PandasとBig Queryを連携させます.

Kepler.glをJupyterNotebook上で扱ってみます.

PythonでBig Queryを操作します．

VuepressでGoogle AdSense広告を表示できるようにします．

本稿の設定の利点は，自分で広告コードを貼り付ける必要がなくなることです．

Vuepressで数式を記述できるようにします．

pytorch-grad-camでCAM(Class Activation Mapping)を実施します．
コードはGoogle Colabで実行していますが，最後にDockerFileも準備しています．

DockerでQGISがインストールされたコンテナ(Ubuntu20.04)を作成し起動します．

Pytorchで学習済みモデルによる背景削除を実装します．

Image Mattingで学習済みモデルによる背景削除を実装します．

TransformerTTS + MelGANでテキストからの音声の生成の学習を実施します．

「2-6-2の法則」って偶にきくけど，根拠はどこからでているのかわからないので，調べてみました．

疑問

• 2-6-2の法則の出典は？
• 働きアリの法則・パレートの法則のどれ？
• 人間社会にどれほど適応できるか？
• 本当に２割の人間が8割の成果をしているのか？

TransformerTTS + MelGANでテキストからの音声の生成を実施します．