トヨタ自動車は1月7日、あらゆるモノやサービスがネットを介してつながる都市「コネクティッド・シティ」を静岡県に建設すると発表した。2020年末に閉鎖する東富士工場(静岡県裾野市)の跡地を利用し、21年初頭に着工。将来的に約71万平方メートルの街を作る計画だ。自動運転・ロボット・スマートホーム技術などを試験的に導入し、有用性を検証する。 街には「Woven City」(ウーブン・シティ)という愛称も付ける。初期はトヨタの従業員やプロジェクトの関係者など2000人程度が暮らす予定だ。住民は、室内用ロボットなどの新技術を利用できる他、センサーが取得した体調のデータをAIで分析し、健康状態を管理できる。 都市内部の道は、走行できる乗り物に応じて3種類に分け、それぞれを網の目のように織り込んだ構造にする。 道の種類は(1)多目的電気自動車「e-Palette」など、完全自動運転車や電気自動車のみが走
この記事は RECRUIT MARKETING PARTNERS Advent Calendar 2018 の投稿記事です。 こんにちは。re:Invent2018 帰りの大島です。 去年はEKSで大いに盛り上がったre:Inventですが、2018年はApp MeshとCloud Mapの発表がコンテナ関連で注目を集めました。本記事では新しく発表されたApp Meshがどのような仕組みなのかを実際に動かしつつ、公式ドキュメントにも掲載されていない情報も含めて紹介します。 App Meshとは AWS App MeshはAWSで利用できるマネージドサービスメッシュです。Envoy proxyを使ってコンテナ化されたマイクロサービスの可視化やトラフィックコントロールを容易に出来るようになります。 AWS App Mesh is a service mesh based on the Envo
Dockerの登場により急速に普及をはじめたコンテナ型仮想化の技術は現在、DockerコンテナそのものからKubernetesを軸としたオーケストレーションツールへと主役が移ってきています。 その様子は2017年12月に公開した記事「Dockerコンテナ時代の第一章の終わり、そして第二章の展望など」で紹介しました。 この記事の公開から2年が経過し、現在のコンテナ型仮想化技術は、マイクロサービスやクラウドネイティブなどの文脈とともにエンタープライズな分野でも使われるメインストリームな技術へと確実に進み続けています。 本記事では前記事で描いたDockerコンテナ時代の第一章に続く第二章として、コンテナ型仮想化技術のここ2年半ほどの動向をPublickeyなりにまとめてみました。 Docker 1.0の到達とKubernetesの登場 まずはDockerとKubernetesの登場とその後の主要
業務で使うツール(iTerm2,SequelPro,Chrome)を ShellScriptでハイパーテクニックする はじめに この記事は今年イチ!お勧めしたいテクニック by ゆめみ feat.やめ太郎 Advent Calendar 2019の20日目の記事です。 今年は「お勧めテクニック」ということで、業務効率化ッ!!を盾に業務時間の30%はShellScript遊びに当てている私にピッタリな企画ですね、ありがとうございます。 今回は業務でよく使うツールを、ShellScriptでハイパーテクニックする方法をいくつかご紹介。 今回紹介するコードは全部Githubにあげているので実際に試したい人はどうぞ。 ハイパーテクニックする対象 GoogleChrome iTerm2 SequelPro GoogleChrome ブラウザに移動せずTerminalで自在にタブ移動する Web開発を
年末年始の時間を使って実験していたこと。 tl;dr vscode をカスタマイズして静的サイトとしてデプロイしたい。やった。公式にない永続化層も作った。 できた。ここで試せる。 https://mizchi-vscode-playground.netlify.com/ やりたかったこと フロントエンドにまつわるものはフロントエンドで作業を完結したい。なので vscode がブラウザで動いてほしい。 vscode をカスタマイズしたものを各自が自由にデプロイできると、様々な可能性がある。インストールの手間を省いたプログラミング教育用のツールだったり、専用の開発環境だったり、その他諸々。 問題 この用途で期待していた vscode online が使いづらかった。MS のアカウントを要求されたり、Docker コンテナの Enviroment を作ったりする必要があり、面倒だった。そもそもリ
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか? きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 *下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
はじめに 2019年もあと少しで終わりです。 皆様、いかがお過ごしでしょうか。 年末といえば、紅白、ガキ使、そろそろ仕事にも慣れてきた頃にやらかしてしまった入社2年目社員のQiita記事 がつきものですね。 本記事では、今年の夏にアノテーション作業になめてかかり心が壊れた2年目社員(=私)の記録を紹介したいと思います。 ※本記事はやめ太郎氏リスペクトでお送りします! 第0章 チュートリアル ~アノテーションとは~ 皆さんは機械学習におけるアノテーションをご存じでしょうか。 教師あり学習において、モデルの作成には教師データが必要不可欠です。 例えば、画像から犬と猫を判別するようなモデルを作成するには犬と猫の画像を学習させる必要があります。 このとき、学習させる画像に「これはイッヌ」「これはネッコ」という風にタグをつけます。 この作業のことをアノテーションといいます。 一般的に、質の高いモデル
リンク 一人暮らしカマタミワの半径3メートルのカオス 癒されたくて、カフェに入った結果1 : 一人暮らしカマタミワの半径3メートルのカオス 一人暮らしを愛しすぎた独身女カマタミワです。 私のかなりひどい一人暮らしの日常や、忘れられない人々のことを漫画にしていきます。>>ブログをはじめから読むいつも見に来て下さってありがとうございます。 コメントやいいね等の応援、とても励みになっています。 今日は新 1 user 3
1987年東京出身。会社員。ハンバーグやカレーやチキンライスなどが好物なので、舌が子供すぎやしないかと心配になるときがある。だがコーヒーはブラックでも飲める。動画インタビュー 前の記事:20mの電波望遠鏡とカリカリブラックホール ~新幹線の駅にひとり置き去り~ タマネギが特にそうだ 調理の途中なのに「もうおいしそー」と思う瞬間。 タマネギを飴色に炒めるというあの工程が特にそうだ。切るときはザクザクした感触だったタマネギが、フライパンの上で明かにトロトロになっている。香りからもなにかすごく良い類の化学反応が起きていることが分かる。そんな時に「あー、もうおいしそー」と思うのだ。 炒める時の音も良い。何もかも良い。 そう思いながら調理を続けてカレーやハンバーグを作ったりするのだけど、ちょっと待てよ。ちょっと待てよ、自分よ。 おいしそうなら食べればいいのだ。 自分の気持ちに正直になろう。パーティー
傘が嫌いなので撥水性の良いマウンテンパーカーを中学生の時から着ていて、雨が降るとフードをかぶるようにしている。 かれこれ20年フードをかぶっているが、日本人はとにかくフードをかぶらない。 主語が大きいかもしれないが、実際少ない。 中学生の時フードをかぶっていたら、調子に乗るなとヤンキー達にボコボコにされたことがある。 B-BOYとかギャングとかがフードをかぶっているのを見た彼らは私をそれと判断したのだ。 高校の時は中2病かよとからかわれた。 大学生の時は貧乏くさいといわれた。 ビニール傘の200倍近いマウンテンパーカーを捕まえて貧乏くさいとは何事かと思った。 社会人になったらなったで上司にも「君は何で傘をささないんだ?」と聞かれた。 傘が嫌いだからですと答えたら、社内で変わり者扱いである。 日本人はフードをかぶらない。
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