a2ikmのブックマーク / 2019年1月30日

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2019年1月30日のブックマーク (6件)

help/複数チームの決済連結（1会社で複数チームを持つ際の、お得な料金決済方法）
(チームごとにユーザ数に¥500を掛けて計算) (TeamAの料金) + (TeamBの料金) + (TeamCの料金) = ¥500 x 2 + ¥500 x 1 + ¥500 x 1 = ¥2,000 > チームを連結した場合チームを連結した場合 (親子関係のあるチーム内に所属するユーザ数に¥500を掛けて計算) (User1の料金) + (User2の料金) = ¥500 x 1 + ¥500 x 1 = ¥1,000 > 設定の仕方設定の仕方親チーム側の SETTINGSページのご利用料金メニューより、子チームを連結決済対象チームとして追加/解除することが出来ます。この操作をするユーザーは親チームと子チーム両方のチームのownerである必要があります。 ↓ ご利用料金ページの最下部に「複数チームの連結決済」の設定画面があります。 > 注意点注意点クレジットカード情報は親チーム
a2ikm 2019/01/30
esa

billing

money
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[WIP]kibela2esa をつくりました | うなすけとあれこれ
HolyGrail/kibela2esa: Kibela 2 esa.io りゆうやっぱりWIPっていいですよね。どういうことをしているのか exportされたmarkdownを読みこむ exportされた画像を読みこむ(pathと名前だけ持っておく) 画像をesaにアップロードして、S3のURLを持っておく markdown内の画像URLをesaのS3 URLに置換する frontmatterなどの処理や整形した結果のmarkdownをesaに投稿するできること投稿した記事の移行言わずもがな投稿者のマイグレートもできます画像の置きかえ kibelaにアップロードされている画像のURLを、esaにアップロードした画像のURLに置換する (まだ)できないこと kibelaの記事に書かれたkibela記事への参照をesaに移行した後の記事への参照へと置き換える 2-pass 処理
a2ikm 2019/01/30
esa

kibela
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機械学習による「不適切コンテンツ検出」の実装と成果
こんにちは、株式会社ミクシィで SNS「mixi」事業を担当している岩瀬です。本記事では、「mixi」における「健全化活動」と、近年実施した「機械学習による不適切コンテンツ（規約違反投稿）検出」の取り組みについてご紹介したいと思います。はじめに「mixi」は、サービス開始からまもなく 15 周年を迎えるソーシャルネットワーキングサービスです。長く運用したサービスでは古くなった仕組みの更新が欠かせませんが、「mixi」でもそうした取り組みの一つとして、 2018 年末にかけ「健全化活動」にかかわる仕組みの更新を行いました。今回のケースでは、「健全化活動」において懸案とされてきた課題に対して、機械学習による解決を試みました。「機械でできることは機械に任せ、より複雑さの求められる領域に人間が注力できるようにしよう」とする取り組みです。「mixi」の「健全化活動」と課題「mixi」の
a2ikm 2019/01/30
mixi

machinelearning

engineering
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教養がないとはどのようなことか - 傘をひらいて、空を
私の勤務先では人事部だけが採用活動をするのではなくて、現場の人間が面接を担当する。面接官は通常二人組で、このたび私を指名したのが篠塚さんである。篠塚さんは言う。僕、教養がないんで、面接でその手の話になったときにはよろしくです。篠塚さんは私よりいくらか年長の男性で、職務上の能力がとても高い。専門知識を常時アップデートしている。ものの言い方が率直すぎて誤解を招くことがあるが、内容はおおむね正論である。基本的に誰にでも親切で骨惜しみをしない。イギリスで修士号を取ってから就職したと聞いている。教養とはこの場合、何のことでしょうか。私が訊くと、篠塚さんは明快に（だいたい明快な人物である）答えた。文学とか芸術とかです。マキノさんそういうの好きでしょ。私はたしかに小説を読み美術館に行くが、それを教養と呼ぶのか。好きなものを好きなように摂取しているだけではないのか。篠塚さんは言う。僕、仕事関係以外の
a2ikm 2019/01/30
society

素晴らしい
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Engadget | Technology News & Reviews
Doctor Who is back, louder and more chaotic than before
a2ikm 2019/01/30
お化け屋敷に使えそう

technology
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RubyでONNXフォーマットのDNNの推論を可能にするExtensionを開発 - Qiita
この度、RubyでCPUによるDeep Neural Networkの推論を可能にするExtension: menoh-ruby を開発・公開しました。正確には、ONNXフォーマットで出力されたDNNモデルパラメータを用いて推論を行うC++ベースのライブラリmenoh(初出Instant(解説記事))のRubyラッパーを開発しています。機能概要 C++ベースのMenohの性能をほぼそのまま活用できる任意の層のノード値へのアクセスが可能 MKL-DNNベースの高速推論バッチサイズ指定により複数画像に対する同時推論が可能入出力をRubyのデータ型に適切にバインドしている 1バッチあたりの入力はRMagickのImageオブジェクトの配列推論結果をHash/Array形式で取得可能 Rubyコードの実装例本家のC++による実装例と同等の処理を、このように書けます。兎にも角にも実装
a2ikm 2019/01/30
ruby
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