★朝食付★ 予約 URL: ■100インチの大画面スクリーンに迫力の音響! ホテル客室でプライベートシアター体験 シアターツインでは Full HD 対応のプロジェクターを 100 インチスクリーンに投影して大迫力の映像をお楽しみ頂けます。視聴コンテンツは、ゲストのスマホや PC から HDMI、Bluetooth で接続頂く方法に加えて Chromecast、Blu-Ray プレーヤーなどのレンタルもご提供していますので、お好きな方法でコンテンツの投影が可能です。また高音質な内蔵スピ ーカーも備えており、客室の防音性も高いため、迫力の音響で臨場感のあるライブサウンドをお楽しみ頂けることも大きな魅力です。 ■大人気のリクライニングベッド LIVELY HOTELS の「The Millennials」や、「slash」ブランドで人気のリクライニング機構のベッド。ベッドのリクライニング角度の無段階調整が可能で、映画などの鑑賞時はソファモードで就寝時はフラットに、自分の一番心地良い角度で思い思いの時間を過ごせます。一方でこのようなリクライニングの機構をもちながら、マットレス厚30cmという4スターホテル水準のベッドで最高の居住性も実現しています。 ■The Millennials 渋谷で新しく登場! 日帰りプラン。京都では期間限定プランも。 The Millennials 渋谷では、ライブ、スポーツ観戦などでプライベートビューイングできる、朝から夜までの日帰りプランの販売を開始しました。カプセルタイプのプライベートな空間で、遊びだけでなく大画面で仕事もできます。 The Millennials 渋谷【プロジェクター付き個室】音楽や仕事に没頭する!
こんな介護していませんか?? ・引きずり介助 ・中腰姿勢での抱えあげ ・持ち上げ介助 介護者の腰痛・関節痛や 介護される側の傷・ケガ・痛み・不快感 などを引き起こします!
国旗画像のサイズをそろえて保存する #. /flag_origin 以下に国旗画像 #. /flag_convert 以下に200*100のサイズに変換したjpgを保存 for path in stdir('. /flag_origin'): img = (f'. /flag_origin/{path}') img = nvert('RGB') img_resize = ((200, 100)) (f'. /flag_convert/{path}') # 2. 3次元配列の画像データを2次元配列のデータに変換 feature = ([(f'. /flag_convert/{path}') for path in stdir('. /flag_convert')]) feature = shape(len(feature), -1)(np. 似ている国旗のイラスト素材 [54769070] - PIXTA. float64) # 3. 学習(15種類のグループにクラスタリングする) model = KMeans(n_clusters=15)(feature) # 4. 学習結果のラベル labels = bels_ # 5. 学習結果(クラスタリング結果の表示 + ラベルごとにフォルダ分け) #. /flag_group 以下に画像を分けて保存する for label, path in zip(labels, stdir('. /flag_convert')): kedirs(f". /flag_group/{label}", exist_ok=True) pyfile(f". /flag_origin/{place('', '')}", f". /flag_group/{label}/{place('', '')}") print(label, path) 順にコードを解説していきます。 1. 国旗画像のサイズをそろえて保存する 集めた画像はサイズがバラバラでそのままでは使えないので、同一サイズの画像データに変換します。サイズを200*100にしているのは大体2:1くらいの縦横比の国旗が多いからです。大きなサイズの画像だと処理に時間がかかったので、とりあえずこれくらいにしています。 元画像はpngファイルだったのですが、データの次元数がうまくあわなかったので、一律jpgファイルに変換しています。 変換したjpgファイルを. /flag_convert 以下に保存して、これをクラスタリングします。 実際に変換された画像を見ればわかりますが、引き伸ばされたり縮小されたりで、縦横比が潰れていたりするものが多いです。いい感じに処理する方法もわからないので、これで妥協してますが、いい方法を知っている人がいれば教えてください。 2.
フランス国旗と似てる旗一覧 | フランス国旗, 国旗, フランス
3次元配列の画像データを2次元配列のデータに変換 画像データを読み込むと3次元配列((100, 200, 3))のデータになります。これを reshape で2次元((100, 600))に変換します。 ここまででデータの準備は完了です。あとはライブラリで用意されている関数に流し込むだけです。 3. 学習(15種類のグループにクラスタリングする) 今回使うアルゴリズム「k平均法」は、あらかじめいくつのデータにクラスタリングするか決めて置かなければなりません。今回は適当に15にしてます。 n_clusters で指定しているのがそれです。 4. 学習結果のラベル 学習が完了したら結果ラベルを受け取ります。ラベルは整数の 0~14 で割り振られています。同じラベルの画像は類似度が高いという判定です。 labels の中身はただの配列です。 5.