ショーケース

1.simple Notes

すっきりとしたノートレイアウトで、アイデアのメモや会議記録、学習ノートなどに最適です。

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# プロジェクト会議メモ

## 背景

現在のユーザー体験を最適化し、コンバージョン率の向上と解約率の低減が必要です。

## 主要課題

- 登録フローが複雑すぎる
- モバイルでの表示が遅い
- チュートリアルが十分にわかりやすくない

## 解決策

1. **登録フローの簡素化**: 入力項目の削減とソーシャルログインの追加
2. **モバイル性能の改善**: 不要な JS 読み込みを減らし、画像を最適化
3. **ユーザーガイドの強化**: インタラクティブなオンボーディングを追加

## 次のステップ

- デザインチームが新しい登録 UI のプロトタイプを作成
- 開発チームがパフォーマンス最適化案を検証
- プロダクトチームがチュートリアルの構成を策定

次回ミーティング: **3月15日 14:00**

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2.code Documentation

コードブロックと技術的な解説を組み合わせたドキュメンテーション。API ドキュメントや開発ガイド、チュートリアルに最適です。

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# React Hooks ガイド

## useState フック

`useState` は関数コンポーネントに状態を追加するための最も基本的なフックです。

### 基本的な使い方

```jsx
import React, { useState } from 'react';

function Counter() {
  // 「count」という状態変数を定義し、初期値を 0 に設定
  const [count, setCount] = useState(0);

  return (
    <div>
      <p>クリックされた回数: {count}</p>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>カウントアップ</button>
    </div>
  );
}
```
````

### 状態変数を複数使う例

```jsx
function ProfileForm() {
  const [name, setName] = useState('');
  const [age, setAge] = useState(0);
  const [bio, setBio] = useState('');

  // ...
}
```

## useEffect フック

`useEffect` はデータ取得やサブスクリプション、DOM の手動更新など副作用を扱う際に利用します。

### 基本的な使い方

```jsx
import React, { useState, useEffect } from 'react';

function Example() {
  const [count, setCount] = useState(0);

  // componentDidMount / componentDidUpdate と似たタイミングで実行
  useEffect(() => {
    // ドキュメントタイトルを更新
    document.title = `You clicked ${count} times`;
  });

  return (
    <div>
      <p>クリックされた回数: {count}</p>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>カウントアップ</button>
    </div>
  );
}
```

> **メモ**: useEffect は初回レンダーを含むすべてのレンダー後に実行されます。

```

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3.data Presentation

表・リスト・チャートを組み合わせてデータを可視化するドキュメント。データ分析レポートやビジネス報告、研究結果の共有に最適です。

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# 2024年 第1四半期 売上レポート

## 売上概要

四半期売上合計は **2,480万ドル** で、前年同期比 **18.3% 増加** となりました。

主な成長要因:

- 新製品ラインの寄与: +35%
- オンラインチャネル拡大: +22%
- 海外市場の開拓: +15%

## 製品カテゴリ別の成績

| 製品カテゴリ       | 売上 (百万ドル) | 前年同期比 | 粗利益率 |
| ------------------ | --------------- | ---------- | -------- |
| スマートフォン     | $8.4            | +12.5%     | 32%      |
| タブレット         | $5.2            | +8.7%      | 29%      |
| ノートPC           | $7.1            | +23.4%     | 34%      |
| スマートアクセサリ | $4.1            | +42.1%     | 45%      |

## チャネル別売上構成

- **オンラインチャネル**: $14.3 百万 (57.7%)
  - 自社サイト: $6.8 百万
  - サードパーティプラットフォーム: $7.5 百万
- **オフラインチャネル**: $10.5 百万 (42.3%)
  - 直営店: $7.2 百万
  - 販売代理店: $3.3 百万

## 地域別パフォーマンス

1. **東部地域**: $9.2 百万 (+21.3%)
2. **北部地域**: $6.5 百万 (+15.8%)
3. **南部地域**: $5.4 百万 (+17.2%)
4. **西部地域**: $3.7 百万 (+14.5%)

## 今後の見通し

第2四半期には新製品ラインを投入予定で、15〜20% の追加成長を見込んでいます。

> 💡 **アクションアイテム**: オンラインマーケティング投資の強化、南部地域の営業チーム拡大、スマートアクセサリのサプライチェーン最適化。

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4.product Features

製品の特長やメリットをわかりやすくまとめたドキュメント。製品マニュアルや機能紹介資料、マーケティング用コンテンツに最適です。

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# MarkdownToImage の主要機能

## Markdown を美しい画像・PDFへ変換

MarkdownToImage は、Markdown コンテンツを高品質な画像や PDF ドキュメントに変換できる強力なオンラインツールです。

### ⭐ コア機能

- **複数の書き出し形式**
  - PNG: 透過背景でWebサイトへの埋め込みに最適
  - JPEG: ファイルサイズが小さくSNS共有に便利
  - WebP: 品質を保ちながらさらなる軽量化を実現
  - PDF: 印刷・共有に適したプロフェッショナルな文書

- **豊富なカスタマイズ項目**
  - テーマ選択: ライト、ダークなど多彩なテーマを用意
  - フォントとカラー: メイリオや游ゴシックなどのフォントに対応
  - サイズ調整: 用途に応じてキャンバスサイズを変更
  - メタデータ・ウォーターマークの設定

### 🚀 活用シーン

1. **開発ドキュメント**: コードスニペットや技術解説を共有しやすい画像に変換
2. **ソーシャルメディア**: インフォグラフィックや整理された投稿を素早く作成
3. **教育コンテンツ**: 授業ノートや教材を PDF に変換して配布
4. **マーケティング資料**: 製品の特長や比較表をビジュアル化

### 💎 選ばれる理由

- **操作が簡単**: インストール不要、ブラウザだけで完結
- **高品質な出力**: 緻密なタイポグラフィと高精細な画像
- **完全無料**: 隠れた料金なしで無制限に利用可能
- **プライバシー保護**: ブラウザ内で完結しデータを送信しません

> **今すぐ試してみましょう！** Markdown コンテンツをプロ品質の画像や PDF に変換し、プレゼンテーションの質を高めてください。

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5.academic Paper

引用や数式を含むアカデミックな文章サンプル。研究サマリや論文、学術ノートの作成に最適です。

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# ディープラーニングを用いた画像スタイル変換の研究

## 要旨

本研究では畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いた最新の画像スタイル変換手法を検証する。提案手法はスタイル画像の芸術的特徴をより正確に捉えつつ、コンテンツ画像の意味情報を保持できる改良型アーキテクチャである。実験の結果、既存手法と比較して変換品質と計算効率の両面で優れていることが示された。

## 1. 序論

画像スタイル変換とは、ある画像の視覚的スタイルを別の画像に適用しつつ、後者のコンテンツを保持する技術である[1]。Gatys ら[2] が CNN を用いたスタイル変換を提案して以来、研究が急速に進展している。

## 2. 関連研究

### 2.1 最適化ベースの手法

Gatys ら[2] は事前学習済み VGG ネットワークを用いてコンテンツ特徴とスタイル特徴を抽出し、逐次最適化により出力画像を生成する手法を最初に提案した。この手法は計算コストが高く、1枚の画像処理に数分を要する。

### 2.2 リアルタイムスタイル変換

Johnson ら[3] は変換ネットワークを学習させるフィードフォワード型ニューラルネットを提案し、スタイル画像を直接生成することで処理速度を大幅に向上させた。

## 3. 提案手法

提案手法は注意機構を備えた改良型生成対向ネットワークに基づく。スタイルエンコーダ $E_s$ とコンテンツエンコーダ $E_c$ がそれぞれスタイルとコンテンツの特徴を抽出する。

$$L_{total} = \alpha L_{content} + \beta L_{style} + \gamma L_{identity}$$

ここで $L_{content}$, $L_{style}$, $L_{identity}$ はコンテンツ・スタイル・恒等性の損失を表し、$\alpha$, $\beta$, $\gamma$ は重み係数である。

## 4. 実験

### 4.1 データセット

コンテンツ画像には MS-COCO[4]、スタイル画像には WikiArt[5] を使用した。

### 4.2 定量評価

| 手法          | コンテンツ保持 | スタイル変換 | 実行時間 (ms) |
| ------------- | -------------- | ------------ | ------------- |
| Gatys ら[2]   | 0.78           | 0.82         | 15,000        |
| Johnson ら[3] | 0.72           | 0.76         | 35            |
| 提案手法      | **0.81**       | **0.85**     | 42            |

## 参考文献

[1] Jing, Y., et al. (2020). Neural Style Transfer: A Review. IEEE TVCG.

[2] Gatys, L.A., et al. (2016). Image Style Transfer Using CNN. CVPR.

[3] Johnson, J., et al. (2016). Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer. ECCV.

[4] Lin, T.Y., et al. (2014). Microsoft COCO. ECCV.

[5] Nichol, K. (2016). WikiArt Dataset. GitHub Repository.

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6.math Formulas

LaTeX 構文で記述された科学・数学表記のサンプル。学術論文や教育資料、技術ドキュメントに最適です。

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# 数学の基本式と定理

## 微分入門

微分は関数の変化率を表し、理工学の幅広い分野で基礎となる概念です。

### 微分係数

関数 $f(x)$ の微分は次の極限として定義されます。

$$f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}$$

代表的な微分公式:

- $\frac{d}{dx}(x^n) = nx^{n-1}$
- $\frac{d}{dx}(e^x) = e^x$
- $\frac{d}{dx}(\ln x) = \frac{1}{x}$

### 積分

不定積分は次のように表されます。

$$\int f(x) dx = F(x) + C$$

ここで $F'(x) = f(x)$、$C$ は積分定数です。

定積分は次の式で計算します。

$$\int_{a}^{b} f(x) dx = F(b) - F(a)$$

### 微積分の基本定理

$$\int_{a}^{b} f(x) dx = F(b) - F(a)$$

ここで $F'(x) = f(x)$ です。

## 統計の公式

### 正規分布

正規分布の確率密度関数は次の通りです。

$$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{1}{2}(\frac{x-\mu}{\sigma})^2}$$

- $\mu$: 平均
- $\sigma$: 標準偏差

### ベイズの定理

$$P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}$$

## 物理の方程式

### アインシュタインの質量エネルギー等価

$$E = mc^2$$

### ニュートンの運動方程式

$$F = ma$$

### シュレーディンガー方程式

$$i\hbar\frac{\partial}{\partial t}\Psi(\mathbf{r},t) = \hat H\Psi(\mathbf{r},t)$$

ここで $\hat H$ はハミルトニアン演算子を表します。

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7.mermaid Diagrams

Mermaid 構文で作成した視覚的なダイアグラムのサンプル。フローチャートやシーケンス図、クラス図などの作成に最適です。

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# Mermaid 図の例

Mermaid は Markdown ライクな構文で図を描画できる強力なツールです。Markdown ファイル内にそのまま記述できます。

## フローチャート

```mermaid
flowchart TD
    A[Start] --> B{雨が降っている？}
    B -->|Yes| C[傘を持っていく]
    B -->|No| D[そのまま外出]
    C --> E[家を出る]
    D --> E
    E --> F[帰宅]
    F --> G[End]
```

## シーケンス図

```mermaid
sequenceDiagram
    participant User
    participant System
    participant Database

    User->>System: ログインリクエスト
    activate System
    System->>Database: 資格情報の確認
    activate Database
    Database-->>System: 検証結果
    deactivate Database

    alt 有効な資格情報
        System-->>User: ログイン成功
        System->>Database: ユーザー操作を記録
    else 無効な資格情報
        System-->>User: ログイン失敗
    end
    deactivate System
```

## クラス図

```mermaid
classDiagram
    class Animal {
        +name: string
        +age: int
        +makeSound() void
    }

    class Dog {
        +breed: string
        +fetch() void
        +makeSound() void
    }

    class Cat {
        +color: string
        +climb() void
        +makeSound() void
    }

    Animal <|-- Dog
    Animal <|-- Cat
```

## エンティティ関連図 (ER 図)

```mermaid
erDiagram
    CUSTOMER ||--o{ ORDER : places
    ORDER ||--|{ ORDER_ITEM : contains
    CUSTOMER {
        string name
        string email
        string address
    }
    ORDER {
        int orderId
        date orderDate
        float totalAmount
    }
    ORDER_ITEM {
        int itemId
        string productName
        int quantity
        float price
    }
```

## ガントチャート

```mermaid
gantt
    title プロジェクト開発タイムライン
    dateFormat  YYYY-MM-DD

    section 調査
    要件定義        :a1, 2024-01-01, 10d
    システム設計    :a2, after a1, 15d

    section 開発
    フロントエンド実装 :d1, after a2, 20d
    バックエンド実装   :d2, after a2, 25d

    section テスト
    結合テスト      :t1, after d1, 10d
    受け入れテスト  :t2, after t1, 5d

    section デプロイ
    リリース準備    :p1, after t2, 5d
    本番リリース    :p2, after p1, 2d
```

```

```
`

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