Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
20171019 Code for Kobeプレゼン資料 地理情報を使った雪害対策への取り組み(案)
Search
manathi
October 19, 2017
Technology
47
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20171019 Code for Kobeプレゼン資料 地理情報を使った雪害対策への取り組み(案)
manathi
October 19, 2017
More Decks by manathi
See All by manathi
20190629 CTF2019発表資料
manathi
0
68
Code for Snowの本格的スタートに向けて
manathi
0
280
20181023 短距離、短時間に刻々と変化する冬の道路
manathi
0
130
20171111_KOFセミナー第2部.pdf
manathi
0
40
20180825 車載動画をFOSS4Gで調理する!?
manathi
0
410
20180811 車載動画マッピングをやってみよう!
manathi
0
65
20180804 OSC京都講演資料 LT発表資料
manathi
0
73
20180804 OSC京都講演資料 自前の”ストーリービュー”を作って”いまの地域”を画像として残そう
manathi
0
92
20180724 Code for Osaka第27回定例会 LT発表資料
manathi
0
74
Other Decks in Technology
See All in Technology
人を動かすのは時間ではなく、納得感 〜新任EMが入社3ヶ月、組織を2回変えた話〜
kakehashi
PRO
3
270
CSに"SLO"は要らない、経営層に"99.9%"は伝わらない - SREを全社に"翻訳"する3原則
cscengineer
PRO
1
5k
誤解だらけの開発生産性 / Myths and Misconceptions about Developer Productivity
i35_267
2
780
美しいコードを書くためにF#を学んでみた話
yud0uhu
1
460
AICoEでAIネイティブ組織への進化
yukiogawa
0
190
SRE Next 2026 何でも屋からの脱却
bto
0
920
しぶいSRE: サーバから見えない障害にどう向き合うか。ラストワンマイルのデバッグ実践 / Shibui SRE
kanny
13
6.5k
「AIに依存している」と 「AIを使いこなしている」の違い
k8yasuma
0
110
タスクの複雑さでモデルを選ぶ ── Thompson Samplingで動かす“トークン/コスト最適化
satohy0323
0
550
最適な自走を最小限の支援で — M&Aで拡大する組織で少人数SREが挑んだ1年 / SRE NEXT 2026
genda
0
1.5k
凡エンジニアがこの先生きのこるためには。〜TypeScript完全に理解したい〜
alchemy1115
2
310
AI Coding Agent時代のcdk-nagガードレール 〜組織ルールを強制CIで守り抜く設計の挑戦〜
mhrtech
3
390
Featured
See All Featured
How To Speak Unicorn (iThemes Webinar)
marktimemedia
1
510
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
990
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
440
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.3k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
220
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.8k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
12k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
3.7k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
240
Building an army of robots
kneath
306
46k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
190
Transcript
ཧใΛͬͨઇରࡦ ͷऔΓΈ Ҋ Φʔϓϯσʔλژ࣮ફձɹᖒాɹֶ
ϓϨθϯλʔհ ɾઌɺ৽ׁݝेொࢢͰͷ શࠃେձͰϙελʔൃද͠·ͨ͠ɻ ❖ ໊લɿᖒాɹֶ(͞Θͩɹ·ͳͿ)ɹ31ࡀɹେࡕࡏॅ ❖ ࣄ࣌څ੍ܖࣾһ ❖ ֎ʹग़Δͷ͕͖(ٳʹͲ͜ʹߦ͔ͳ͍ͷۤ௧) ❖
ಛʹڧ͍ؔ৺ઇණશൠɺಓ࿏ ❖ ຊઇණֶձձһ ❖ Φʔϓϯσʔλژ࣮ફձCode for NaraͰ׆ಈ
ɹࢁསݝେ݄ࢢʹͯචऀࡱӨ ɹௗऔݝஐ಄ொʹͯචऀࡱӨ ౙقಓ࿏ަ௨֬อରࡦձٞ ୈೋճ QQΑΓҾ༻ ࠃަ௨লௗऔՏࠃಓࣄॴ ݄߽ઇʹ͏ࢁསݝͷࠃಓʹ͓͚ΔӨڹͱରࡦQQΑΓҾ༻ ࠃަ௨লؔ౦ํඋہߕՏࠃಓࣄॴ
ελοΫंൃੜ ޙଓं͕࣍ʑͱཱԟੜ ࣌ؒʹҰؾʹੵઇ͠আઇ͕͍͔ͭͣ
ۃͳूத߽ઇΛ”ࡂ”(ઇ)ͱͯ͠ೝࣝ͢Δඞཁੑ ઇɺࡂͱͯ͠ೝ͞Εʹ͍͘ݱঢ়͕͋Δɻ߱ઇҬͷ ઇͷྔݮগʹస͍ͯ͡Δͷͷɺ࣌ؒʹूதͨ͠Γɺඇ߱ઇ ҬͰूத߽ઇ͕ൃੜͨ͠Γ͍ͯ͠Δݱঢ়ΛؑΈΔͱɺશࠃతͳ ରࡦ͕ඞཁͰ͋Δɻ ➕ ਓޱݮগɺߴྸԽɺҬίϛϡχςΟͷرബԽɺ தࢁؒաૄԽͳͲͷॾΛ๊͍͑ͯΔʜ
ɾu-mapΛͬͯҬಠࣗͷઇରࡦࡂϚοϓͷ࡞ ɾMapillaryͰࣸਅΞοϓϩʔυ ɾΫϥΠγεϚοϐϯάΛ׆༻͠ɺઇൃੜͷࡂࢧԉ ɾQGISͰཧใΛਤͱ݁ͼ͚ͭͯՄࢹԽ ※্ه4Λར׆༻ͯ͠ɺҬࡦʹөͰ͖ΔՄೳੑ ཧใΛͬͨઇରࡦ
ɾӽޙઇ͔͖ಓ(NPO๏ਓதӽࡂϑϩϯςΟΞओ࠵) ઇΛগ͠ͰݮΒͨ͢Ίʹʜ