坂本酒店のチラシの裏

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忘備録:ROPPONGI.swift(第1回) に参加した備忘録 #roppongiswift

開催概要


†名称・日時・会場
  • 名 称:ROPPONGI.swift(第1回)

  • 日 時:2018/02/23(Fri) 19:30 - 21:00

  • 会 場:VISITS Technologies株式会社

  • 発表者:6名

  • Tags :#roppongiswift

†要旨
  1. Swiftはフロントからサーバまで、加えてApple製品でない他デバイスとの連携もやれる。IF・APIは結構ある

  2. iOSの各アクション(通知・OPENとか)の詳細な仕様についての理解も大事。

  3. Swiftの理解は勿論、それにディープラーニングの技術が絡むことも往々にして有り得る。そこの知見もつけておく。

†TODO
  1. 発表資料や関連サイトには目を通しておくこと

  2. 英語もやっておく

概略


2018年try swiftの開催直前の勉強会。発表内容の指定がなかったからか、あるいは六本木での開催であったからかソフトからハードまで、果ては肉の話にもなった。いずれにも共通するのは「クロスデバイスでのiOSの使用に対応する必要があること」や「ユーザの要求の複雑化」、「Swiftでない他領域とのコラボレーションの機会が増えていること」であった。つまりSwiftの理解は前提で、それにプラスして何かができることがこれからの価値の創造に繋がるということである。またSwiftについても表面的な理解でなく、compilerなどのより詳細な理解も必要となってくる。とりあえず発表資料を読んでおくと良いと思うよ。

所感


  • 開催会場が六本木であることから国際色や年齢・職業まで多岐に渡っていた。故にフロントからサーバエンド、加えて学術研究にもSwiftを使っている人が出席。発表内容も多岐に渡っていた

  • 発表内容の理解や質疑応答の対応のためにはソフトだけでなくハード、日本語だけでなく英語の広い見識が必要か

  • あと名刺も必要か。既存のコネクションに属している方、顔なじみの方が多かった印象

  • ライブラリとかまとめたサイトあると便利だよね。それこそwiki見たいの作ってできないかな?

メモ


  1. iOSでFont Awesomeを使う(@TAKASEK)

→Font Awesomeってなに? 小規模とか簡単に導入したい時にFon Awesome

Freeでも色々なiconが使える。基本はSolidを使用。DLしたらプロジェクトにバンドル→infoにも追加

導入の手間は少ない。TAKASEKさんが使用にあたってのライブラリをGitHubに置いてあるよ。

発表資料(Qiita)

Font Awesome公式ページ

  1. サーバ側の仕様変更にcodableで対応する(@佐藤剛史)

→codable = データのシリアライズ・デシリアライズを型安全で使用できるプロトコル

仕様変更の際には型追加で対応することができる。型のプロパティ = CodingKey。

encodeメソッドを自前で実装することも可能。Codableに対応していない型を対応させる事も可能

発表資料

  1. 「良い通知」について考えてみた(@macs_6)

→「通知をとめたい」ユーザ申告に対応。利己的。押し売りな通知、興味のないのがたくさんきたら嫌だ。

興味のある人に送るのがベターだよね。計測も大事だよね。クロスデバイスで使う通知はプッシュ以外にもメールとかある

UniversalLinkを送らないとだよね。でも短縮URLだと動かないこともある。→じゃあCustome URL Schemeだよね。

良い通知ってアプリまでのステップが少ない方が良いよね。→となるとUniversal...?→フロントとサーバで手を組めば良い

発表資料

  1. try!swift Compiler(@kitasuke)

→Rintaro(@rintaro)さんのQiita記事が参考になるよ。Brian Gesiak(modocache)の記事も参考になる。

Harlan HaskinsさんのBlog。Slava PestovさんのBlogも参考になる。LLVM Developer's Meetingの内容も勉強になる

LLVMをSwiftで書いている変態も世にはいる。AppleのSILのリファレンスをライブラリ的に見てみると良いんじゃない?

Rintaro(@rintaro)さんのQiita記事

  1. swiftとJSを同時に学んでいる人の苦悩(@austin?)

→JSとSwiftではClassの概念に結構デカい違いがあるよね。JSのprototypeの概念はカオスだよね。→わかる

  1. 食肉の画像評価におけるモバイルデバイスの活用について(@hisashi-komine)

→ミート・イメージジャパン。食肉の画像を特殊カメラで撮影。DBにデータを送って画像解析して肉を評価できる。

Deep Learningで肉におけるロース芯の位置を分析。何が写っているかを分類→座標をとって→オブジェクトを分析する。

特殊カメラの画像をiOSに転送。iOSでは転送と解析。でもC++でしか使えない。SwiftからC++使うにはSwitching Headerでやれたよ!Kerasのh5モデルファイルからpb形式ファイルへの変換はpythonでできる!

Link


以上