まだ駆け出しだった頃、工場改善コンサルタントの話を聞いたことがある。それなりに面白い話がいろいろあったが、1番よく覚えているのはヘアドライヤーの話だった。このコンサルタントは、製造業、とくに電気系メーカーの設計部門を訪れた際は、必ずヘアドライヤーの冷風スイッチについて、尋ねることにしていると言っていた。 「ヘアドライヤーには、温風のスイッチのほかに、必ず冷風のスイッチがありますよね。御社の製品にも、ついていると思います。ではこの冷風のスイッチは、何のためにあるんですか?」
![設計の「なぜ」を考える | タイム・コンサルタントの日誌から](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/29613ed48da703225b2d49a3c17fab182db792b8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpds.exblog.jp%2Flogo%2F1%2F200508%2F25%2F47%2Fe005844720050825233346.jpg)
今回のネタは TensorFlow を使っていると、いつも目にしていた警告について。 それは、次のようなもの。 W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on yo
普段の開発環境として Mac を使っているものの、一部の作業を別の Linux マシンでやりたい、という場面があった。 そこで Mac から Ubuntu のディスクを NFS でマウントすることにした。 こうすれば開発環境としては Mac を使いつつ、成果物を使った作業は Ubuntu に SSH でログインして実施できる。 今回使った環境は次の通り。 まず、NFS クライアントとなる Mac の OS は macOS Sierra を使っている。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersion: 16D32 そして、NFS サーバとなる Ubuntu については 16.04 LTS を使った。 クライアントからマウントするときに IP アドレスの指定が必要なので 192.168.0.10/24 を
Photo by Jayphen 秋山です。 先日「Python Fire」という、Pythonのコマンドラインツールを自動生成できるライブラリが発表されました。 どのへんが便利なのか、実際に使ってみながら解説をしていきますので、気になってた人の参考になればと思います。 Googleのリポジトリに出ているのでGoogleの公式プロダクト?と思いきや、最後に「This is not an official Google product.」の表記があるのでGoogle公式ではないようですね。Googleの中の人が作った非公式ライブラリということでしょうかね。 github.com ■Python Fire使ってみた そもそもPythonには、コマンドラインからコマンドを受け付ける組み込みのライブラリがあります。他にもbakerとか、clickとか、既にコマンドラインツールを作る用の補助ライブラ
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