Mac/iPad/iPhone。ややこしい設定なしにシームレスに連携できるのが、とても魅力的であります。しかし、サードパーティも負けてはいない！むしろApple純正として採用して欲しいくらいのツワモノを厳選してみました。 MacID Macのロック画面解除、いちいちパスワード打つのだりー！そんな時はこのMacIDがおすすめ。iOSの『TouchID』でMacをロック/解除できる、画期的かつシャレオツアプリです。

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

日本から気軽に行ける台湾は、レジャーを楽しむのには最適な国です。安く行けるうえに見どころも多く、グルメもおいしいので人気の観光地ですよね！そんな台湾の情報を40個まとめたので、新しい刺激や新鮮さを求めている方はぜひ、台湾旅行も検討してみてくださいね。 効率よく移動する 台湾での滞在を快適にするには、交通手段を早めに使いこなす必要があります。新幹線や特急を使えば観光も簡単にできるので非常に安心です。 1.台湾新幹線に乗ってみる 日本で言う700系の新幹線で、オレンジ色の線が特徴です。台北から高雄まで台湾内を素早く移動するには非常に便利です。台湾の西側を一気に縦断でき、予約はインターネットから簡単にできます。観光の際には是非活用してみてください。 2.特急列車 自強号で美しい海岸線を走る 自強号（ズーチャンハオ）も台北から出発している特急列車で、海岸線の景色を見ながら移動ができて魅力的です

はじめに 前回は、これまで説明してきたアルゴリズムの性能を定量的に見積り、比較しました。今回は、これらの性能見積りを用いて行うデータ処理（問い合わせ）の最適化方法について説明します。 データ処理（問い合わせ）の最適化 第4回で述べたように、HadoopのSQL処理系であるHiveをはじめとし、ImpalaやPrestoなどの宣言型言語を用いるデータ処理系においては、利用者は何を（What）処理してほしいかを処理系に指示するのみであり、どのように（How）処理をしてほしいかは指定しません。すなわち、当該処理系においては、どのように処理をするかは処理系自体が決める必要があり、与えられた問い合わせ（クエリ）を最も良いと思われる方法で処理します。このように、問い合わせにおいて最良と思われるデータ処理の方法を見つけることを「⁠（⁠問い合わせ）最適化」と呼びます。 最適化においては、問い合わせを実行す

JavaScript Object Notation「JSONとは何か？」について、簡単に説明します。JSONという文字を見て「13日の金曜日」を思い浮かべてしまう人は、まずはその過ちに気付いて下さい。JSONとはJavaScript Object Notationの頭文字を繋げ合わせたものです。Notationは日本語で「表記法」。JavaScriptのオブジェクトの表記法を元にした、データフォーマットです。要はJavaScriptのオブジェクトみたいなデータ形式ですね。 様々なプログラム言語が対応しているJSONの最大の特徴は、例えばJavaScript、PHP、Rubyというような様々なプログラム言語がその取り扱いに対応していることです。データを用意する側は、JSONという形式のデータ1種類を用意しておくだけで、JavaScriptを使う人、PHPを使う人、Rubyを使う人などに対応

本日（2015年9月17日）正式公開されたXcode7からは Apple Developer Program に登録しなくても自作iOSアプリを実機にインストールして動かすことができると同僚のiOS技術者に教わったので早速試してみたら本当に出来て感激した。 そのことをつぶやいたらメチャクチャRTされたのでスクリーンショット付きで手順を書いておく。 うおー、1円も払ってないのに本当にXcode7からは実機で動かせた！これ週末楽しみすぎるだろ！「設定 > プロファイル > デベロッパAPP > 自分のAppleID > [自分のID]を信頼」で自作アプリが実機で動きます pic.twitter.com/8g42D5WiyW — 0.1㌧おじさん (@fushiroyama) 2015, 9月 17 僕みたいな普段はAndroid開発をしててiOS開発にも手を出してみたもののシミュレータだけでは

さくらVPSを借りてみたのでRailsを動かしてついでに手元のローカル環境で作ったアプリをデプロイ出来るようにしてみました。 完全に初心者なので、細かい所は分かってませんが初心者目線で出来ればと思います。 コピペしていけば構築出来るというサルでき方式を目指して書きました。 ##登場人物 ruby - rubyこれは知ってた。javaの親戚みたいなやつ rbenv - rubyのバージョンを選べるようにする便利なやつ rails - rubyを使ったサイトの構築を簡単に行うやつ nginx - サーバーソフト？だと思う。こいつがいれば複数のrailsプロジェクトを１つのサーバーで動かせる？っぽい。よくわからないけど人気っぽい unicorn - rails sで動くやつはWebrickって言うんだけど、それが重いからこれを使うらしい capistrano - デプロイするやつ。多分gitをサ

以上の特徴を踏まえた上で、それでは実際に秘密鍵、公開鍵の鍵ペアを作りましょう。 Macの場合の公開鍵認証のやり方 ターミナルを開いた状態では、現在のパスはユーザーのホームディレクトリ( /Users/(ユーザーID) )になっていると思います。 ls -a コマンドでファイルのリストを表示し、もし .ssh ディレクトリが無ければ作成してください。 ディレクトリのアクセス権限は本人しか読み書きできない権限(700)にします。 $ mkdir .ssh $ chmod 700 .ssh .ssh ディレクトリに移動し、ssh-keygenコマンドを実行して秘密鍵と公開鍵のペアを作ります。 パスフレーズは自分が決めた適当な文字列を使用してください。 $ cd .ssh $ ssh-keygen Generating public/private rsa key pair. Enter file

本日、はてな教科書に新たにSwiftの教科書を加えました。先進的なプログラミング言語であるSwiftを学習するのに最適な教材です。 「はてな教科書」はもともと、およそ1週間でWebアプリケーション開発の基本を身につけるために、PerlやJavaScript、MySQLなどを用いて実際にWebアプリケーションを作ってみる教材として作られてきました。はてなサマーインターンシップや、はてなの入社時研修に利用されています。最初はWebアプリケーションのための教科書でしたが、はてなでは近年の多様なニーズにあわせて年々内容を更新してきました。 はてな教科書 はてなサマーインターン2015では新しく様々な内容が追加されましたが、今回はそのうちSwiftに関する部分を先行して公開します。昨日Appleが正式にリリースしたSwift 2を全面的に採用した教科書で、Appleプラットフォームアプリ開発の学習や

Netflix、Hulu、dTVに加えて、9月中にはAmazonプライムビデオまで登場します。日本で気軽に映画が観れる環境が整ってきた今、観たかったのに観れていない映画があるなら、シルバーウィークにまとめて観てしまいましょう。何を観たらいいかわからないなら、この記事で紹介する15の映画をチェックしてみてください。人生が変わるようなヒントが得られるかもしれませんよ。 『幸せのちから』（原題: The Pursuit of Happiness） ウィル・スミスの演技に圧倒される映画です。主人公のクリス・ガードナーがホームレス生活と戦いながら、息子の世話をし、生活の破綻を切り抜けてゆく物語にひたりきってください。 一見まったく絶望的に思えることでも頑張ってやらなければ、という気分になるので、私はこの映画を定期的に観ています。 『LIFE!』（原題: The Secret Life of Walt

こんにちは、Zucks Ad Networkの開発をしている @hagino3000 です。8月の後半にMachine Learning Summer School 2015 Kyoto (以降MLSSと表記)に参加してきました。世界各国の研究者と交流しつつ刺激的な講義を受けるも、内容が難しくて毎晩悲壮な気持ちで復習に励む日々を送っていました。以下、MLSSの内容と講義の感想をいくつか。 mlss | Machine Learning Summer School Kyoto 2015 モチベーション 機械学習はネット広告業界で広く使われています。Zucks Ad Networkにおいても配信する広告の選択ロジックに機械学習を利用していますが、さらに他の処理についても適用できないか試行錯誤している所です。今回はデータ解析チームの底上げ、つまり勉強と新たなネタ探しのためにZucks Ad Ne

2. シゴトでココロオドル • 住友 孝郎(Takao Sumitomo) • たぶんAndroidアプリ開発者 • その他 – 電子工作 – OpenCV – 技術同人誌の執筆 • Twitter:@cattaka_net • ウォンテッドリー株式会社所属 自己紹介

何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す

ロボットでも、子どもは遊ぶのが仕事。 カリフォルニア大学バークレー校の研究室には、ブレットという名前のロボットがいて、レゴのようなブロックや飛行機のおもちゃで遊んでいます。 乳幼児から幼児と同じぐらいの知能を持つ彼は、ディープラーニングと強化学習（状況を観測して適切な判断をするための学習）を融合させた研究の初めての｢被験者｣です。 ブレットは研究室の中に作られた幼稚園での遊びを通して、関連する複数の課題を解決するための学習をしています。私たちも小さい頃は、遊びながら試行錯誤をして、物事の仕組みや法則を理解してきましたよね。 この研究は、カリフォルニア大学のPieter Abbeel教授が、児童心理学に関する動画を見て、人工知能の研究に応用できると思いついたのだそうです。 知能を持つ生物は、視覚や触覚から脳に伝わる刺激と知識を結びつけ、特定の回路を生成していきます。それらが蓄積してネットワー