渋谷Ruby会議01 http://regional.rubykaigi.org/shibuya01/
10. (Java) ViewObservable.input(mEditText, false) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Log.d("LOG", "New value: " + s); } }, new Action1<Throwable>() { @Override public void call(Throwable t) { Log.d("LOG", "Error: " + t.getMessage()); } }, new Action0() { Override public void call() { Log.d("LOG", "Completed."); } });
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
画像処理.comでは、こんなことが学べます! ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理(カメラ検査)を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード(撮像素子CMOSやレンズ、照明など)やソフト(各種検査における画像処理の手法など)に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
[2022-06-22] さすがに情報が古くなってきたため、最新の規格に合わせて本記事の内容を再編集した記事を新たに書きました。よろしければ、こちらの新記事「C++20スマートポインタ入門」をご参照ください。 C++11では、unique_ptr<T> shared_ptr<T> weak_ptr<T>の3種のスマートポインタが新たに追加された。これらのスマートポインタは、いずれもメモリの動的確保の利用の際に生じる多くの危険性を低減する目的で使用されるが、それぞれ独自の考え方と機能を持っている。3種のスマートポインタを適切に使い分けることで、安全性と開発速度の向上が見込めるだけでなく、プログラマの意図に合わせて「ポインタ」を記述し分けることができる、非常に強力なツールとなる。 本解説では、スマートポインタについて初めて学ぶ人を対象に、C++11で追加された3種のスマートポインタの機能と使い
C++にはガーベジコレクタが言語的には存在しないので、動的に確保したオブジェクトのメモリの管理はプログラマが責任を持って管理しなければ、メモリリーク・リソースリークなどの問題を生じてしまいます。 今時のプログラマはこうした問題を引き起こすリスクを減らす為に、記述ミスの起こりやすい生のポインタを使い自力でnewとdeleteを記述する事を避けて、安全なスマートポインタ、即ちオブジェクトの寿命により自動的にメモリ解放を行う便利なポインタを利用するべきです。 しかし、スマートポインタと言っても種類が幾つかあり、落とし穴も存在するのでどういった状況でどれを利用するのが良いのかを考察してみます。 Dynamic memory managementを見てみても C++11から随分増えていますね http://en.cppreference.com/w/cpp/memory std::auto_ptr
PC遠隔操作事件の片山祐輔被告について、弁護側の依頼で行われた精神鑑定の結果が、急遽証拠請求されないことになり、鑑定人の尋問もとりやめることが分かった。 10月8日の公判後に記者会見する佐藤弁護士片山被告が自作自演の「真犯人メール」を送ったことが判明し、保釈を取り消されて以降、弁護側は「なぜ事件を起こしたかについて専門家の心理分析が必要だ。片山さんの『心の闇』の解明がなければ、事件の本質は分からない」(佐藤博史主任弁護人)と繰り返し主張してきた。そして、臨床心理士の長谷川博一・こころぎふ臨床心理センター長を鑑定人として、裁判所の職権による精神鑑定を行うよう、強く求めてきた。正式な鑑定が行われない場合は、それを理由に控訴も辞さない、と公言するほど、長谷川鑑定を重視していた。しかし、8月に東京地裁(大野勝則裁判長)は、裁判所としての鑑定は行わないことを決めた。その際、佐藤弁護士は「鑑定を行わな
自己紹介 江添亮 株式会社ドワンゴ C++標準化委員会 エキスパートメンバー Blog: http://cpplover.blogspot.jp/ Mail: boostcpp@gmail.com Twitter: https://twitter.com/EzoeRyou GitHub: https://github.com/EzoeRyou C++標準化委員会 ISOの下位組織 国家単位で活動組織が存在する 日本の場合、ITSCJ 文書 ISOの規程に基づき C++標準化委員会の文書は 文書番号を付与して公開される 公開場所 http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/ 文書の内容 国際会議の案内、予定表、議事録 ドラフト文面、既知の問題集 問題点の考察 新機能の提案 新技術の紹介 具体的には? 注意 提案段階の文法や機能はまだ大
自己紹介 江添亮 株式会社ドワンゴ C++標準化委員会 エキスパートメンバー Blog: http://cpplover.blogspot.jp/ Mail: boostcpp@gmail.com Twitter: https://twitter.com/EzoeRyou GitHub: https://github.com/EzoeRyou C++標準化委員会 ISOの下位組織 国家単位で活動組織が存在する 日本の場合、ITSCJ 文書 ISOの規程に基づき C++標準化委員会の文書は 文書番号を付与して公開される 公開場所 http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/ 文書の内容 国際会議の案内、予定表、議事録 ドラフト文面、既知の問題集 問題点の考察 新機能の提案 新技術の紹介 具体的には? 注意 提案段階の文法や機能はまだ大
大変そうに見えるが簡単 ウィンドウ関数を使用するためには、OVER()句で”ウィンドウ関数の構文”を用いる必要があります。サンプルテーブルを作成し、それを使って全てのウィンドウ関数に対する例を挙げてみましょう。 この例では、14名の学生が居るクラスを管理しています。 -- Creating the table CREATE TEMP TABLE students ( id serial, name text, grade int DEFAULT NULL, last_seen_in_class date ); -- Adding some students INSERT INTO students (name, grade, last_seen_in_class) VALUES ('Jacob', '9', '2014-08-16'), ('Michael', '6', '2014-08-
サーバ/インフラ徹底攻略 (WEB+DB PRESS plus) 本書の「テスト駆動インフラ&CI最前線」を執筆されたmizzyさんからご恵贈頂きました。ありがとうございます。 事前に断っておくと私がここで記載している「インフラエンジニア」はITインフラエンジニアの話です。 本書の詳細なレビューは他の方にお任せするとして、内容を読むと サーバプロビジョニング Vagrant Serverspec インフラCI AWS GitHub Docker nginx メンテナンス、運用の話 が主なTopicsになる。 これらは今のインフラエンジニアにとって必須の知識、スキルになってきていて、その他にも 従来から必要だったOSレイヤー、ミドルウェアレイヤー、LAMP、ログ収集の定番Fluentdなど インフラエンジニアに要求されるスキルセットの範囲が広く、しかも深くなっていると個人的には思っている。
背景 管理ネットワーク(自分の場合は自宅)でDNSがどのように使われているか、また問い合わせなどが正常に実施できているかの監視のための構成を作成しました。これによって以下の様なグラフを見ることができます。 クライアント毎の問い合わせ数推移 クエリの応答時間内訳(100ms未満、1000ms未満、1000ms以上) レコードタイプの内訳(Aレコード、MXレコード、など) 構成 Devourer(自作ツール)でネットワークパケットをすいとり、Fluentdに転送、そこからinfluxDBにデータを入れてGrafanaで可視化します。 設定方法 InfluxDBのセットアップ 基本はInfluxDBで解説されている手順通りですが、例えばUbuntu 64bitの場合は以下のとおりインストール&起動します。 wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxd
Googleは同社が提供するIaaS型クラウドサービスのGoogle Compute Engineで、非常に高速なローカルSSDストレージのベータ提供を発表しました。 ローカルSSDは375GB SSDのパーティションを1から4つまで仮想マシンにアタッチして利用可能。最大の特徴はその速度で、4つのパーティションでランダムリードが最大68万IOPS、ランダムライトが最大36万IOPS。高速な処理が要求されるデータベースや大規模なデータ処理などに最適なストレージという位置づけです。 ちなみに、つい先日マイクロソフトが発表したMicrosoft Azureのプレミアムストレージは5万以上のIOPS、Amazon EBSのプロビジョンドIOPSボリュームは最大4000IOPSと説明されています。 (追記:AmazonクラウドではAmazon EC2 のI2インスタンスタイプのインスタンスストレージ
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