BASEショップをお試しで触っています。

BASEショップをお試しで触っています。BASEショップではデジタル媒体なども販売して構わないそうです、因みに私はデベロッパーツールなどに関心があったのでこちらをメインに触れてみようかなと思っています。

BASEショップのデベロッパーサイトはこちらになります。
https://docs.thebase.in/

今からECサイトを開設したい方はBASEショップが一番良いかなと。理由はデザイナーさんや開発者さんに優しい仕様になっているからです。これがあったからBASEショップは上場企業になったのだと思っています。

テーマを作成して販売したい方は屋号が必要になりますので、個人事業主や法人の申請を行わないといけないので注意が必要です。尚、フリーランスと個人事業主の違いはなにか?

答えは下記とのことです。私は知らなかったのでメモとして残しておきます。

一方、フリーランスとは、特定の企業や組織に属さず、仕事ごとに契約を結ぶ働き方のことです。
つまり、個人事業主は税務上の所得区分のことを言い、フリーランスは契約や働き方のことを意味しているのです。そのため、両者は被る部分もあります。基本的に、フリーランスで法人を設立していなければ、個人事業主ということになります。

引用:cue.waris.jp/

お手軽:顔認識機能。

初めましてタオカと申します。これから技術の足跡として記載していきます。たまには高知県の日常や私生活のつぶやきも書くときがあります?、よろしくお願いします。

今回はお手軽に顔認識機能をWEBブラウザ(グーグルクローム)で動作させてみました。使用したライブラリはTensorFlow.js です。参考にしたコードは下記になります。数行このコードに追加するだけで顔認識機能が出来上がります。

私が下記のコードを参考にして試しに動作させてみました。
https://taoka-toshiaki.com/face/

  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/facemesh"></script>
async function main() {
  // Load the MediaPipe facemesh model.
  const model = await facemesh.load();

  // Pass in a video stream (or an image, canvas, or 3D tensor) to obtain an
  // array of detected faces from the MediaPipe graph.
  const predictions = await model.estimateFaces(document.querySelector("video"));

  if (predictions.length > 0) {
    /*
    `predictions` is an array of objects describing each detected face, for example:

    [
      {
        faceInViewConfidence: 1, // The probability of a face being present.
        boundingBox: { // The bounding box surrounding the face.
          topLeft: [232.28, 145.26],
          bottomRight: [449.75, 308.36],
        },
        mesh: [ // The 3D coordinates of each facial landmark.
          [92.07, 119.49, -17.54],
          [91.97, 102.52, -30.54],
          ...
        ],
        scaledMesh: [ // The 3D coordinates of each facial landmark, normalized.
          [322.32, 297.58, -17.54],
          [322.18, 263.95, -30.54]
        ],
        annotations: { // Semantic groupings of the `scaledMesh` coordinates.
          silhouette: [
            [326.19, 124.72, -3.82],
            [351.06, 126.30, -3.00],
            ...
          ],
          ...
        }
      }
    ]
    */

    for (let i = 0; i < predictions.length; i++) {
      const keypoints = predictions[i].scaledMesh;

      // Log facial keypoints.
      for (let i = 0; i < keypoints.length; i++) {
        const [x, y, z] = keypoints[i];

        console.log(`Keypoint ${i}: [${x}, ${y}, ${z}]`);
      }
    }
  }
}

main();