より / YORIFUJI

iOS/Swift/Firebase/機械学習/WebRTCの話題が多いです。最近はzennに記事書いてます。

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    最近の記事

    「Requests to this API firebaseinstallations.googleapis.com method google.firebase.installations.v1.FirebaseInstallationsService.CreateInstallation are blocked.」の解決方法

    iOSでFirebaseを利用したアプリを実行した際に以下のエラーが表示された。 Firebase Installation registration failed for app with name: __FIRAPP_DEFAULT, error:The server responded with an error: - URL: https://firebaseinstallations.googleapis.com/v1/projects/*****/install

      • 2020年10月の振り返り

        2020年10月の個人的な振り返り記事です。 # やったこと9月の終わりぐらいからZennで記事を書き始め、10月は全部で5つ記事を書いてました。 今までのアウトプットの量やペースと比べると先月は多かった気がします。 Apple Watchで指差し確認の記事は、以前からApple Watchと機械学習を連携したアプリを作ってみたいと思っていて、うまく作れたのでとても楽しかったです。 学習用のデータを収集したり、モーションセンサーから学習に使うパラメータを選ぶ作業などは試

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        • Firestore(Firebase)を始めるときに参考にしたサイト

          公式のガイド基本が網羅されていて内容も分かりやすく必読です。 村本さんのQiitaバズっている記事もあり情報量が多くてとても分かりやすいです。Firestoreの設計の話などが参考になりました。 su-さんのブログsu-さんのブログも情報量が多くTipsやHowToも豊富です。サイトのデザインも素敵です。 mogaさんのYouTubeプロFirebase YouTuberです。基本的な内容からチャットやToDoアプリでのFirestoreの設計などを分かりやすく教えてく

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          • Firebaseで「TypeError: firebase_app__WEBPACK_IMPORTED_MODULE_0___default.a.analytics is not a function」の解決方法

            React/FirebaseアプリでAnalyticsを組み込もうとして上記のエラーが発生。 読み込むコードは以下のように書いた(一部伏せ字)。 import firebase from 'firebase/app';import 'firebase/auth';import 'firebase/firestore'// productionconst firebaseConfig = { apiKey: "xxxx",... measurementId: "yyyy"}

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            ブラウザがサードパーティーcookieを拒否しているとFirebase Authenticationに失敗することがある

            タイトルの通りなんですがウェブアプリからFirebase Authenticationを利用する際にブラウザが3rd party cookieを拒否する設定になっているとFirebase Authenticationに失敗するケースがありました。 手元の環境ではChrome(バージョン: 84.0.4147.125)のシークレットモードが3rd party cookieを拒否する設定になっていました。 詳細は以下の記事にかいてありますがアプリのデプロイ先のドメインとfir

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            JestとFirestoreのローカルエミュレータでrulesのテストを直列に実行したいとき

            Firestoreのrulesのテストをする際にJestを使っている。デフォルトでは複数のファイルのテストを並列に実行するがテストの内容によっては並列で実行したくないことがある(そもそも他のテストケースに依存するのはよくないのだが)。その場合はJestに --runInBand オプションを追加することで直列で実行させることができる。 --runInBand 別名: -i。 子プロセスのworker poolを作成せずに現在のプロセスで全てのテストを1つずつ実行します。 デ

            Firestoreのruleをローカルエミュレータでテストする為にCatalinaにJavaをインストールする

            FirebaseのFirestoreのルールをローカルエミュレータでテストしようとして以下の記事を参考にセットアップを進めたらJavaがインストールされていないと怒られた。 Javaのインストールは次のページを参考に、 homebrewを使っていたので以下のコマンドを実行。 brew cask install java インストール完了後にバージョンを確認。 % java --versionopenjdk 14.0.2 2020-07-14OpenJDK Runti

            機械学習のアノテーションツールVoTTを使ってObject Detection(物体検出)の学習データを作成した

            iOSで自作のモデルを使ってObject DetectionをするためにOSSのアノテーションツールVoTTを使いました。 VoTTはMicrosoft製の動画に対応したアノテーションツールです、GUIも付属しています。若干癖もありますがショートカットキーも用意されているので慣れるとサクサク使えます。上記のケースでは1オブジェクト辺り数10枚のアノテーション作業と画像切り出しをしたので最終的には数百枚になりました。 基本的な使い方は@shu223さんの記事にあるリンク先を

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            Core ML Tools の環境構築

            Core ML Toolsの環境構築したけど少しハマったところもあったのでメモしておく。Core ML Toolsは機械学習の各種モデルをiOS向けに変換するツールです。 環境% uname -aDarwin MacBook-Pro.local 19.6.0 Darwin Kernel Version 19.6.0: Sun Jul 5 00:43:10 PDT 2020; root:xnu-6153.141.1~9/RELEASE_X86_64 x86_64% pyth

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            Core ML Toolsの環境をDockerで構築してみたけど微妙だった

            Core ML Toolsの環境をDockerで構築したけど微妙なことが分かった。環境構築のノウハウは得られたのでメモしておく。Core ML Toolsは機械学習の各種モデルをiOS向けに変換するツールです。 環境% uname -a Darwin MacBook-Pro.local 19.6.0 Darwin Kernel Version 19.6.0: Sun Jul 5 00:43:10 PDT 2020; root:xnu-6153.141.1~9/RELEAS

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            WWDC17,18の機械学習(Core ML)のセッションに載っているサンプルコードのまとめ

            iOSの機械学習(Core ML)をキャッチアップする際に参考にしたりビルドして実行した公式サンプルをまとめました。 WWDC19と20もまとめたいと思ってますがまだ追いついてません。最新に近づくに連れて機械学習のセッション数も増えていて追いつくのが大変そうです😅 手元の環境は次の通り macOS 10.15.6 Xcode 11.6 iPhone 11 (iOS 13.6) Machine Learning and Vision これまでのWWDCの機械学習に関す

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            WWDCの機械学習(Core ML) とVision Frameworkに関するセッション一覧

            こちらで観れます。 ほぼ自分用メモでした😊

            XcodeのplaygroundでiOSのCore MLモデルを作成する

            Core MLのモデルはXcodeのplyagroundで作ることができます。Create MLアプリが登場したいまplaygroundの出番はなさそうですが一度やっておきたかったので試してみました。 公式ドキュメントはこちらです。 Xcodeからplaygroundを起動します。templeteを選択しますが注意点としてmacOSのテンプレートを選択する必要があります。 playgroundが起動します。 入力済みのコードを消して以下のコードを貼り付けます。 im

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            Create MLで自作のモデルを作成して画像認識する

            前回の記事でApple公式の画像認識のサンプルを動かしてみました。 公式のサンプルにはトレーニング(学習)済みの機械学習のモデルが含まれていますが、利用するモデルによって認識(分類)するオブジェクトが決まります。例えば、犬や猫の画像を認識するアプリを作りたいときは犬や猫の画像を使ってトレーニングしたモデルを用意する必要があります。 Xcodeに付属しているCreate MLを使うとGUIでモデルを作成することができます。 今回は犬と猫の画像を認識するためのモデルを作成し

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            iOSの機械学習の公式サンプルアプリを試す(Core ML/Vision)

            iOSで画像認識や機械学習のアプリ開発に興味はあるものの「やってみたいけど難しそう」「何からやればいいか分からない」と思っている人いますよね、僕もそうでした。 Appleの公式サイトには機械学習に関する各種ドキュメントの他に、画像認識や物体検出のサンプルアプリのソースコードが用意されています。これから機械学習を始めようと思っている人はまずはサンプルコードを動かしてみることで基本的なアプリの動きやAPIの使い方、ロジックの雰囲気を掴んでみることをお勧めします。 Core M

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            CloudKitについて調べてみた(その2)

            ※この記事は「その1」の続きです CloudKitの概要は分かったので使い方を調べていきます。「CloudKit Quick Start」から始めてみます。 CloudKit Quick Start Quick Startで扱っている内容はこちら。 ・Xcode projectのCloudKitを有効にする、プログラムまたはCloudKit Dashboardを使用してスキーマを作成する ・レコードを取得してデータの変更をsubscribeする ・大きなデータやloca

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