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#daiizメモ

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【SVGScreenShot】サムネイルのサイズを指定できるようになりました

SVG ScreenShot のサムネイルのサイズが指定可能になりました.URLの一部に画像サイズを表す数値を入れられるようになったので,CSSを書く必要がありません.スマートリサイズ.

通常の表示 (等倍)

  • https://svgscreenshot.appspot.com/c/x/a41e43812e8b90ca31f17bc542ca77b3.png

長辺を400pxで表示

  • https://svgscreenshot.appspot.com/c/x/a41e43812e8b90ca31f17bc542ca77b3.400.png
  • <画像ID>.<長辺の長さ (px)>.png と指定すると,サーバ側でリサイズ済みの画像が配信される.

オーバレイされるSVG要素も下地のサムネイルのサイズに合わせて自然に拡縮されます.

【Scrapbox・UserCSS】一覧ページのカードサイズを小さくする

Scrapboxの UserCSS という機能を使います.見た目を変更したいHTML要素に関するCSSを書くと,「自分だけ」または「訪問者全員」に対するデザインを設定できます.今回は,一覧表示されるページのカードのサイズを小さくするCSSを紹介します.

/* カードを小さくする */
.page-list .grid li, 
.related-page-list .grid li.page-list-item,
.related-page-list .grid li.relation-label {
  width : 110px !important;
  height: 110px !important;
}
 
/* 左上固定の大きなカードも小さくする */
.two-two {
  width : 110px !important;
  height: 110px !important;
}

.two-two .icon {
  padding-top: 30px !important;
}
 
.two-two .title {
  height: 0px !important;
}

このCSSを code:style.css としてScrapboxのページ内に書いておきます.「自分のユーザ名」のページに書くと自分だけのデザイン,「settings」という名のページに書くと訪問者全員に対して適用されるデザインになります.(見本)

明日はカードをくるくる回します.

Scrapbox Drinkup でトークします

こんにちは,daiizです.来週金曜日の夜に開催される Scrapbox Drinkup #01 にて Scrapbox の活用事例紹介的な発表をさせて頂くことになりました.Nota さんからの開発近況を聞けたり,他のScrapboxファンの方々と交流できる機会ということで,今からとても楽しみにしています.まだ枠が残っているようです!

Scrapbox活用事例紹介を、ご自身のブログなどで積極的にScrapbox活用事例を発信されているdaiizさん …

とご紹介を頂きましたので,当日は,日頃感じている Scrapboxライフの魅力を存分にお話できればと思います.過去にこのブログで書いた記事のリストは下記のページにまとめてあります.併せてご覧ください.

発表内容を整理しているところなのですが,言いたいことが色々あって,どこにフォーカスを当てるべきかを楽しく迷っているところです (もちろん,Scrapbox上でメモ整理をしています!).現時点ではこんなネタが出てきていますが,他に気になる話題をお持ちでしたら,どしどしコメントください〜

  • Scrapboxに出会う前の情報管理
  • Scrapboxの導入にあたって不安?だったこと
  • 毎日使い続けて (その結果ページが増えてきて) 見えてきた魅力
    • 導入時の不安は全く不要だったこと
    • Gyazoが凄いこと
  • 現在の活用事例
    • 個人メモ,一般公開メモ,身内メモ の使い分け
  • Scrapboxを使い始めて変わったこと
  • タグ付けの自分流ルール
    • まだ試行錯誤の段階だが,だんだんコツが掴めてきた

今日から当日までの間,Scrapbox のカスタマイズ話 (User CSS や User Script などを幾つか) を積極的にブログに投稿していく予定です.

それでは,現地でお会いした際には是非お声掛けください.よろしくお願いします!!

【日記】チーズを買った

スーパーでとろけるチーズを買った.一番安いやつを探したが,買い物に不慣れなため素早く最安値のやつを見つけることができず,見つけたと思ってもう一度よく見回すともっと安いのが見つかったりした.ほかの商品を探すときも同様だが,陳列棚のどこに注目して探し始めるかで,辿り着く極小値が異なってくると思われる.最初にパッと見た付近を大雑把に把握した後に視野を狭めて選択肢を絞り込んでいくので,最初の大雑把な範囲に最小値が含まれていなかったり,絞り込み探索中の視野に最小値が入り込んでこないと正解には辿り着けない.

全然違う話だが,ロジスティック回帰アルゴリズムの訓練過程で,コスト関数がグローバル最適 (Global optima) に収束する保証がないのと似ている気がした.それなりの小さい値 (直前の商品の価格との差が小さい値) に辿り着くと実際は局所最適 (Local optima) なのに,これでいいかみたいな気分になってしまう.繰り返し試行を行うことで評価が改善されたりするのもよく似ている.何度も訓練を積めば,陳列棚上での探索開始点をランダムに決めるときに,少しばかりはこれまでの学習成果を生かせるのだろうか.でも1つの店舗だけで学習しているとその店舗にしか対応できなくなってしまいそう (過学習; Overfitting).様々なスーパーを渡り歩いて製品ごとの並び方のクセっぽいもの (明文化されていない法則性めいたもの) を習得しないといけない.

またくだらないことを書いてしまった.

【日記】機械学習難しい

機械学習に取り組んでいるとプログラミング量が爆発的に増える気がする.最終的に使えるか使えないかわからないけど,とにかく書いて動かしてみないと何もわからないのでコードがどんどん増えていく.こういうものなのだと割り切ってよいのか,コツを掴めていないのか,センスが育っていないのか.CourseraのMachineLearningを解いているときはこんなことなかったので,やっぱり綺麗にお膳立てされた環境だったのだなとつくづく思う.自分でモデルを組み立てるときは教科書などないので試行錯誤をくり返す.試行錯誤したくてもデータが手元になかったり,あったとしても汚かったりと色々大変.そしてやっぱりMNISTは素晴らしくきれいだと気付く.データの仕組みもシンプルなので画像を扱う系の学習ネットワークの検算に使いやすくてありがたい.いまはTensorFlowを使っているので,付録に付いてくるTensorBoard上のGraphを眺めて,Operation同士が変な繋がり方していないか確認しながら書いている.よくわからないものに立ち向かうときに敵がある程度可視化されてるいのは大変重要.動かしてみて上手くいかなかった (予想に反する挙動 / 結果が得られた) ときは,自分の予想 (期待) が何だったのかも含めてScrapboxにメモしておくと後の考察に役立つ.

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