ドロドロと長い話 – 十三野こう | 少年ジャンプ+

ドロドロと長い話 – 十三野こう | 少年ジャンプ+

ドロドロと長い話 - 十三野こう | 少年ジャンプ+

JASRAC許諾第9009285055Y45038号 JASRAC許諾第9009285050Y45038号 JASRAC許諾第9009285049Y43128号 許諾番号 ID000002929 ABJマークは、この電子書店・電子書籍配信サービスが、著作権者からコンテンツ使用許諾を得た正規版配信サービスであることを示す登録商標(登録番号 第6091713号)です。

はてなブックマーク - ドロドロと長い話 - 十三野こう | 少年ジャンプ+ はてなブックマークに追加

from はてなブックマーク – 人気エントリー – アニメとゲーム https://ift.tt/6SdNPjL
via IFTTT

『ストリートファイター6』モデルのソニーのゲーミングヘッドセット“INZONE”がイーカプコンで予約受付開始。リュウと春麗を左右にデザイン

『ストリートファイター6』コラボモデルのソニーのゲーミングヘッドセット“INZONE”が登場し、イーカプコンにて予約受付が開始された。

from ゲームの最新情報やレビュー・発売予定も配信 – ファミ通.com https://ift.tt/ogYxM3m
via IFTTT

“実写と見紛う”FPS『Unrecord』発表。ボディーカメラ風映像をUE5で描く、物語重視の犯罪捜査 – AUTOMATON

“実写と見紛う”FPS『Unrecord』発表。ボディーカメラ風映像をUE5で描く、物語重視の犯罪捜査 – AUTOMATON

“実写と見紛う”FPS『Unrecord』発表。ボディーカメラ風映像をUE5で描く、物語重視の犯罪捜査 - AUTOMATON

デベロッパーのDRAMAは4月20日、『Unrecord』を発表した。対応プラットフォームは現時点ではPC(Steam)が予定されている。昨年10月ごろにボディーカメラ風映像で注目を集めたゲームのタイトルが決定し、正式発表されたかたち(関連記事)。 『Unrecord』はシングルプレイ用のタクティカルFPSゲームだ。プレイヤーは犯罪…

はてなブックマーク - “実写と見紛う”FPS『Unrecord』発表。ボディーカメラ風映像をUE5で描く、物語重視の犯罪捜査 - AUTOMATON はてなブックマークに追加

from はてなブックマーク – 人気エントリー – アニメとゲーム https://ift.tt/zPF80rk
via IFTTT

【Apex】コースティック新プレステージスキンは専用フィニッシャーで口からガスを出す!? ベールドコレクションイベントが4月26日より開催

『Apex』にて、ベールドコレクションイベントが2023年4月26日~5月10日(日本時間)の期間で開催される。コースティックの新プレステージスキンや新モード“デッドアイ”が登場。

from ゲームの最新情報やレビュー・発売予定も配信 – ファミ通.com https://ift.tt/nf9Y2t8
via IFTTT

サンソフトの“早すぎたメトロイドヴァニア”『へべれけ』リメイク版発表。フェルト調のグラフィックに刷新されて甦る – AUTOMATON

サンソフトの“早すぎたメトロイドヴァニア”『へべれけ』リメイク版発表。フェルト調のグラフィックに刷新されて甦る – AUTOMATON

サンソフトの“早すぎたメトロイドヴァニア”『へべれけ』リメイク版発表。フェルト調のグラフィックに刷新されて甦る - AUTOMATON

サンソフト(サン電子株式会社)は4月20日、同社の作品を復刻する「SUNSOFT is back !」について、2023年発売予定の第2弾ラインナップを公開。『へべれけ』のリメイク版が発表された。さらに『トリップワールドDX』も国内向けに発表されている。同社公式YouTubeチャンネルでのライブ配信でお披露目となった。 サンソフト…

はてなブックマーク - サンソフトの“早すぎたメトロイドヴァニア”『へべれけ』リメイク版発表。フェルト調のグラフィックに刷新されて甦る - AUTOMATON はてなブックマークに追加

from はてなブックマーク – 人気エントリー – アニメとゲーム https://ift.tt/HuyGYzE
via IFTTT

Python AIprograminng

import IPython
from google.colab import output
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64

def run(img_str):
#decimg to image
decimg = base64.b64decode(img_str.split(‘,’)[1], validata=True)
decimg = Image.open(BytesIO(decimg))
decimg = np.array(decimg, dtype=np.uint8);
decimg = cv2.cvtColor(decimg, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# image classify
img = cv2.resize(decimg, (64, 64))
img = img_to_array(img)
img = img / 255.0
img = img[np.newaxis]
img = np.asarray(img)
preds = keras_model.predict(img)
result = np.argmax(preds[0])

# draw output
out_img = decimg
cv2.putText(out_img, labels[result], (10,50),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
#encode to string
_, encimg = cv2.imencode(“.jpg”, out_img,
[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80])
img_str = encimg.tostring()
img_str = (“data:imge/jpeg:base64,” +
base64.b64encode(img_str).decode(‘utf-8’))
return IPython.display.JSON({‘img_str’: img_str})

output.register_callback(‘notebook.run’,run)

https://colab.research.google.com/drive/1cF–C6PRT2j7hPdn5ia1I7SlwGqdvB-d?hl=ja#scrollTo=eT8PXuywDsmO