不動産ネコチャンが帰って来ました 不動産ネコチャンが長い旅から帰って来て、情報を語り始めました。不動産ネコチャンはとても賢いネコチャンで、不動産業界を旅しては時々帰って来て、真偽不明の情報を置いて帰ります。そういうわけで、今日のお話は全てネコチャンのお話なので真偽は確定出来ません。多分にネコチャンの予測が含まれています。そういうわけで、そういう見方もできるかもしれない、程度のお話として読んでいただければと思います。 生活保護に関して、僕は「使う必要があるなら即座に使うべきだし、それは権利だ」という考え方を持っていまして、そりゃ税金払って暮らしてきたんだから生存がヤバくなった時には利用させてもらうだろ、というプリミティブな考え方しかない。だから、制度批判みたいなものをあまりする気はありません。 おうちがない さて、生活保護を取るとなった時には色々な条件があります。その一つとして、住居の費用が

この記事は非公開化されました。 integers.hatenablog.com 非公開前の内容要約: ある1089桁の素数の紹介。 この記事の内容は部分的に書籍『せいすうたん１』の第１２話に収録されています。 integers.hatenablog.com

近年、日本ではオンラインカジノがダイナミックに進化している。伝統的なカジノゲームから革新的なデジタルプラットフォームまで、日本はオンラインギャンブルの魅力を熱狂的に受け入れています。この急成長するトレンドは、消費者の嗜好の変化だけでなく、世界のゲーム業界を形成する技術の進歩も反映しています。日本のオンラインカジノシーンを形成している最新のトレンドを掘り下げてみよう。 モバイルゲームの台頭 モバイルテクノロジーは、日本におけるオンラインカジノのあり方を大きく変えました。スマートフォンの普及と高速インターネット接続により、プレイヤーはいつでもどこでもお気に入りのカジノゲームにアクセスできるようになりました。このアクセスのしやすさが、モバイルゲームプラットフォームの急増につながり、日本市場に合わせた多様なゲームを提供しています。 暗号通貨の統合 暗号通貨はオンラインカジノ業界のゲームチェンジャー

アプリ名：Spy Monitor バージョン：1.0.1 金額：無料（2017年4月2日時点） カテゴリ：ツール 開発：RadioOpt GmbH 使用端末：HUAWEI nova おすすめ度：★★★★☆ 「Spy Monitor」は、Android端末が現在行っている外部との通信を検出し、その通信先である外部サーバを世界地図上に表示してくれるアプリだ。新規にインストールしたアプリはもちろん、プリインストールされたアプリが不審な通信を行っていないか、確認するのにぴったりだ。 アプリを開くと現在地を中心とした世界地図が表示され、そこから国内外の任意の地点に対して線が表示される。この線は任意の地点とのデータのやり取りを表しており、ズームすることによって詳しい位置のほか、実際に通信を行っているアプリのアイコンが表示される。

年度末の金曜日を英語で締めくくろう！ # 今年こそ...今年こそ英語レベルアップしたい... もう一人で挫折したくない、仲間が欲しい、月一くらいでモチベーション維持のためにアウトプットの場がほしい...。 そんな気持ちで、今年こそ英語が… 主催のkayocoがTwitterで呼びかけてとりあえず始まってみたこの勉強会も第３回です。毎回満員御礼。LT枠は倍率約2倍です。枠の都合でなかなか来れない皆様には申し訳ありませんが、毎回内容はかなり濃密だと自負しています。 3回目にして、なぜここで記事を上げるのかというと、今回僕が登壇してほしいとお願いした吉川さんはじめ、内容が濃すぎて僕自身振り返りの時間を取らないと内容が吸収しきれなかったからなんですね。LT枠で登壇されたみなさまには大変申し訳無いんですけど、この記事では吉川さんが話されていた内容にフォーカスさせてください。(LT枠を含めたまとめは後

あなたは円周率を何桁言えますか。3.14159…という、あの数字です。 円周率の小数部分は無限に続き、循環することもありません。 古来より、数学者は円周率の値を様々な幾何学的な近似や公式を用いて計算してきました。 その桁数は計算機の発明により飛躍的に伸び、収束の速い公式の発見や効率の良いアルゴリズムの発明などによって加速してきました *1。 5年前、私がまだ学生だった頃、円周率1億桁の計算に挑んだことがありました。 私にとって高精度計算の初めての挑戦で、様々な試行錯誤で苦労したのをよく覚えています。 itchyny.hatenablog.com 2017年現在、円周率計算の世界記録は22兆桁です。 円周率計算の歴史をご覧いただくとよく分かると思いますが、近年の円周率計算の世界記録からは次のような特徴が読み取れます。 2002年に1兆を超え、最新の記録 (2016年) は22兆桁 (10進数

Googleは3月3日、「Python Fire」を発表した。Pythonコードからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するもので、Pythonコードの開発やデバッグに有用だという。 Python Fireは、クラスやディクショナリ、モジュールといった任意のPythonオブジェクトからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するライブラリ。Google内部でも利用しており、Python Fireを使ってPython Imaging Library（PLI）のイメージマニピュレーションツールを構築したという。また、Python Fireで実験管理ツールを構築し、PythonとBashと同等に実験を管理しているとのこと。 CLIインスペクションを使っており、PythonプログラムでFireの関数を呼び出すとプログラムに対応するCLIを自動生成する。引数の設定などの作業は

年始の暴騰から暴落へ、面白い動きを見せているBTCですが bitFlyer Lightning （ビットコイン取引所）ではAPIを使ったシステムトレードが可能です。 1BTC = 10万円じゃほれほれと売買できないでしょ、と思うかもしれませんが最小取引単位は0.001BTCで、FXもできてレバレッジ5倍です。今は取引手数料が無料です。 （botが蔓延ったので最近取引量規制がかかりました。） API仕様書はこちら lightning.bitflyer.jp pybitflyerというpythonラッパーを使って取引してみます。 github.com サンプルにしたがって最小のコードを書いてみると、難なく動きました。 時系列データを他のAPIで取ってきて、テクニカル指標実装して…等面白そうなことはたくさんできそうです。 docs.openexchangerates.org

FXシステムトレードのプログラムをいくつか作ってみて分かった課題とその解決法について のつづき。 上記記事で挙げた 「複数のアルゴを市場の状況に応じて切り替える」 という解決策について、具体的な実現方法を思いついたのでメモがてら書いておく。 考察 これまでいろいろ試してみた経験からすると、機械学習なシストレプログラムは学習させた期間のチャートの動きによって、適応できる市場の動きに差異があるようであった。 どうするか 前回の記事の繰り返しになるが、特定の一期間を学習させたものだと、これまでに作成してきたもののように、短中期では市場に対応できない場合が出てくる。 ＃このトレード結果で言うと最初の谷のところなど そこで、上記考察で得られた知見から、過去のチャートにおいて、複数の別々の期間を学習させた複数のモデルを作って、少なくとも過去のチャートであれば、アンドをとる（複数のモデルをつぎはぎする）

サイバーエージェントのグループ会社であるAIメッセンジャーは3月3日、沖縄に設立したチャットセンターにおいて、24時間365日の有人チャット対応を開始したと発表した。 同社では、人工知能を活用したチャットボットプラットフォーム「AI Messenger」を提供している。ユーザーが入力した自然文の意味を自動的に解釈し、FAQデータベースから該当する回答を自動応答するほか、ユーザーが入力した自然文やボタン入力から条件を抽出し、該当する商品・サービスの画像をチャット上にカルーセル形式にて表示できる機能を備えている。また、これに関連して、同サービスの利用顧客向けに、有人対応を行うチャット接客機能を提供している。 今回、有人対応を行う沖縄チャットセンターにて、24時間365日のチャット対応を正式に開始。テスト運用では、すでに数社で休祝日・深夜対応が導入しており、成約件数の向上が確認されている。 これ

人工知能の研究開発を手がけるCogent Labsは3月1日、SBIインベストメントおよび、トッパン・フォームズを引受先とする総額13億円の第三者割当増資を実施すると発表した。 今回の調達により、印字・手書き文字をデータ化する「Tegaki」の事業化と複数の新規アプリケーション開発、リサーチとエンジニアリング体制のさらなる強化、次世代人工知能の研究・開発に活用するという。 Tegakiは、印字された文字や手書き文字を高精度で読み取るプロダクト。手書き文字でも、最大99.3％の読み取り精度を実現しているという。業界や事業規模を問わず、手入力作業にかかる業務の効率化とコスト削減、労働生産性の向上を目指す。また、SBIインベストメントとトッパンのネットワークや顧客基盤を活かし、国内市場やアジアなどでのサービス提供も視野に入れるという。 同サービスでは、APIを通じたサービスを提供することで、同社

経緯 実装 動作 コード 経緯 知り合いのオタクがVOCALOID？のゆかり？にツイート読み上げさせてたのでやってみたかった． 実装 ツイッターのストリーミングAPIを使って取得したツイートの内容をPyhtonのsubprocessモジュールでbashのsayコマンドで読み上げさせる． sayコマンドはOS X独自のコマンドでLinuxとかではGoogleとかの読み上げ機能を使うといいみたい． sayコマンドで使える音声は色々あってデフォルトではKyokoという女の声． ha1f-blog.blogspot.jp ツイッターのストリーミングはこのページのコードを参考にしました． qiita.com sayコマンドの使い方はここを参考にしました， 動作 こんな感じの出力が出てKyokoさんが喋ってくれる． コード # -*- coding: utf-8 -*- import tweepy i

FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ

なんと4年ぶりのブログ更新。 FRILのリリースと同時に『フリマアプリ』が生まれて、早4年が経ちました。 今、世間で一番有名なフリマアプリは何？っと聞かれたら「メルカリ」と答える人が大半かと思いますが、「フリマアプリ」というジャンルも、UIも「FRIL」がはじめて生み出したものでした。(それだけに勝ちきれなかった悔しさは、もちろんあります。) 自分自身、フリマアプリというサービスがここまでスタートアップ業界、スマホ業界のスターダムを駆け上がっていくとは予想していませんでした。 最近、楽天グループ入りしたこともあってか「どうしてフリマアプリを創ろうと思ったんですか？」と質問して頂くこと増えてきたので、振り返りも含めてフリマアプリを創ろうと思った理由を書こうと思います。 起業のきっかけ 僕が起業しようと決心したのは2011年末。 元々、起業したいという思いからネット業界に飛び込み、当時はVOY

日本カジノはうまくいくのか（写真はイメージ） 井川氏は、カジノで作った借金を返済するため、関連会社から巨額の資金を不正に借り入れた。13年7月、懲役4年の刑が確定。3年2カ月服役し、16年12月14日に仮出所したのだ。以下は、井川氏の話である。 「塀の中にいる時は、差し入れなどで届けられる本や雑誌を仕分ける図書工場で作業していました。担当刑務官や受刑者仲間にも恵まれ感謝しておりますが、法案に反対、ギャンブル依存症の根絶を掲げる団体などからの面会の申請には困惑しました。私は元々、法案に反対する人々に批判的なので、彼らに一切返事はしなかった。世の中は、全て自己責任だと思っていますからね。私が逮捕されたのも自己責任ですよ。依存症だけを持ち出して、本人が破滅する、家族が悲しむなんてことで批判するのには同調できません」 世界中を見ても、都会から田舎まで街の至る所に気軽に遊べるパチンコ店のような遊技場

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ガートナー ジャパンは2016年10月に「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」に発表。その中で人工知能（AI）は「過度な期待」のピーク期に位置付けられている。 同社にはAIに関連した問い合わせが増えているが、その多くは事例に関するものであり、多くの企業が早期にAIを導入して実績を作りたいと考えていることがうかがえるという。AIを標榜する製品やサービスが相次いで発表され、AIは百花繚乱の状況とも言える。 その一方でAIへの関心が高まるに連れ、社会にはAIについて多くの誤解が見られるようになっているとの見方を同社は明らかにしている。 同社の顧客の間で特に多く見られるAIに関する誤解を挙げ、さらに日本企業のAI戦略について、

年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など