人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
cheet.js - easy easter eggs (konami code, etc) for your site
cheet.js easy easter eggs in the browser cheet('↑ ↑ ↓ ↓ ← → ← → b a', function () { alert('Voilà!'); }); cheet('i d d q d', function () { alert('god mode enabled'); }); cheet('o n e a t a t i m e', { next: function (str, key, num, seq) { console.log('key pressed: ' + key); console.log('progress: ' + num / seq.length); console.log('seq: ' + seq.join(' ')); }, fail: function () { console.log('sequen
成長したいエンジニアへ、「時間がない」を言い訳にしない勉強方法とは | HRナビ by リクルート
変化の激しいエンジニアの世界で、どうすれば成長し続けられるのか。そのヒントを、飲食店向け予約台帳アプリを手がける「トレタ」の増井雄一郎さんが、3回にわたって解説します。勉強方法を紹介した前回に続き、第2回は勉強するための「時間と場所」について。 前回、エンジニアとして長く続けるには、継続的な勉強が大切だという話しをしました。勉強が大事というのは皆さんずっといわれていることなので反対はないと思うのですが、実際に勉強を継続するのは難しいモノです。 仕事をしながらの場合には、特に「どうやって勉強時間を確保するか」という問題があります。独身の方はまだ自分の努力で確保できそうですが、家族、特に子供がいる場合には時間と場所、両方の確保が難しいと思います。 「時間がない」は言い訳か 最近、ツイッターを見ていたところ、ドキリとするような言葉が出ていました。 「時間がない」 と言って行動しない人は、時間があ
SORACOM API こぼれ話 - SORACOM Blog
ソラコム開発チームの小熊（おぐま）です。 この記事は SORACOM リリース記念リレーブログ の 10月9日分です。 そうそうたる顔ぶれの皆様のあとで、しかもソラコムからのトップバッターという二重の重圧の中、記事を書かせていただきます。 フルスケールエンジニア さて、ソラコムのリリース直前、弊社 CEO 玉川を取材していただいた エンジニア Type 様の記事 が公開されました。 この記事の中で「フルスケールエンジニア」という言葉が使われていて、そのキーワードが一部で話題となっていたかと思います。 実はその「フルスケールエンジニア」という言葉を考えたのは、何を隠そう私です。 「フルスケール」は、ある時パッとひらめいた言葉ではありますが、自分の中ではこれから先の理想のエンジニアを表現する言葉としてけっこうしっくりきていて、それはいったいどんな理想像なのかということについて、ちょっとこの場を
Chosen: A jQuery Plugin by Harvest to Tame Unwieldy Select Boxes
Hide Search on Single Select The disable_search_threshold option can be specified to hide the search input on single selects if there are n or fewer options. $(".chosen-select").chosen({disable_search_threshold: 10}); Default Text Support Chosen automatically sets the default field text ("Choose a country...") by reading the select element's data-placeholder value. If no data-placeholder value is
Visual Studio 2015 Update 1 CTP - Visual Studio Blog
Building new functionality, writing unit tests, and learning new technologies has never been easier or more fun. Today we released Visual Studio 2015 Update 1 CTP. Included, you’ll find: Edit and Continue support for /BigObj in C++, which means you can now Edit and Continue while debugging Windows Store C++ projects. The C# interactive window in Visual Studio and the command-line C# REPL tool: Scr
グループ内の上位 N 件を抽出する SQL はストアドでいいんじゃない？ - ngyukiの日記
以前書いた「グループ内の上位 N 件を抽出する SQL がうまく書けない（或いは SQL を show status で解析） - ngの日記」ですが、アプリケーション側でループで回す・・・というかストアドプロシージャでやればいいのでは？ と思ったのでやってみました。Oracle で言うところの表関数に相当するものが無さそうなのでちょっと微妙な感じですが・・・ テンポラリテーブルを使わない版 複数の結果セットが返るためアプリ側で next_result とかしてやる必要があります。 drop procedure if exists sp_xxx; delimiter // create procedure sp_xxx() begin declare _gid int; declare _val int; declare _cur cursor for select G.gid, ( se
グループ内の上位 N 件を抽出する SQL がうまく書けない - ngyukiの日記
この記事には続きがあります グループ内の上位 N 件を抽出する SQL はストアドでいいんじゃない？ - ngの日記 MySQL で簡単に出来そうで出来ない SQL に「グループ内の上位 N 件を抽出する SQL」があります。年に 1 回ぐらいこの問題について考え、毎回同じ結論になり「あれー去年も同じこと考えた気がするなー」となっているので、来年も同じことを考えるであろう自分に向けてメモを残しておきます。 なお、この内容は MySQL 5.5.19 で試しています*1。 (2012/07/26 追記：テストデータを増やした、users の name が抽出されていないのを修正) テストデータ drop table if exists groups; drop table if exists users; create table groups ( gid int not null prim
クックパッドの日本語レシピで翻訳対決 Elan Language vs Google翻訳、上手に英訳したのはどっち？ | PR EDGE
クックパッドの日本語レシピで翻訳対決 Elan Language vs Google翻訳、上手に英訳したのはどっち？ Case: Taste the Translation Elan Languageというオンライン翻訳ツールをご存じでしょうか？今回は、同社が知名度向上のために、オンライン翻訳ツールの代表格であるGoogle翻訳に挑んだ取り組み、その名も“Taste the Translation”(翻訳をご賞味あれ)をご紹介します。 Elan Languageが翻訳の正確性を競う題材に選んだのは、おなじみ日本のクックパッドに掲載されている日本語レシピ。 今回は“ひな祭り ちらし寿司ケーキ”の日本語レシピを、Elan LanguageとGoogle翻訳がそれぞれの英語に自動翻訳し、それらの翻訳をもとにシェフが実際に調理して、“出来上がった料理の差で翻訳の質の違いを訴求する”という取り組みを
カーソルセンス
カーソルの動きはシステム設定のマウス／トラックパッドにある「軌跡の速さ」で調整することができますが、多くの人は好みの設定に調整できず不満を感じています。 それは、なぜでしょうか？ カーソルの動きはマウスの移動量を元に「軌跡の速さ」と「感度」を用いて計算されていますが、システム設定は「感度」を調整することがでないからです。
コンビニ大手３社とも営業利益過去最高 NHKニュース
大手コンビニチェーン３社のことし８月まで半年間の中間決算は、店頭でいれるコーヒーやドーナツなどの販売が好調のため、本業のもうけを示す営業利益は、３社ともに過去最高となりました。 これは、より品質にこだわった食材を使ったおにぎりやサンドイッチのほか店頭でいれるコーヒー、それに各社がレジの前での販売を拡大しているドーナツの売り上げが伸びたことなどによるものです。 激しい競争が続くコンビニ業界では、業界２位の「ローソン」が中国地方を地盤とする「ポプラ」につづいて、首都圏で展開する「スリーエフ」とも資本提携する方針です。 一方、業界３位の「ファミリーマート」は４位の「サークルＫサンクス」を傘下に持つ流通大手、「ユニーグループ・ホールディングス」との経営統合に向けた協議が、月内にも合意に達するとみられ、大手３社に集約される形での再編や提携が進んでいます。
Node.js v4 の話 #tng18
東京Node学園 18時限目で発表した Node.js v4 の話です
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
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GitHub - harvesthq/chosen: Deprecated - Chosen is a library for making long, unwieldy select boxes more friendly.
GitHub - tsechingho/chosen-rails: Integrate Chosen javascript library with Rails asset pipeline
Developer-first Project Management for Teams on GitHub | Waffle.io