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『うたの☆プリンスさまっ♪ マジLOVE』シリーズのアニメ放送開始から10周年を記念して、初の Blu-ray BOX が発売決定しました。 以下、リリース原文を掲載します。 うた☆プリの原点が詰まった、シリーズ初のBlu-ray BOX発売!! 人気ゲームソフトを原作とし、関連CDの販売枚数は500万枚を超え、さらに2019年に公開された劇場版は動員数118万人、興行収入18億円を突破する大ヒットを記録した『うたの☆プリンスさまっ♪ マジLOVE』シリーズ。 2021年7月3日、アニメ放送開始から10周年を迎えました。 この度、アニメ10周年を記念して、TVアニメ第一期『うたの☆プリンスさまっ♪ マジLOVE1000%』Blu-ray BOXの発売が決定! 今や、大人気アイドルとして活躍するST☆RISHの懐かしい学生時代や、グループ結成までの物語、そして放送と同時に大旋風を巻き起こした「マジLOVE1000%」のパフォーマンスなど、"アニメうた☆プリ"の原点が詰まった、シリーズ初にして待望のBlu-ray BOX。 発売日は12月22日(水)を予定しており、ジャケットイラストは、このBlu-ray BOXの為に藤岡真紀が新たに描きおろした新ビジュアルとなっています。 なお、 特設サイト では、Blu-rayBOXジャケットビジュアルが早くも公開中! 仕様・収録内容・BOX特典等の詳細も、こちらのサイトで随時解禁予定です。 商品情報 『うたの☆プリンスさまっ♪ マジLOVE1000% Blu-ray BOX』(初回限定生産) 発売日: 2021年12月22日(水)予定 品番: KIZX-90501~5 価格: ¥27, 500(税抜価格¥25, 000) 仕様: BD 3枚・CD 2枚組 ジャケットイラスト: 藤岡真紀 新規描きおろし 収録内容: BD-1 うたの☆プリンスさまっ♪ マジLOVE1000% Op. うたの☆プリンスさまっ♪(アニメ1,2,3,4期)｜無料でイッキに見放題できる動画配信サービス12社まとめ | 【サムライVOD】動画配信サービスの研究所. 1~7 BD-2 うたの☆プリンスさまっ♪ マジLOVE1000% Op. 8~13 BD-3 "プレミア上映会トークダイジェスト"、"クイズの☆プリンスさまっ? "ほか CD-1 オリジナルサウンドトラック(全47曲) CD-2 "マジLOVE1000%&アイドルソング スペシャルメドレー"ほか ※仕様・収録内容・BOX特典の詳細は、後日発表となります。 購入者特典、予約フェアも決定!
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そんなときの遅刻もたまにであれば許されるでしょうが、同じような遅刻が月に何度も続くとなれば、上司の立場としても見過ごす訳にはいかなくなります。 そして、遅刻というミスが重なった際に、経緯と対策を述べ謝罪をするために、反省文を書くように求められたとしましょう。社会人として恥ずかしい事ですが、同じミスを繰り返さないためにも、きちんと反省文を提出して自分を改める必要がありますよね? では、そのために反省文の書き方として、どのような点に注意をして作成すれば良いのでしょうか?
load_data() 訓練させる前にピクセル値が0から255に収まるようにデータを前処理しました。 ピクセル値の確認 () (train_images[0]) lorbar() (False) 0と1の範囲にスケール train_images = train_images / 255. 8月の結果と反省と今後の課題 | ママは専業デイトレーダー. 0 test_images = test_images / 255. 0 あとは層をセットアップしてモデルをコンパイルして訓練してと続いて行きます。 今回はFlask入門で学習した内容を参考にして書きましたので教材と同じように モデルを作成して重みを保存します。 では上記のコードを含めた全体のソースはこちらです。 モデル作成・構築のソース from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals from import Sequential, load_model from tensorflow import keras from import files import tensorflow as tf import numpy as np import as plt import os print(tf. __version__) #学習データのロード #クラス名を指定 class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] #データの前処理 (figsize=(10, 10)) for i in range(25): bplot(5, 5, i+1) ([]) (train_images[i], ) (class_names[train_labels[i]]) #モデルの構築 model = quential([ (input_shape=(28, 28)), (128, activation='relu'), (10, activation='softmax')]) #モデルのコンパイル mpile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #モデルを訓練させる (train_images, train_labels, epochs=10) #精度の評価 test_loss, test_acc = model.
{ super. onCreate ( savedInstanceState) setContentView ( R. layout. activity_evaluation)}} API通信を書く しかし、また友人は忙しくなったので、残りは私が書くことにしました。 当初は AsyncTask を継承してAPI通信を書いていたのですが、やっていられなくなり、 Fuel というHTTP通信ライブラリを使うことにしました。 以下はFuelを利用したAPI通信のための基底クラスです。 APIで通信するモデル用のデータ型とコントローラー名を与えて継承させると、 () のように簡単に書けるので、とても捗りました。 ずっとJavaScriptでJSONを しあわせ に扱ってきたので、JSONの扱いが本当にしんどかったです。 open class HelpithAPI < T: Any? >( val controllerName: String, classObject: Class < T >) { private val moshi: Moshi = Moshi. Builder (). add ( KotlinJsonAdapterFactory ()). build () private val requestAdapter: JsonAdapter < T > = moshi. adapter ( classObject) private val header: HashMap < String, String > = hashMapOf ( "Content-Type" to "application/json") fun index (): String? 『日本企業の経営課題2020』調査結果 【第1弾】新型コロナウイルス感染拡大の事業への影響｜一般社団法人日本能率協会のプレスリリース. { val ( _, _, result) = Fuel. get ( getCompleteUrl ( controllerName)). responseString () return when ( result) { is Result. Failure -> { val ex = result. getException () ex. printStackTrace () null} is Result. Success -> { result. get ()}}} fun show ( id: Int): String?
残りの人口はいつ完了するのか?
load_img(filepath, grayscale=True, target_size=(image_size, image_size)) img = g_to_array(img) data = ([img]) #変換したデータをモデルに渡して予測する result = edict(data)[0] predicted = () pred_answer = "これは " + classes[predicted] + " です" return render_template("", answer=pred_answer) return render_template("", answer="") if __name__ == "__main__": port = int(('PORT', 8080)) (host ='0. 0. 0', port = port) 個人的な反省点はモデルの精度もそうですが 時間があれば 見栄えももっとこだわりたかった!! 個人的に服のデザインとかもやっていてAdobe系のソフト使えるので 見栄えもこだわりたいですね。 美しいwebデザインで精度の高いAIを実装したかった。 これが最大の反省点です。 ただ諦めていません。受講期間が終わっても合間縫っていろいろ試したいと思いました。 4. 今後の課題 モデルの構築とその評価が課題かなと個人的には感じています。 というのもまだ調べながら作業しないとどんなモデルが最適か すぐに選択・想像ができないからです。 そこが当初想定していた到達目標でしたが 今後はそこに到達できるようにこの講座を活かしていきたいと思います。 開発未経験の私が開発の雰囲気とさらに今熱いAI分野を学習できたことは 非常に良かったと思います。 ぜひ受講を検討されている方がいればまずは飛び込んで見てほしいなと思います。 ※長年開発アレルギーでしたが仕組みを知るだけで世界が変わりました。 乱文ですが最後まで読んで頂きありがとうございました。 Why not register and get more from Qiita? 後悔と反省の違い｜後悔を反省に活かすために必要な心がけとは？ | 心がおだやかになる読み物. We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login