データからページネーションが出来る。 #jscode
2022.11.10
おはようございます、昨日は朝が寒く昼間は暑い日でしたね😗。
さて、データからページネーションが出来るライブラリがある事を知りましたのでそちらの紹介と使い方です。今回、使用したのはPagination.jsというライブラリです。使い方は簡単、下記のようなデータがあった場合、このようなソースコードを書いて使用します😮。
[
{
"id": 1,
"name": "白川 正人",
"hiragana": "しらかわ まさと",
"age": "45",
"bday": "1977年04月10日"
},
{
"id": 2,
"name": "大村 麻衣子",
"hiragana": "おおむら まいこ",
"age": "42",
"bday": "1979年12月11日"
},
{
"id": 3,
"name": "大原 静香",
"hiragana": "おおはら しずか",
"age": "53",
"bday": "1969年06月20日"
},
{
"id": 4,
"name": "吉田 佐代子",
"hiragana": "よしだ さよこ",
"age": "40",
"bday": "1982年05月24日"
},
{
"id": 5,
"name": "宮原 和弘",
"hiragana": "みやはら かずひろ",
"age": "22",
"bday": "2000年04月29日"
},
{
"id": 6,
"name": "伊藤 二郎",
"hiragana": "いとう じろう",
"age": "27",
"bday": "1995年02月18日"
},
{
"id": 7,
"name": "井上 明子",
"hiragana": "いのうえ あきこ",
"age": "55",
"bday": "1967年06月26日"
},
{
"id": 8,
"name": "恩田 雄",
"hiragana": "おんだ ゆう",
"age": "37",
"bday": "1985年09月25日"
},
{
"id": 9,
"name": "山崎 幸志",
"hiragana": "やまざき こうじ",
"age": "29",
"bday": "1993年03月24日"
}
] $.extend($.fn.pagination.defaults, {
className: 'paginationjs-theme-blue',
pageSize: 3
});
let url = "json data のurl";
(async () => {
await fetch(url).then((result) => result.json()).then(
(data) => {
data.reverse();
$('#demo').pagination({
dataSource: data,
callback: function (data, pagination) {
var html = table_make(data);
document.querySelector("#tbl").innerHTML = html;
}
})
}
)
})();
function table_make(data) {
return (data.map((element) => {
let str = "";
str += "<tr>";
str += ((Object.keys(element).map(el => "<td>" + element[el] + "</td>")).join(""));
str += "</tr>";
return str;
})).join("\n");
} <div class="col-12" id="demo">
<table class="table table-dark" id="tbl"></table>
</div>コードを抜粋して書きましたが、このコードを書く事とjsのライブラリとcssファイルもダウンロードするようにして下さいね🫠。
因みに自分はこのライブラリを初めて使用しましたが、結構使いやすいですね。今まで開発ではLaravelなんかのページネーションを使用していた事はありますが、フロント側で出来る事を知り驚きを隠せませんというのは大袈裟ですけど使い道は有るなって思います。
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鳴子を機械学習で認識させる事が出来たよ！
2020.09.02
高知県なのでよさこい、よさこいと言えば鳴子を持って踊るがルール。
鳴子を持っているかを判断する機械学習を作ってみようという事で今回の考えが思いつき、早朝から機械学習で鳴子認識させる事に取り組んでみました。
難易度はかなり低いのでそこらへんのITエンジニアなら出来ると思います、出来なければITエンジニアなのかな？と思ってしまうぐらいの難易度かと思います。
大変だったことは教師あり学習なので認識させるのが面倒だった。
鳴子の写真を３０枚ぐらい機械学習で認識させました、、、。
今回、使用した機械学習のライブラリはDlib(ディーリブ)というものです、
ググるとインストール方法からプログラム方法まで参考サイトが結構あります。
自分のサイトでは機械学習させた後、静止画を認識させるコードを掲載しときます。
import cv2
import dlib
detector = dlib.simple_object_detector("yosakoi.svm")
image = cv2.imread("yosakoi.jpg")
naruko =detector(image)
for f in naruko:
print("left, top, Right, bottom : ", f.left(), f.top(), f.right(), f.bottom())
cv2.rectangle(image, (f.left(), f.top()), (f.right(), f.bottom()), (255,0,0), 2)
print("{} naruko".format(len(naruko)))
photo = dlib.image_window()
photo.set_image(image)
photo.add_overlay(naruko)
cv2.imwrite("yosakoi-naruko.jpg",image)
因みに動画も認識させてみようと思ったのですが、こちらは上手く認識できなかったです・・・。
鳴子の機械学習モデルを置いときますのでご自由に使用ください。
学習したモデルを読み込んで上記のソースコードで試してみてください、尚、リナックス環境で動作します！！?
鳴子機械学習モデル?ダウンロード?
https://zip358.com/ML/YOSAKOI/yosakoi_Model.zip
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ドラゴン・タトゥー女：続編：蜘蛛の巣を払う女。
2019.01.12
http://www.girl-in-spidersweb.jp/
ドラゴン・タトゥー女：続編：蜘蛛の巣を払う女を観に行きました。
重厚且つ繊細さを持つ映画、デビッド・フィンチャー総指揮、文句無しです。
やっぱりデビッド・フィンチャー監督は凄いな。
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