらインターネットの高火力コンピューティングが試用できたので、やってみたことをまとめます。

2020年11月15日追記: 「Region Cropper」は非推奨となりました。Javaの実行環境に「Java FX」が標準で含まれなくなったため、導入のハードルが上がったことが非推奨とした原因です。

代替として「MRDB-web-client」の利用を検討してください。

時間を見つけてはTensorFlow関係のあれこれをちまちま続けています。

先日は「なにわTECH道」で、TensorFlowを使ったイラスト顔検出について発表しました。

　僕はいま、Google I/O 2016参加で渡米するにあたり、時差ボケ予防のために徹夜でこの記事を書いています。

概要（忙しい人向け）

　TensorFlowのチュートリアルにある課題（エクササイズ）に挑戦した。Softmaxの適用については比較的簡単だったが、Fully connected層をLocally connected層に変える課題については難航し、解決していない。