[速報]Google Cloud「東京GCPリージョン」がついに今日から正式運用を開始。日米間を毎秒60テラビットでつなぐ最新の海底ケーブルと接続
2016年度上期、ゴールデンタイムでNHKが視聴率1位あまり取り沙汰されていないが、今年度上期の関東の地上波テレビ局の視聴率は異例の結果となった。民放ではこのところの傾向通り日本テレビが「三冠王」を獲得した。ただしそれは「NHKを除いては」という条件の話だ。ゴールデンタイムでは全局で見るとNHKが11.8%と、日本テレビの11.6%と微差でトップだったのだ。 三冠王を見る時に、これまではNHKを入れるかどうかを考える必要がなかった。NHKはそれなりに視聴率をとる局だがだいたいは3位あたりをウロウロするものだったので、三冠王にNHKを入れるかどうかを考える必要がなかったのだ。そんなNHKがゴールデンタイムという民放としての「稼ぎ時」で1位を取ったのは、少なくとも私は見たことがない出来事だ。これはどうとらえればいいのだろうか? 災害など立て続けに起こる事件とオリンピック効果NHKの視聴率が良か
ドラマ『逃げるは恥だが役に立つ』(TBS系火曜よる10時〜)。 星野源の「恋」に合わせて、キャスト5人(新垣結衣、星野源、石田ゆり子、古田新太、大谷亮平)がエンディングで踊る「恋ダンス」が話題だ。 ツイッターやYOUTUBEなどでもファンによる{踊ってみた」動画がつぎつぎとつくられている。 この状況は、2014年のAKB48「恋するフォーチュンクッキー」を思い起こさせる。 これから忘年会や新年会のシーズンだ。踊れるようになっておいて損はない。 というか、純粋に踊りたい。 だって、終始笑顔で踊るガッキーがかわいすぎるんだよぉぉぉぉ! さぁ踊ってみよう ダンス部分の画像は反転してあるので、見たまま踊ればOK!
今まで「誰にでも着られるデザインで、しかも安い」というコンセプトで支持を集めてきたユニクロ。そのユニクロが失速し始めたのは2015年のことでした。経済などの専門家は「値上げ」が最も大きな原因であるとの見方を示しましたが、メルマガ『j-fashion journal』の著者でファッションビジネスコンサルタントの坂口昌章さんは、ユニクロの値上げは計画的に行われているものであり、逆にアパレル業界や消費者を試しているのだと指摘。さらに、9月30日から発売が開始された新ライン「Uniqro U」などの実例を挙げて詳しく解説しています。 Uniqro U の挑発 1.脱低価格路線は「+J」から続いている 2015年秋冬商戦でユニクロは失速した。15年9~11月期(第1四半期)決算で、国内ユニクロ事業の営業利益が448億円と、前年同期を12.4%下回った。 マスコミ等では、その原因を「値上げ」にあるとし
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
職場で機械学習で画像関連をやってみたいんだけど、おすすめの本は何ですか?と聞かれてまともな回答ができなかったので、機械学習で画像関連をやりたい場合何を抑えればよいのかまとめてみる。 目次 1. 抑えておかなくてはいけない単語 2. まずコードをかいてみよう 3. 私が読んだ本 1. 抑えておかなくてはいけない単語 まず抑えておかないといけないのが畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network 以下CNNと記載)という単語です。 CNNは主に画像に関する機械学習において用いられています。 画像に関する機械学習をしたいのであれば、CNNを抑えておけば問題ありません。 CNNは最新の大規模画像認識の競技会(ILSVRC2016)でも応用されたものが使用されています。 そのため勉強したことが無駄になりません。 まずCNNというものがあるということを認識し、
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1(基礎編)では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2(実用編)では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
どうも、まさとらん(@0310lan)です。 今回は、マウス操作で簡単に「Bootstrap4」に対応したWeb制作をブラウザ上で行えるサービス「Pingendo」をご紹介しようと思います。 以前から、PC向けソフトウェアとしてリリースされていましたが、最近になってベータ版ではあるものの「Chromeブラウザ」からでも利用できるようになりました! 【 Pingendo 】 「Pingendo」は、基本的にマウスでポチポチとクリックしていくだけで、簡単に見栄えの良いWebサイトが作れてしまう便利なサービスです。 また、中・上級者向けにソースコードもすべて編集可能になっているので、自分好みにカスタマイズすることも出来るのが特徴となっています! ■基本的な使い方! それでは、実際に「Pingendo」を使いながら、どのようなサービスなのかを見ていきましょう。 利用するにあたり、面倒な登録やインス
中国・深圳のShenzhen Xunlong Softwareが、64ビット対応のシングルボードコンピューター「Orange Pi PC 2」を発売しました。Orange Pi PC 2はAndroidやLinuxを動かせる格安の極小コンピューターとなっています。 orange Pi Pc 2 - Orangepi http://www.orangepi.org/orangepipc2/ Shenzhen Xunlong Softwareは超小型のシングルボードコンピューター「Orange Pi」シリーズを多数リリースしており、Orange Piという名前からわかるとおり「Raspberry Pi」シリーズの強力なライバル機となっています。2016年11月2日には「Raspberry Pi Zero」よりも高速な Allwinner H2+プロセッサを搭載したライバル機「Orange Pi
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