Pythonベース Pythonの知識があれば比較的簡単にアニメーションを作成できます。Pythonは初心者にも学びやすい言語なので、Manimを使い始めるハードルが低いのが良い点です。 豊富な数学オブジェクト 数式、グラフ、ベクトル、行列など様々な数学オブジェクトをサポートしています。LaTeXを使って数式を綺麗に表示できるのも魅力的です。 柔軟なアニメーション オブジェクトの移動、変形、出現/消失など、様々なアニメーション効果を適用できます。カメラワークも自在にコントロール可能です。 高品質な出力 レンダリング品質が高く、滑らかで見栄えのする動画を生成できます。解像度やフレームレートなども細かく設定できます。 コミュニティの活発さ GitHubで公開されており、開発が活発に行われています。ドキュメントやサンプルコードも豊富で、コミュニティから情報を得やすいのも利点です。 初心者にとって
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの笹川です。 バスケと、ロードバイクが趣味なのですが、現在、NBAのplayoffと、Tour de Franceが同時に開催されていて大変嬉しい毎日を過ごしています。 特にNBAのplayoffは、連日overtimeとなるような激戦や、giant killingがあったりのアツい戦いが繰り広げられていて最高です。 そういう状況なので（？）、今回は先日取り組んだ、Pythonの機械学習バッチを実行するdocker imageのサイズ削減についてのアツい戦いについて紹介したいと思います。 膝の上に登って寝る為に、筆者がデスクに戻るのを机の下で待ち構える犬氏（かわいい） 今回の取り組みでは、もともと3GB程度だったPythonのML用のimageを、約2.0GBに削減することができました（それでもなかなかのサイズ。MLのimageは特に大きい印象
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