投稿時間:2021-04-24 12:21:25 RSSフィード2021-04-24 12:00 分まとめ(27件)

カテゴリー等	サイト名等	記事タイトル・トレンドワード等	リンクURL	頻出ワード・要約等/検索ボリューム	登録日
IT	気になる、記になる…	テスト中のXbox向け｢Edge｣ブラウザでマウスが利用可能に	https://taisy0.com/2021/04/24/139644.html	chromium	2021-04-24 02:07:09
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	辞書型のメソッド	https://qiita.com/hikurochan/items/2fb3ffebfbc77a9fa4d6		2021-04-24 11:41:08
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	[Django初心者]DjangoでTodoリストを作成する	https://qiita.com/cardene/items/0c828a304c5360c6cbfd	Django初心者DjangoでTodoリストを作成する概要Dajngoの基礎のアウトプットとして「Todoリスト」が挙げられます。	2021-04-24 11:34:57
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	辞書	https://qiita.com/hikurochan/items/05a02398a76de6c10a88		2021-04-24 11:31:54
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	disneyチケット予約をseleniumで自動操作してみた（本番未実行）	https://qiita.com/tkdayo/items/5a110e24abad85822b8f	そこで、selenium使ってアクセスとあわよくばブラウザ操作を自動化できないかなって考えて、表題通りのことをしようと思いました。	2021-04-24 11:31:09
js	JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita	VS codeの拡張機能自作時にTreeItemでcommandに引数を渡す方法	https://qiita.com/Tom0/items/3638701d8c351e683001	TreeItemサイドバーにTreeItemを追加するまでは【VSCode】サイドバーランチャー的な拡張機能をつくるで分かったのですが、項目に関数を設定する段階で困りました。	2021-04-24 11:31:58
js	JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita	plunkerでopenjscad その6	https://qiita.com/ohisama@github/items/a53295470475bc0054ef	openjscad	2021-04-24 11:15:16
js	JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita	plunkerでopenjscad その5	https://qiita.com/ohisama@github/items/4f3c30e3c6a8f4bda279	plunkerでopenjscadその概要plunkerでopenjscadやってみる。	2021-04-24 11:10:22
js	JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita	お問い合わせフォーム~JS側~	https://qiita.com/akari_0618/items/760f2f1634f4813ad4f2	indexjsformaddEventListenersubmitegtコールバック関数とは、もとが名前のない関数であり、そのままでは使えないことになっています。	2021-04-24 11:03:56
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	SwiftUI - よくある星の評価機能を実装したい	https://teratail.com/questions/334899?rss=all	SwiftUIよくある星の評価機能を実装したい前提・実現したいこと評価機能を盛り込みたいため星をタップしたらタップされた星評価以下を塗りつぶしの星に変更したい実現したい動作は、左から星星星とし、星をタップしたら、星をタップしたら、星をタップしたら、現状以下のコードだとタップした星のみが反応してとなる。	2021-04-24 11:53:29
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	Next.jsでGoogleMap APIを使用したい	https://teratail.com/questions/334898?rss=all		2021-04-24 11:50:17
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	JavaScript addEventListener animationendが発生しない	https://teratail.com/questions/334897?rss=all		2021-04-24 11:47:38
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	パス指定?に使われる「.:/」の意味を知りたい	https://teratail.com/questions/334896?rss=all	パス指定に使われる「」の意味を知りたい前提・実現したいこと「」の意味を知りたい。	2021-04-24 11:37:50
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	macOSプリインストapache2.4でバーチャルホストが拒否られます	https://teratail.com/questions/334895?rss=all	macOSプリインストapacheでバーチャルホストが拒否られますここで聞いていいことかどうかわからないのですが教えて下さい。	2021-04-24 11:24:49
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	文字の中央寄せがうまくいかない	https://teratail.com/questions/334894?rss=all	文字の中央寄せがうまくいかない「アクセスについて」の文字の中央寄せがうまくいきません。	2021-04-24 11:19:32
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	ASP.NET Core 5でHelloWorldできない	https://teratail.com/questions/334893?rss=all	ASPNETCoreでHelloWorldできない前提・実現したいことASPNETnbspCorenbspでHelloWorld画面が表示されるようにしたいです。	2021-04-24 11:17:52
Program	[全てのタグ]の新着質問一覧｜teratail（テラテイル）	widthを指定しているが、ブラウザの画面幅を変更した際、指定したwidthより小さくなる	https://teratail.com/questions/334892?rss=all	widthを指定しているが、ブラウザの画面幅を変更した際、指定したwidthより小さくなるブロック要素に対してwidth固定値px指定を指定したのですが、ブラウザの画面幅を小さくした際、自分が指定した値よりwidthの幅が小さくなります。	2021-04-24 11:05:59
Ruby	Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita	sketchupでruby その11	https://qiita.com/ohisama@github/items/3988d7ef1f1052d0706f	練習問題やってみた。	2021-04-24 11:50:09
Ruby	Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita	sketchupでruby その10	https://qiita.com/ohisama@github/items/3100cf9ac4a17489a12b	練習問題やってみた。	2021-04-24 11:46:09
Ruby	Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita	sketchupでruby その9	https://qiita.com/ohisama@github/items/70dc52eb784c3b19c307	sketchupでrubyその概要sketchupでrubyやってみた。	2021-04-24 11:40:53
Ruby	Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita	sketchupでruby その8	https://qiita.com/ohisama@github/items/8752cac7f42b3d704223	sketchupでrubyその概要sketchupでrubyやってみた。	2021-04-24 11:36:42
AWS	AWSタグが付けられた新着投稿 - Qiita	【AWS】SCPとは？(SCPとIAMの違い)	https://qiita.com/mzmz__02/items/8ad282f8e8ef091c8e66	IAMとの違いSCPはIAMの境界設定と似ているが、IAMはAWSアカウント内のユーザを管理する。	2021-04-24 11:15:18
海外TECH	DEV Community	Red Wine Quality prediction using AzureML, AKS with TensorFlow Keras	https://dev.to/ambarishg/red-wine-quality-prediction-using-azureml-aks-with-tensorflow-keras-mnn	Red Wine Quality prediction using AzureML AKS with TensorFlow Keras What are we trying to doPredict the Quality of Red Wine using Tensorflow Keras deep learning framework given certain attributes such as fixed acidity volatile acidity citric acid residual sugar chlorides free sulfur dioxide total sulfur dioxide density pH sulphates and alcoholWe divide our approach into major blocks Building the Model in Azure MLInference from the Model in Azure MLBuilding the model in Azure ML has the following steps Create the Azure ML workspaceUpload data into the Azure ML WorkspaceCreate the code folderCreate the Compute ClusterCreate the ModelCreate the Compute Environment Create the Estimator Create the Experiment and RunRegister the ModelInferencing from the model in Azure ML has the following steps Create the Inference ScriptCreate the Inference DependenciesCreate the Inference ConfigCreate the Inference ClustersDeploy the Model in the Inference ClusterGet the predictionsPlease read the other post Red Wine Quality prediction using AzureML AKS This was done using machine learning techniques and not using deep learning The same thing is accomplished here but using the deep learning framework Keras Most of the things remain the same compared to the machine learning method but a few steps change I am going to highlight the changed aspects here only so that it is easy to follow StepChange No ChangeCreate the Azure ML workspaceNo ChangeUpload data into the Azure ML WorkspaceNo ChangeCreate the code folderNo ChangeCreate the Compute ClusterNo ChangeCreate the ModelChangeCreate the Compute EnvironmentChangeCreate the EstimatorChangeCreate the Experiment and RunNo ChangeRegister the ModelNo Change Create the ModelThe model that we create here makes use of a repeatable block made up ofDense LayerDropoutBatchNormalizationThe last layer is a Dense layer of a single neuron This block is repeated times writefile folder training script train pyimport argparseimport osimport numpy as npimport pandas as pdimport globfrom azureml core import Run from utils import load data let user feed in parameters the dataset to mount or download and the regularization rate of the logistic regression modelparser argparse ArgumentParser parser add argument data folder type str dest data folder help data folder mounting point args parser parse args data folder os path join args data folder winedata print Data folder data folder red wine pd read csv os path join data folder winequality red csv from tensorflow import kerasfrom tensorflow keras import layers callbacks Create training and validation splitsdf train red wine sample frac random state df valid red wine drop df train index X df train copy X X drop columns quality df train stats X describe df train stats df train stats transpose def norm x return x df train stats mean df train stats std Split features and targetX train df train drop quality axis X valid df valid drop quality axis X train norm X train X valid norm X valid y train df train quality y valid df valid quality early stopping callbacks EarlyStopping min delta minimium amount of change to count as an improvement patience how many epochs to wait before stopping restore best weights True input shape X train shape model keras Sequential the hidden ReLU layers layers Dense units activation relu input shape input shape layers Dropout layers BatchNormalization layers Dense units activation relu layers Dropout layers BatchNormalization layers Dense units activation relu layers Dropout layers BatchNormalization the linear output layer layers Dense units model compile optimizer adam loss mae history model fit X train y train validation data X valid y valid batch size epochs callbacks early stopping put your callbacks in a list verbose turn off training log history df pd DataFrame history history Get the experiment run contextrun Run get context run log min val loss np float history df val loss min os makedirs outputs exist ok True note file saved in the outputs folder is automatically uploaded into experiment recordmodel save outputs my model run complete Create the Compute EnvironmentThe compute environment makes use of the curated environment AzureML TensorFlow GPU provided by AzureML from azureml core import Environmentcurated env name AzureML TensorFlow GPU tf env Environment get workspace ws name curated env name Create the EstimatorWe change the estimator to make use of the curated environment environment definition tf envfrom azureml train estimator import Estimatorscript params data folder ds as mount Create an estimatorestimator Estimator source directory folder training script script params script params compute target compute target Run the experiment on the remote compute target environment definition tf env entry script train py Predict the dataPredicting or Inferencing from the model in Azure ML has the following steps Create the Inference ScriptCreate the Inference DependenciesCreate the Inference ConfigCreate the Inference ClustersDeploy the Model in the Inference ClusterGet the predictionsSame as in the previous section we do not explain in detail the steps which are the same in building the model using the machine learning work We would highlight only the step which has changed from the previous implementation StepChange No ChangeCreate the Inference ScriptChangeCreate the Inference DependenciesNot requiredCreate the Inference ConfigChangeCreate the Inference ClustersNo ChangeDeploy the Model in the Inference ClusterNo ChangeGet the predictionsNo Change Create the Inference Script writefile folder training script score pyimport jsonfrom tensorflow import kerasimport numpy as npfrom azureml core model import Model Called when the service is loadeddef init global model Get the path to the registered model file and load it model path Model get model path wine model model keras models load model model path Called when a request is receiveddef run raw data try Get the input data as a numpy array data np array json loads raw data data Get a prediction from the model predictions model predict data log txt Data str data Predictions str predictions print log txt Return the predictions as any JSON serializable format return predictions tolist except Exception as e result str e return error message back to the client return json dumps error result Create the Inference DependenciesWe do not require this step since we use a curated environment Create the Inference Configfrom azureml core model import InferenceConfigclassifier inference config InferenceConfig source directory winecode entry script score py environment tf env Here we use the curated environment tf env created earlier to prepare the Inference Config ConclusionIn this post we have highlighted the code which would change when using the Keras deep learning framework compared to the method which we have used for building the model using machine learning Thank you for reading Please do leave your comments	2021-04-24 02:46:51
金融	ニュース - 保険市場TIMES	中小企業経営者アンケート「大同生命サーベイ」2021年3月度調査の結果を発表	https://www.hokende.com/news/blog/entry/2021/04/24/120000	中小企業経営者アンケート「大同生命サーベイ」年月度調査の結果を発表年月度の個別テーマは「社員の働きやすい環境づくり」大同生命保険株式会社以下、大同生命は年月日、中小企業経営者アンケート「大同生命サーベイ」の年月度調査結果を発表した。	2021-04-24 12:00:00
LifeHuck	ライフハッカー［日本版］	【Amazon タイムセール祭り】本日スタート！ Fire TV Stickが20%オフ、Ankerのプロジェクターが30%オフとお買い得	https://www.lifehacker.jp/2021/04/amazon-timesale-fes-2021-0424-1.html	【Amazonタイムセール祭り】本日スタートFireTVStickがオフ、Ankerのプロジェクターがオフとお買い得Amazonアマゾンでは、年月日時から月日時分まで「Amazonタイムセール祭り」を開催中人気のアイテムが日替わり・時間ごとに多数セール対象となるタイムセールでは、現在、FireTVStickがオフ、Ankerのプロジェクターがオフなど、今すぐ使えるアイテムがお買い得に登場しています。	2021-04-24 11:45:00
LifeHuck	ライフハッカー［日本版］	DIY初心者でも作業が捗る！ ヘッド交換できる電動工具でキッチンの棚を自作してみた	https://www.lifehacker.jp/2021/04/machi-ya-tatsujinkogu-review.html	電動工具	2021-04-24 11:05:00
北海道	北海道新聞	大リーグ菊池は今季初勝利ならず　大谷は２番、ダルビッシュも先発	https://www.hokkaido-np.co.jp/article/536928/	大リーグ	2021-04-24 11:12:00