当記事は、こちらへ移動しました。 引き続きQiita:Teamをよろしくお願いいたします。
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Macをお使いの方に朗報があります。 買ったばかりの新しいMacのセッティングで1番面倒なのは、今まで使っていたソフトウェアをすべて探し出してダウンロードする、一連の作業ではないでしょうか。時間はかかるし、退屈だし、時間のムダとしか思えないことがほとんどでしょう。しかし、ありがたいことに、『Homebrew』と『Homebrew Cask』という2つのユーティリティを使えば、ちょっとした設定だけで、このプロセスをすべて自動化できるのです。これなら、自力でいちいちソフトを探してくる手間ともおさらばできますよ! 『Homebrew』って何? 『Homebrew 』は、コマンドラインユーティリティで、マシンにインストールするアプリのほとんどを、自動ダウンロードしてくれます。基本的には、それぞれのソフトについて、Macの『ターミナル』にコマンドを1行打ち込むだけで、ダウンロードとインストールが完了
Inc.:社会人になったはじめの頃は、長期休暇を取るのが怖かったです。理由は2つあって、ひとつは1週間丸々休むと仕事がまったく進まないから、もうひとつは休暇の後で仕事に戻った時に大量にキャッチアップしなければならないからです。こんなことでは休みの間もリラックスできないものです。 祝日のような、ほとんどの人が休む、長期休暇の場合は、私も渋々休暇を取り、臆病な小動物みたいに縮こまります。そのような日は、ほとんど近所をうろうろし、何をして過ごそうかと考えているうちに休暇が終わってしまっています。馬鹿みたいです。 そんな私ですが、結局のところ、熱意あふれる多くの若い経営者と同じように、燃え尽きてしまい、長期休暇をとらざるを得なくなりました。しかし、長期休暇を取ることで、いい仕事ができるようになりました。 成功するためには野心を持って突き進むことが欠かせません。しかし、睡眠不足やコーヒーの飲み過ぎ、
情報が増えすぎてまとめ始めたら、すごい量になったので分離しました。 目次 始めた時の状況 ChainerのMNISTのexampleを動かすまで Chainerとは Chainerを入れてexampleを走らせる MNISTってなんだ ディープラーニングってなに? 失敗1:局所的な話にハマる 失敗2:ディープラーニングなプロダクトを使ってみる 関連:ディープラーニングでなにができるのかを知る まとまった資料を読む Chainerのexampleを解釈する/簡単なコードを書く Chainerの周辺知識(Theano/numpy)を知る Theanoを調べる Chainerと既存のフレームワーク(Theanoを使ったもの)との違い おまけ:numpyを調べる 数学的な背景を学ぶ おまけ MNIST以外のChainerのサンプル ネタ 始めた時の状況 パーセプトロンの概要くらいは知っている Py
PFI/PFN社でオープンソース公開したディープラーニングフレームワークChainer、すで使って頂いている方、ありがとうございます。 さてそんなChainerですが、MacBookでも簡単に使い始めることはできますが、真価を発揮させるにはGPU環境が欲しいところです。また一方、GPUを積んだデスクトップPCでも(特にPyCUDAの)インストールでつまづく方がいるのも事実です。 開発側の人間としては、できれば手軽に試してもらえる環境を提供したい。そこでは、やはりAWSのEC2でGPUインスタンス使うのが一番いいと思います*1。 Chainer on EC2は何名かブログ等で記事を公開されていますが、今のところ最も簡単な方法はRyosuke TajimaさんのAWSでサクッとChainerを使ってみるです。 が、やはりここでもPyCUDAをソースからのビルドしてもらうことになっています。原因
IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > 業界動向 > 市場動向 > AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤(IT Leaders編集部) リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図(ランドスケープ)を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence(http://www.shivonzilis.com/)。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel
By 無料の一般向けOSとしてだけでなくスーパーコンピューター用のOSとしても広く利用されている「」は、オープンソースソフトウェアとして最も成功した傑作と言われています。そのLinuxの生みの親であるが、1996年に受けたインタビュー内で、Linuxが誕生するまでのいきさつについて述べています。 How Linux was born, as told by Linus Torvalds himself | Ars Technica UK フィンランド・ヘルシンキで生まれたリーナスは、1988年にヘルシンキ大学に進学し、コンピューターサイエンスを専攻しました。当時、大学には1986年にリリースされたを搭載としたが16ライセンス分しかなかったこともあり、UNIXを学習するコースは順番待ちの生徒であふれ返っていたとのこと。「『UNIXは複雑だ』と一般的に言われていますが、実のところ、とてもシンプ
はじめに SSL(Secure Socket Layer)は、Webの通信を暗号化してセキュリティを高める技術で、ブラウザに鍵マークが表示されて安全に通信できる方法として一般に広く認知されています。 SSLはオンラインバンキングなど高いセキュリティが要求されるサービスに用いられるのはもちろん、SSL環境でしか利用できない技術が登場している状況など、その重要性は近年ますます高まっています。本記事ではSSLを取り巻く現在状況や、SSLを容易に利用できる環境について紹介します。SSL環境でしか使えないWeb技術としてService Workerを紹介し、実装例を説明します。 対象読者 SSLについて復習したい方 SSLの重要性は知っているが、めんどくさそうで手が出なかった方 Service Workerの実装例を探している方 本記事で使用する環境 本記事では使用している環境は以下の通りです。 G
インフラチームの@cubicdaiyaです。今回はnginxのビルドプロセスを自動化するツールであるnginx-buildについて紹介します。 メルカリとnginx メルカリでは多数のnginxを活用し、高速なレスポンスやサービスの安定稼働を実現するのに重要な役割を果たしています。実際の活用事例には、 リバースプロキシ、L7ロードバランサ TLSターミネーション、SPDYゲートウェイ 静的コンテンツの配信、キャッシュ ngx_dynamic_upstreamを用いたゼロダウンタイムデプロイメント ngx_lua(OpenResty)を用いたサービスコンポーネントの開発 などが挙げられます。そしてメルカリではこれら多数の用途のnginxをnginx-buildでソースコードからビルドしています。(OpenResty以外は合わせてrpm化も行っています) 既存のビルド済みパッケージの利用とソー
そして大学での講義はというと、昔とかわらずカセットテープを使っていたり、教授が講師がひたすら話したりと変化に乏しく、居眠りする学生や増える、講義のへの出席率が低下するという問題が常態化しています。特に一般教養科目は、どの大学でも受講に対するモチベーションが高い学生は少ないですね。 そこでアルベリッツィ氏が取り入れたのが、iPadやAppleの各種サービスを利用した語学学習でした。この取り組みは2012年から始まり、最初は「Dragon Dictation」と呼ばれる音声認識アプリを利用した講義から始まり、Twitterを活用した単語学習、iTunes Uを利用した入門コース、Quizletによる単語学習などを経て、iPadに行き着いたそうです。なお、学生が利用するiPadは寄付と助成金でまかなわれているとのこと。
前回の記事で、イマドキの若者の仲間意識は「ほどよく狭く、ほどよく深い関係を複数持つ」ことが大事であると、紹介しました。 そんなほどよい内輪の関係の中で、若者たちはどんな会話をしているのか。 今回は、調査やヒアリングの中から少しのぞいてみましょう。 ほどよく内輪を深める方法は、内輪語 「それな」 (「確かに」「そうだね」「その通り」の意) 「あーね」 (「あーなるほどね」「あーそうだね」の意) 「わんちゃん」(「可能性は低いが、ゼロではない」の意) これらのように、若者、特に大学生の流行ワードには“内輪感”を強く感じさせるものが目立ちます。その流行ワードが定番になる場合もあります。 それらの多くは、初めはどこかの小さな内輪で使われたのが起源で、内輪感を深める内輪語(内輪の中でしか通じない共通語)として生まれているようです。 「それな、の活用形として、うちらのサークルでは“それまる”って言いま
Umbrella stand 「Umbrella stand」は、その日の天気をLEDライトによって通知する傘立て。専用アプリ「Mono Manager」をダウンロードしたスマートフォンを持って本体に近づくと、降水確率に応じて、晴れであればオレンジ、曇りなら白、雨なら青色にLEDライトが光る。また、光るタイミングに合わせて、スマートフォン側に通知が届き、天気の詳細をアプリ上で確認できる。 主な仕様は次の通り。サイズは、幅約160mm×高さ約190mm×奥行き約160mm。重量は測定中。素材はプラスチック樹脂とポリストーン。傘を8本収納できる。カラーバリエーションはホワイトとグレーの2色。通信方式はBluetooth。 Dust bin 「Dust bin」は、ゴミの収集日をLEDライトの発光によって通知するゴミ箱。「Umbrella stand」と同様に、専用アプリ「Mono Manage
エフェクトのキャッシュ 今回は断念 Activeにしたときに別の座標に表示されることがある ParticleSystems以外の制御もあった カメラ外にいるやつの座標の指定がうまくいかなかった スプライトアニメーションとかモーションでアニメを制御していたりとか キャッシュする前提で作られていなかった GPU側のボトルネック マップ画面で処理落ち 端末によってはバトルよりも重い シェーダーの問題 原因は海のシェーダ 描画面積が多い フラグメントシェーダが原因 フラグメントをとにかく軽く フラグメントシェーダーでアニメーション計算をしていた フラグメントで計算する必要がないものをバーテックスシェーダに移した バーテックスシェーダへ波の計算を移動 使っていない変数に計算後の値をセット シェーダの一括変換 必要のないカラー計算をしているシェーダーを一括変換 PC用のシェーダーを使ってしまっているも
SHARP Cloud Labs Developerサイトです。シャープの開発したクラウド技術を公開し、社外のパートナー様と一緒になって新しいクラウドサービスを創出する場ですJoin us ! and Accelerate Your Innovation !! 我々とともに新しい製品・サービスを生み出しませんか? SHARP Cloud Labs Developer とは 社外パートナー様とのコラボレーションを促進するプロジェクトです。 SHARP Cloud Labsで開発した技術をAPIとして公開し、それを活用して社外パートナー様に試作・検討をいただき、 SHARP Cloud Labsと連携して新たな製品、サービスを生み出すことを目指します。 第一弾 COCOROBO API公開!! 第一弾として、プレミアムなCOCOROBO で話題になったCOCOROBO RX-V200向けAPI
※<妹Ver><黒執事Ver><戦国BASARA 伊達政宗Ver.>については、RX-V200の説明をご参照ください。
奇跡的な成功や偉業を成し遂げた人が、自らの経験をもとに成功のノウハウを開示する。そうした成功体験記の書籍や読み物は枚挙にいとまがない。 しかし、それを読んだ人が同じことをやっても、うまくいくとは限らない。なぜなら、たまたまうまくいっただけかもしれないし、極めて特殊な、恵まれた環境のおかげなのかもしれないからだ。 教育分野においても、個人の成功体験記は数多く見受けられる。ビリギャルしかり、子供を全員東大に入れたという親の子育て術しかりだ。だが、『「学力」の経済学』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)の著者、中室牧子氏(慶応義塾大学総合政策学部准教授)は、そうした“例外的”な個人の成功体験記が注目され、ありがたがられる風潮に釘をさす。
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
こんにちは、新規広告開発部エンジニアの @cnosuke です。 少し前の話になってしまいますが、8月14日(金)に CyberAgent さん、 DeNA さん、そして弊社の15卒エンジニアの交流会をCookpad キッチン&ラウンジで開催しました。 3社の15卒エンジニアに絞ったのはなぜか Web領域では毎日のようにエンジニアのイベントが開催されていますが、今年入社したばかりのエンジニアはあまり参加したことが無い人も多く、また、何度か参加したけど常にボッチで行くモチベーションが無くなってしまったという人もいました。そこで、年齢が近く心理的障壁が少ない同年代の友人を先ずは増やすことで、他のイベントに行った時に知っているひとがいる状態になって参加しやすい、また、興味があるイベントにお互いに誘って参加するということも出来るようになるかなと思い、同年代のWebエンジニアでまずは交流会をしようと
1 pixel|サイバーエージェント公式クリエイターズブログ サイバーエージェントのクリエイターの取り組みを紹介するオフィシャルブログです。最新技術への挑戦やサービス誕生の裏話、勉強会やイベントのレポートなどCAクリエイターの情報が満載です。 こんにちは!アメーバ統括本部でデザイナーをしている石塚千裕(@pekep)と申します。 8月にリニューアルした「ラジ生?」のデザインを担当しました。 今回は新しい「ラジ生?」が生まれるまでの経緯やデザインのこだわりなどまとめさせていただきました。 ラジ生について 「ラジ生?」は誰でも気軽に本格的なラジオ放送ができるネットラジオ配信アプリです。 実は2015年5月にリリースしていましたが、再度デザインの見直しをすることになり、私は6月にサービスにジョインし、7月末にリニューアルデザイン版をオープンしました。 「デザインは振り切りたい」プロデューサーから
Simple things easyHello, world!ThisBuild / scalaVersion := "3.3.1"You just need one line of build.sbt to get started with Scala. Learn more on sbt by Example page.sbt newChoose from community-maintained Giter8 templates to jump start your project:$ sbt new scala/scala-seed.g8 $ sbt new playframework/play-scala-seed.g8 $ sbt new akka/akka-http-quickstart-scala.g8 $ sbt new http4s/http4s.g8 $ sbt ne
こんにちは!美味しいコーヒーを飲むために、毎朝早くにデスクでコーヒーミル回してます、アナリティクスチームの高柳です。 アナリティクスチームでは、じゃらんnetやホットペッパービューティーをはじめとしたリクルートライフスタイルのサービスに対して、基礎集計やレポーティング、また、データマイニング(データ分析)を活用し、高速にサービスを改善していくというミッションを担っています。 本記事では、データ分析環境としてのApache Spark、特にver 1.4から利用可能になったSparkRを、当チームのAWS上の分析環境に導入検討していたので、その辺について書きたいと思います。 SparkRは、まだリリースから日が浅いことから、日本語の記事が相当に少ないので、この記事がみなさんの"Happy SparkR ライフ"のお役に立つことを願っております。 Apache Spark導入の背景 サービスを
先日、Spark 1.4.0 がリリースされ、多数のアップデートがある SparkR 運用モニタリングとDAGのビジュアライゼーション REST API DataFrame API この中でも、SparkR という、統計言語 R から Sparkを利用できる拡張を今回は試したい。他のHadoop関連記事では、無視されやすい Windows も取り扱う。 R には、以前から、SparkR-pkg(https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg/) というプロジェクトが Github上にあり、今回、これが本家に統合された形のようだ。 ビルド済みパッケージの入手 まずビルドからはじめるが、ビルドが面倒ならば、Windows にも対応したビルド済みパッケージを以下から入手できる。 Spark 1.4.0 のビルド 以前のこの記事シリーズと同じく、まずは、ビル
Scraperとは Scraperは、WEBページ上の規則性のあるデータを手軽に取得することができるChrome拡張です。 例えば、テーブルデータや、Aリンクデータ、のような特定のHTML要素に入っている情報を、片っ端から取得してテーブルデータ化することができます。 また、その取得したデータをワンクリックでGoogleスプレッドシートに保存することができます。 テーブルデータのスクレイピングは以下の動画を見た方が分かりやすいかも。 以下では、その使い道などをいくつか考えてみました。 テーブルデータの取得 最もオーソドックスな使い方と言えば、動画にも出てきたテーブルデータの取得です。 例えば、信長の野望の以下のような武将データテーブルがあったとします。 これを、以下のように選択して、Chromeの右クリックメニューから「Scrape similar(似たものをスクレイプ)」を選択します。 す
ひどい、 ひどすぎる。 みなさん。私、ここまで映画を観て大変な思いをしたことありません。 ほんっとに、ひどいんですよ! サシがキレイに入った牛肉の塊が大画面にドーン。肉に火をかけると肉汁が浮かび上がりジュッジュワー。食べた人は恍惚の表情を浮かべる……。 おいしそうで、おいしそうで、おいしそうで!! お腹が減ってしんどすぎます! 助けて!! 前代未聞の食前映画『ステーキ・レボリューション』 本作品は10月17日公開の映画『ステーキ・レボリューション』。タイトルそのまんまにテーマはステーキ! 監督のフランク・リビエラと精肉店店主イヴ=マリ・ル=ブルドネックが世界一のステーキを求めて20ヵ国、200を超えるステーキハウスをめぐって旅をした過程を編集したドキュメンタリー作品なのです。 グルメの映画というとお金持ちが「ウェーーイ」と華やかな飯食っているところが出てくるのかと思いきや、本作はそんな食自
なんで、こんな文書かくす必要があるんだ? 河野太郎公式サイト:経産省が隠蔽した文書の全文 Togetter:対案のない批判はしてはいけないのか? を読んで、自分の考える「対案のない批判」をして良い場合と悪い場合をまとめてみる。 大雑把にいって、 議論対象 A に対して、Aを実施するという選択肢と実施しないという選択肢が存在するならば、Aに対する対案なしにAを批判(および実施に中止)を求めてよい。ただし、Aを実施することの利益・損失と実施しないことの利益・損失を比較するべきである。 議論対象 A に対して、Aを実施するという選択肢しかないとき。Aの実施目的をAよりもうまく達成できる対案がない限り批判をするべきではない。もちろん、Aの実施目的をより良く達成できるするための批判はいくらしてもよい。 「実施する」と「実施しない」という選択肢があるとき これは、対案なき実施の停止要求が是とされるケー
先に結論 完全に正確な調査結果や測定結果というものは存在しないことを理解する 誤差や偏り(バイアス)が含まれるのが当然 だからこそ、どのように調査/測定したのか、あらかじめ予想される誤差やバイアスは何のかを明らかにされていることが重要 文科省・厚労省の調査結果はウソ? 平成22年度大学等卒業予定者の就職内定状況調査(平成22年10月1日現在)について 調査方法 全国の大学、短期大学、高等専門学校、専修学校の中から、設置者・地域の別等を考慮して抽出した112校についての調査。調査校の内訳は、国立大学21校、公立大学3校、私立大学38校、短期大学20校、高等専門学校10校、専修学校20校。 調査対象人員は、6,250人(大学、短期大学、高等専門学校併せて5,690人、専修学校560人)。 各大学等において、所定の調査対象学生を抽出した後、電話・面接等の方法により、性別、就職希望の有無、内定状況
グラフが元のグラフと違っているというのも重要だけどそもそも「妊娠のしやすさ」というのをどう測ったのかについて新聞で裏とりしないのは何故?メディアリテラシーの事例と使うのに良いと思う。 文部科学省が高校生向けに作製した保健教育の副教材で、妊娠のしやすさと年齢の関係を示すグラフについて、加齢による妊娠しやすさの低下が、引用元として明記された論文よりも急激に落ち込む、誤った数値で掲載していたことが25日分かった。既に全国の高校への送付が始まっており、同省は訂正した別紙を送付するなどして対応する方針。 (毎日新聞:文科省:妊娠副教材で誤った数値掲載より) 文部科学省が7年ぶりに改訂した高校生向けの「保健教育」の副教材で、妊娠のしやすさと年齢の関係を示す折れ線グラフを掲載する際に、根拠となる論文の数値を誤って引用していたことがわかった。 改訂版は約130万部が印刷され、8月上旬から全国の高校への配布
環境 Mac OS X Version 10.9.5 Scala 2.10.4 Spark 1.1.0 Spark MLlib 1.1.0 sbt 0.13.1 準備 /root/to/project/path |-- build.sbt |-- src | |-- main | | |-- scala | | | |-- Stoppable.scala | |-- test | | |-- scala | | | |-- SparkMLlibCorrelationSpec.scala name := "Spark MLlib examples" version := "0.0.1-SNAPSHOT" scalaVersion := "2.10.4" scalacOptions ++= Seq("-Xlint", "-deprecation", "-unchecked", "-featur
192.168.1.10 - - [20/Oct/2014:09:00:03 +0900] 200 + 0 1194 "POST /hoge/hoge HTTP/1.1" "http://hoge.co.jp/hoge/view?aaa=1234" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.202 Safari/535.1" package parser import model.AccessLog import util.parsing.combinator._ import java.text.{SimpleDateFormat} import java.util.{Locale, TimeZone} object AccessLogParser extends
Spark GraphXとは? Spark GraphXとはSparkという分散計算処理基盤の上に構築された4兄弟の一人です。 ネットワークグラフ(ネットワークデータベース)を主に扱います。 ネットワークグラフとは具体的にはTwitterのフォロー・フォロワーのつながりのネットワークなどが該当します。 エンタメ系だとアニメやドラマ作品でよくある人物相関図が該当するでしょう。 ライブラリは貧弱ですが、数個だけアルゴリズムが実装されておりその中の一つにページランクアルゴリズムがあります。 Spark https://spark.apache.org/ Spark GraphX https://spark.apache.org/graphx/ グラフ理論 ページランクアルゴリズムとは Googleのページ検索で使われているアルゴリズムで、多くリンクされているページが信頼度が高いという指標にもとづ
はじめに 先日の Mahout Project からのアナウンス “Goodbye MapReduce” にもあるとおり、今後の大規模データ処理の基盤として Apache Spark がここ最近注目されています。 そんな今熱いプロダクトである Spark に関して、その上で動く機械学習ライブラリ MLlib の K-means 実装を わけあって Java から利用してみる機会があったので、その使い方や特性を簡単にまとめてみました。 MLlib の K-means 実装について 現時点 (バージョン 0.9.1) での K-means 実装について、簡単に説明します。 距離計算は「ユークリッド距離」しか提供されていません。 KMeans#findClosest() → MLUtils.fsuaredDistance() のあたりを読むと分かるかと思います。 Spark の JIRA を見て
NHKつぶやきビッグデータとは日本語の全てのツイートをデイリーで集計しその日に一番つぶやかれている単語をバブルチャートで紹介するNHKの番組です。 D3.js というJSのライブラリで見た目が似たようなモノは簡単に作れます。 ということでプログラマーじゃなくても簡単に実行でき、本当にビッグになった時にも使える「NHKつぶやきビッグデータ」を作ってみます。 Inazuma システム構成図 今回作ったプログラム Inazuma (プログラム全体)https://github.com/AKB428/inazuma maki (Twitterデータ収集) https://github.com/AKB428/maki 構成ソフトウェア Oracle JDK http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html sbt (
さくらのVPSを使った、初心者向けの記事「VPSによるWebサーバー構築講座」を半年前に公開しました。さくらのVPSを使ってWebサーバーを構築し、WordPressをインストールするまでの手順を解説しました。 しかし、サーバーは構築が完了したらそこで終わりではなく、稼働し続けている間はメンテナンスをしていかなければいけないし、安全に運用するにはセキュリティにも気をつかわなければなりません。 そこで、VPS構築講座の続編として「運用編」をお届けします。いったんWebサーバーとして稼働しはじめたサーバーについて、継続してサービスを続けていけるように運用のノウハウをお届けします。 運用編の連載は5回に分けて行う予定ですが、まず初回は「ログファイルの見かた」について触れたいと思います。 ログファイルについて大きく2種類のログをご紹介します。 WebサーバーApacheのログの見かた ssh関連の
YAPC::Asia Tokyo 2015、ロゴのとおりに熱いイベントでした...今年で最後なのはほんとに惜しいです。最初にして最後の参加となった私は、「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」というタイトルでトークをさせていただきました。 スライドはここに上げてありますが、これだけ見ても意味不明と思われるので、話した内容の要約をまとめブログ代わりに書こうかな、と思ったらかなり長文となってしまいました。基本ポジショントークですが、しかしGoogleに入る前からGoogleクラウドに対して持ち続けている気持ちでもあるし、ここはイケてないなーと思った部分は素直にそう書くようにしました。 しかし謎は謎のまま... Twitter上の反応まとめを見ますと、「謎が謎のまま終わった」とのご指摘も多く、これはほんとに私の不徳の致すところです、申し訳ありません……。スライド
「学校で学んだことは、企業ではあまり役に立たない」という方もいるが、そんなことはない。例外もあるが、実際に採用からその後の成長を見ていると、大学できちんとした研究をしていた人は概ね企業においても優秀である。 これにはいくつか理由があると予想できる。 1.論理的に考えるクセがついている。 きちんとした研究をしている人は、論理的に考えるクセ付けの訓練を受けている。例えば、よくある話として因果と相関のちがいを知っている。 例えば、東大生の家庭は裕福な家庭の割合が平均に比べて多いことがわかっている。 (出典:学生生活実態調査 http://www.u-tokyo.ac.jp/stu05/h05_j.html) これは事実である。そこまでは良い。しかし、因果と相関のちがいをきちんと把握していない人は、「家がお金持ちだから、子供の成績が良い」という因果関係を断定しがちである。 だが、これはあくまで「東
今年の2月28日から1ヶ月以上使い続けている、LG製の29インチ液晶モニター(29EA73-P)がやはり良いので、当初の興奮がほどよく冷めたところでご紹介。 もともとは同製品のカタログに使用感のコメントを寄稿するために試用させてもらったのがきっかけ。 使ってみたらこの広さの虜になってしまい、すぐに自費で購入。 これまでも、ノートPC+液晶モニターのマルチディスプレイ環境で仕事をしてきています。 17インチ(1280×1024) → 21.5インチ(1920×1080ピクセル)と来て、今回の29インチ(2560×1080ピクセル)と、どんどん巨大化していますね…。 ↓以下は21.5インチの紹介記事。 29インチモニターの横幅は2560ピクセル、長さにして70センチ弱。 最初はその広さに戸惑い、持てあましていましたが…、 試行錯誤しながら使い続けているうちに、広さを活かした配置方法が見つかりま
1.仕事の優先順位システム 2.ブックオーガナイザー 3.ファイルシステム 4.ペンディングシステム 5.ゴミ箱以下のエントリーに続く形で『奇跡の仕事術―自分の仕… 文章だけではイメージが伝わりにくいため、『奇跡の仕事術』に掲載されているイラストを参考に描いてみました。 ▼クリックすると拡大します 0.イマジナリーイントレイ 1.仕事の優先順位システム 2.ペンディングシステム 3.ブックオーガナイザー 4.ファイルシステム ワークフロー・プロセス 現代から見れば、効率の悪い手法に思える部分も多々あるかと思いますが、「現代風のアレンジ」については、後ほど触れることにします。 まずは、時代に左右されることの少ない「原則面」に目を向けてみます。 0.イマジナリーイントレイ イマジナリーイントレイとは、文字通り「想像上のトレイ」のことです。 「ワークフロー・プロセスの入り口」と位置づけられます。
というわけで、昨日ご紹介したアカデミーヒルズ・ライブラリー(六本木ヒルズ森タワー49階)に来ています(このエントリはマイライブラリーで書いています)。 アカデミーヒルズ 会員制ライブラリー この施設は、大きく分けると以下の3つの区画があります。 A.ライブラリーカフェ B.マイライブラリー C.40階カフェ (未踏) ライブラリーの詳細についてはこちらを見ていただくとして、 1.来る前に抱いていた疑問 2.実際に来てみて感じたこと 3.「なるほどー」と納得したこと を簡単にご紹介してみます。 1.来る前に抱いていた疑問 ●せっかく来たのに満席だったらどうするんだろう? → これは来る前にFAQを読んで解決しました。 とのことで、ひとまず安心。 ●月額6300円は確かに安いけど、カフェや街の図書館のほうが安上がりでは? 最近はHOTSPOTなど無線LAN環境が整ったカフェが少なくないですが、
今回はシェアオフィス入居の背景について。 独立以来さまざまなワークスタイルで仕事をしてきました。 客先オフィスに常駐したり、 知り合いの会社のオフィスを間借りさせてもらったり、 ファミレスやカフェなどを転々としたり、 …と試行錯誤を重ねたすえに、ここ数年は在宅ワークに落ち着いていました。 現在の僕の仕事はパソコンと通信環境さえあれば事実上どこに居ても可能です。 そうであれば、寝起きする場所と同一にしてしまえば移動の手間と時間と費用がそっくり浮かせられますので、自宅が最強ということになります。 …にも関わらず、知り合いの会社やファミレスやカフェを転々とするのは実は自宅は最強ではないからです。 例えば、以下のような弱点があります。 在宅ワークの弱点 一人の場合、宅配便の受け取りなど対応が必要 └「ヘッドホンをつけて仕事に没頭」ができない 家族がいる場合、たとえ直接の介入がなかったとしても気を遣
はじめに Charles を使うと PC 上に HTTP プロキシを立てて端末の通信をキャプチャし、リクエストやレスポンスの内容を覗いたり書き換えることが出来る。類似のソフトウェアとして Wireshark や Fiddler, Paros がある。 アプリの開発をしていてよくあるのは、APIがスタブで固定値しか返してくれない、異常系エラーのデバッグがやりづらい、という場面だが、Charles なら通信を好きに値を書き換えられるのでこれらに簡単に対処することができる。 Charles は Java アプリなので OS X だけでなく Windows や Linux でも利用する事が出来る。本稿では OS X + iOS での利用を前提として Charles の導入から簡単な使い方までを説明するが、環境依存の箇所は適宜読み替えてほしい。 導入 本来は有料ライセンスだが、無料でも数分間だけ使用
本文書は、プログラミング言語向けのスタイルガイドに向けたスタイルガイドである。 本文書へのフィードバックはQiita上のコメントにて受け付ける。 構造 対象を明確にする そのスタイルガイドがどのような状況のどのような対象に向けたスタイルガイドであるか規定すること。 状況や対象は広すぎてはならない。 理由: 対象はスタイルガイド記述者には自明かもしれないが、似て非なる言語に誤用されたり、特定分野のアプリケーション向けスタイルガイドが他分野のアプリケーションを理不尽に拘束したりすることがある。これを防ぐべきである。 良い例: 「本文書はRuby on Railsアプリケーション向けのスタイルガイドである」 「本スタイルガイドはX社におけるRubyプロジェクトに適用すべきスタイルを規定する」 悪い例: (何も書かない) 「本文書はX社におけるすべての開発に適用される ... 述語メソッドや述語関
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 文部科学省は7月21日、「デジタル教科書の位置付けに関する検討会議」の第3回会合を開催した(第1回 、第2回 )。同会議では、児童生徒が1人1台PC環境で利用する「学習者用デジタル教科書に関する法制度の在り方や検定方法などについて、教育研究者、学校関係者、民間企業の教育ICT関係者で構成される17人の委員が委員が検討を進めている。 今回は、関係団体として、(1)2010年から学習者用デジタル教科書に関して政策などを提言してきた「デジタル教科書教材協議会(DiTT)」、(2)一般社団法人全国教科書供給協会、(3)デジタル教科書の標準化を推進する業界団体「CoNETS」、(4)全日本印刷工業組合連合会――の4団体が提言するとともに委員と意見
先日、ネットワーク機器メーカーの米ブロケード コミュニケーションズ システムズでソフトウエア製品のマネージメントを務めるジェームズ・クウォン氏の話を聞く機会があった。主なテーマは、同社が「第3のプラットフォーム」時代のネットワークインフラとして掲げているコンセプト「New IP」だった。その説明の中で、興味深い話題が出た。 最近同氏が顧客に頻繁に尋ねられる質問があるという。それは「自社のネットワークには、SDN(Software-Defined Networking)アプローチがよいのか、それとも分散型ルーティングアプローチがよいのか」というものだ。 SDNアプローチとは、パケットの流れ(フロー)を「SDNコントローラー」という中央の装置が能動的に、明示的に決定する集中型のネットワーク運用手法のこと。OpenFlowの登場などによって、近年注目を集めている手法だ。 一方の分散型ルーティング
2015年6月12日夜。長野県の上田市役所に1通のメールが届いた。「市役所庁内のPCがウイルスに感染し、外部への不審な通信が発生しているようだ。大至急調べてほしい」。 メールの発信元はJPCERTコーディネーションセンター(JPCERT/CC)。日本国内を対象に、サイバーセキュリティに関する情報収集や注意喚起をしている組織である。政府や企業から独立して中立的に運営されている。 JPCERT/CCからのメールは市の情報システム部門に当たる総務部広報情報課に届いた。受信した佐野茂樹係長は、「メールを一読しただけでは、内容をよく理解できなかった」と率直に話す。 マイナンバーの最前線へサイバー攻撃 上田市は人口約16万人。長野県第3の都市で、北陸新幹線などが経由する交通の要所だ。戦国時代以降に活躍した真田氏ゆかりの地として知られ、市内には2016年に放映されるNHK大河ドラマ「真田丸」ののぼりがは
ラックは7月下旬、標的型攻撃への対処法を網羅した「標的型攻撃 対策指南書(第1版)」を無料公開した(写真1)。対象としたのは、高度なセキュリティが求められる政府機関や大企業ではなく、セキュリティの必要性があまり理解されていない、また、理解はしていても人的・予算的な問題から対策が進んでいない一般企業や地方自治体だ。そのため、絵に描いた餅となりがちな理想論は盛り込まず、こうした組織でも実行できる施策を最低ラインとして示している。 標的型攻撃に関して私を含め多くの専門家が「事故前提の対策が必須である」と口を酸っぱくして言っている。だが、いまだに多くの人々の理解は「事故を起こすのは管理がずさんだからである」との考えが蔓延している。テレビの有名なニュース番組でも、事故を起こした組織を揶揄するようにたたくことで終わりにしていることをよく見かける。 政権や組織をたたくことと、攻撃に対抗することは分けて考
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