» AWS、K80の一般公開でAzureを撃退する
Tiffany Trader アマゾン・ウェブサービスは、ますます多様なワークロードに渡る増大する需要に応えるため、Nvidia Tesla K80 GPUをクラウドに搭載した。P2インスタンス・ファミリーは、3年落ちのNvidia GRID K520カードが付いたアマゾンのG2インスタンスの性能の限界にイライラしている演算およびデータ重視のユーザを惹き付けるものだ。 NvidiaのKepler世代のTesla K80はほぼ2年前に発売されたものであり、それ以来MaxwellとPascalアーキテクチャの登場を見てきたが、いまだK80は強く、複数のアプリケーション分野を同時に処理する能力を備えている。 これは確かにクラウド・プロバイダーにとってはポピュラーなGPUだ。マイクロソフトAzureのK80ベースのNシリーズ仮想マシンは数ヶ月遅れていたが8月上旬以来、現在はプレビューモードとなって
Swift3のGCD周りのまとめ - Qiita
Swift3でGrand Central Dispatchも大幅に変わっているので、簡単にまとめました。 dispatch_queue concurrent queue（実行スレッドは複数で同時に複数タスク）やserial queue（実行スレッドは１つでタスクごとに違うスレッドで実行される可能性はあるが、同時に1タスク）の生成は、以下のように行います。 // concurrent queue let concurrentQueue = DispatchQueue(label: "com.example.concurrent-queue", attributes: .concurrent) // serial queue let serialQueue = DispatchQueue(label: "com.example.serial-queue")
NeoBundle から dein.vim に乗り換えたら爆速だった話 - Qiita
// 追記ここから 2016/03/22 以前設定ファイルの例として載せておりました dein#load_cache() を使った例は deprecated になりました。代替の dein#load_state() を使うと更に爆速に！NeoBundle から見れば半分の時間になってますね！驚きです。 // 追記ここまで 30% 以上速くなってます！しかもこれ、他の諸々の設定込みですから人によってはもっと変わってくるでしょう。 速さはもちろんですが、設定項目が整理され、より分かりやすく、細かいところに手が届くようになってます。 で、なんだか順序が逆ですが、以下インストール方法と、NeoBundle から乗り換えるときの Tips を書いていきます。 インストール方法 基本的なところは dein.vimを使ってみる - Qiita に既に上がってますので、ここでは Shougo 氏の vim
Swiftの導入としてObjective-Cのクラスの単体テストを書く - Qiita
ある程度の規模になっているObjective-CベースのiOSアプリで、「よっしゃSwift導入や！」ってなっても、 「開発者が馴染んでいない言語を実戦投入したら、コーディングガイドラインもないし、コード品質が下がってしまう」みたいな懸念があると、きっと思います。 でも、やっぱりSwiftは触ってみたいし、少しずつ触っておきたい、みたいなケースはないでしょうか？ なら、簡単な導入として、単体テストだけSwiftで書いてみればいいんじゃない？と思ってやってみたらすごく簡単だったのでその紹介です。 前提 Obj-Cで書いているアプリ 単体テストは既にある. (フレームワークはXCTest) Swiftのテストケースを追加 おもむろに "New File..." から Test Case Classesを選んで、新しいテストクラスを追加します。 LanguageはSwiftにします。 ファイルを
SwiftでC言語の共用体(union)的な使い方 - Qiita
SwiftでC言語のunion的な使い方 先日勉強会でSwiftにはC言語の共用体unionってないのでしょうかという質問があったので、Swiftでunion的な使い方を紹介したいと思います。 enumをC言語の共用体として使う Swiftの予約後にはunion keywordはありません。Swift のドキュメント*1 にはバーコードの値を扱うenum Barcodeの例が出ています。UPCAとQRCodeでは扱うデータの型が異なるため同じ型として扱いにくいのは確かですが、Swiftのenumを使えば、unionのように扱う事ができます。 enum Barcode { case UPCA(Int, Int, Int, Int) case QRCode(String) }
勝敗予測モデルの学習をEC2 p2.8xlarge Multi GPUでやろうとした : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #10 - Qiita
勝敗予測モデルの学習をEC2 p2.8xlarge Multi GPUでやろうとした : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #10EC2DeepLearning将棋TensorFlow開発日誌 前回 勝敗予測モデル2エポック目の成績報告とDNNの種々考察（ポエム回） : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #9 目次 TensorFlow将棋ソフト開発日誌 目次 ソースはgithubにあります（俺が読めればいいというレベル） EC2であり金溶かした人の顔してる 今回の話題 勝敗予想モデルの学習をAWS EC2 p2.8xlargeで行ってみた パフォーマンスを確保するためにはいろいろと考えないといけないことがわかった 今後の方針 AWS EC2 p2.8xlarge 最近Amazonが米国リージョンで提供を開始したGPUを搭載したEC2インスタンスです。 参考 : Amazon
4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回は本に載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方は本を購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをま
SwiftのFloat系の演算で余り演算子(%)が廃止、それに変わるメソッドはだるま落としと最寄駅 - Qiita
SwiftのFloat系の演算で、いつのまにか余り演算子の%が使えなくなりました。使おうとすると次のエラーが出ます。 '%' is unavailable: For floating point numbers use truncatingRemainder instead '%' は使えません。小数はtruncatingRemainderを代わりに使います。 ということで、%の代わりのメソッドを使います。エラーメッセージにはひとつしか書いてませんが、代わりのメソッドは次の2つあります。 truncatingRemainder メソッド remainder メソッド そのまとめです。 truncatingRemainder メソッド
Actor modelが好きすぎて勢いだけで作ってしまったナニカ - Qiita
メリークリスマス。Elixir Advent Calendar 2013 24日目ですよ。 Elixirが大好きなみんなは、ErlangやRubyにも興味があると思うんですよね。ああ、もしかしたらScalaにも興味があるかもしれませんね。 RubyでElixir/Erlang/ScalaのようなActor modelを実現しようとしたら、Celluloidが定石かなと思いますし、最近はconcurrent-rubyというのも出てきましたが、でもCRubyのマルチスレッドは実質シングルスレッドだったりして（CRuby 2.0時点）、そのままでは計算機リソースを活かすことが難しいです。 というわけで先週日曜に半日かけて一通り作りました。 actoryとは RubyでActor modelや並列処理を実現するためのフレームワークです。actoryはActor model like, concur
Xcode8に移行してビルドが遅くなったのを直す - Qiita
結論 HEADERMAP_USES_VFSというオプションをYESにすると差分ビルドが効く様になり、ビルドが速くなりました。 概要 Xcodeのversionを8に上げてから、自分のプロジェクトでは差分ビルドが全然効かず、少し変更を加えただけでフルビルドが掛かってしまう状態でした。 そこで直し方を調べたところHEADERMAP_USES_VFSというオプションをYESにすると差分ビルドが効く様になるということでした。 自分の環境は Xcode Version 8.0 (8A218a) Swift2.3 です。 やり方 XcodeのBuild Settingsを開きます。 HEADERMAP_USES_VFSのオプションは、元からあるわけでは無いので、自分で追加します。 開発時に差分ビルドが効けば良いのでdebugのときだけYESにしました。 これでビルドが速くなります。 理由については調べ
null安全を誤解している人達へのメッセージ - Qiita
先日koherが投稿した記事が多く読まれたようです。記事の内容は僕とkoherが普段話してきた内容が多く登場しているため、僕が人々に伝えたい内容とも強く合致しています。しかし残念な事にインターネットの反応を見ていると、誤解しているケースが思ったより多くありました。 そこで、ネットで見られた意見に対して返答を書きました。 特定の実在する意見は指さずに、僕が感じ取った文脈を編集したものを対象にします。それによって、「そんな事言われてないじゃないか」と思うものがあれば、僕としてもそのほうが嬉しいのでそれで問題ないです。 「たしかにそうだ」と思ってnull安全に今一度興味をもってもらえれば嬉しいです。 なお、記事中のコードは特に言及が無ければswiftです。 意見: null安全があっても、ちゃんとやるのを忘れているかもしれないのでは 忘れません。ちゃんとやらないと、コンパイルが通らないからです。
Xcode(Swift) + CocoaPodsでgRPCのClientを生成してServiceを呼び出すまでの流れ - Qiita
About iOSアプリからgRPCのServiceを呼び出す実験をしてみようと思ったのですが、CocoaPodsを利用した導入についての情報が意外とまとまっていなかったので、その流れをまとめておきます。 Protocol Buffersの定義から、Clientライブラリが自動的に生成される様子をお楽しみ下さい。 前提 gRPC自体の説明は割愛します。gRPC公式サイトなどを参照して下さい。 Xcode 7.3.1 CocoaPods 1.0.1 gRPC 1.0.0 サンプルコード iOSアプリ: https://github.com/hosopy/grpc-mobile-demo-ios gRPCサーバ: https://github.com/hosopy/grpc-mobile-demo-server プロジェクト名をGrpcMobileDemoとし、以下のような構成からスタートする
rspec: match_array は 多次元配列の順番を検証してしまう - Qiita
expect([1,2]).to match_array [2,1] # => true
深層学習フレームワークヒッチハイクガイドVer4.0 - Qiita
注意：私は深層学習の専門家ではなくチュートリアルをいくつか動かした程度の初心者です。深層学習のフレームワークについてまとめ記事がかなりあるのですが、情報が古かったり私が知りたいことがなかったりして、自分が知りたいことをまとめました。定期的に更新しています。 深層学習のフレームワーク Framework Developer License Language 動作環境 Feature Qiitaでのタグ付き解説記事(記事数は2016/10/15) 2017/07/17 2018/02/12 2020/02/23
APIKitを利用してAPIに画像をアップロード - Qiita
完全にメモ用なのですが、あまり情報が整理されてなかったので投稿。 v1.2.0ぐらいからmultipart/form-dataがサポートされているのでそれを利用する。 詳細：multipart/form-data support https://github.com/ishkawa/APIKit/pull/128 抜粋 struct PostImageRequest: RequestType { typealias Response = ImageReponse var imageFileURL: NSURL // "file://~/image.jpg" var imageData: NSData let requestBodyBuilder: RequestBodyBuilder = .MultipartFormData let method: HTTPMethod = .Post l
Kaminari 1.0.0 でやってくる 5 つの大きな変更 - Qiita
Rubygems には現在 Kaminari 1.0.0.rc1 が出ているが、近いうちに 1.0.0 をリリースする予定である。大きな変更点がいくつもあるので、利用者のためにこれらの重要な変更点をまとめておこうと思う。 古い Ruby と Rails のバージョンのサポート打ち切り Kaminari 1.0.0 では、以下のバージョンのサポートを打ち切ることにした。 Ruby 1.9.3 JRuby 1.7 Rails 4.0 とそれ以前のすべてのバージョン これらのバージョンを使っている人は、まず kaminari 0.17.0 で Ruby や Rails をアップグレードしてから kaminari 1.0.0 へアップグレードしてほしい。 Gem を細分化 Kaminari 1.0.0 で最も大きな変更はなんといっても、今まですべてのコードを一つの gem で管理していたものを、k
Ruby Hyper Loop
Jika Anda bukan seorang penjudi dan Anda sama sekali tidak terbiasa dengan kasino perjudian tongkat dan batu bata yang Anda pikir ingin Anda coba beberapa perjudian kasino online maka Anda harus sedikit pekerjaan rumah sebelum memulai usaha Anda di dunia perjudian kasino online. Break da Bank Again: Mesin Slot lain yang direvisi dengan ide yang dirubah. Saatnya untuk benar-benar cocok dengan game
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新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話
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