『Upgrading the GitHub Enterprise on AWS』
技術本部 Advanced Dev.Center（略してADC）の村上です。 私達はMake Your Goals Come True. Easier + Faster. をコンセプトに開発環境の改善や統一化を行ってます。 タイトルのとおり、私達の組織ではソースコードのバージョン管理システムとしてGithub Enterprise（以下GHE）を導入しており、今回久しぶりにアップデートを行ったので、それについて書かせていただきます。 なお、今回の作業にはADCメンバーに加え、敏腕インフラエンジニアの@kakerukaeruさんのお力添えあってこそということを彼の上司@strskへ向けてアピールしておきます。 規模・SPEC規模感としてはユーザ数は約1000名、Organization約400、Repository約10,000になります。 - Primary on AWS EC2 Inst
アップル - ホットニュース
新しい記事が掲載されたときに通知をお受け取りになるためには、デスクトップ通知を有効にするを許可していただく必要があります。
AWS Lambdaを使用し、CloudfrontのInvalidationを走らせる - Clueit Developersブログ
こんにちは。エンジニアの志村です。 先日assets on S3についての実装を行いました。 その際の記事は下記になります。 cluex-developers.hateblo.jp 今回はasset_syncにより、S3にassetファイルがアップロードされた段階でCloudfrontのInvalidationをLambdaを使用して走らせるという処理を実装したいと思います！ Invalidationとは Cloudfrontのキャッシュを明示的に消す機能です。 dev.classmethod.jp クラスメソッドさんの上記の記事が非常に分かりやすいかと思います。 キャッシュを使用するのに重要なポイントは適切なキャッシュ期間を設けることです。それを行わないと古いファイルがいつまで経っても配信され続けてしまいます。 特にassets on S3を使用する場合には、明示的にファイルをInval
【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法：準備編 - ニートの言葉
こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。 それが Fine Tuning と言われるものです。 具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。 Building powerful image classification models using very little data 注意：意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。 本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。 データの準備・データの水増し 1から小さな畳み込みニューラルネットワ
C/C++プログラマのための開発ツール - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
サイボウズ・ラボの光成です。 先日、社内で主にLinux上でC/C++を用いている開発者向けの講義をしました。 「こんなことができる」と知ってもらい、興味を持てば各自で勉強してもらおうと広く浅くツールを紹介しました。 gtags, ASan, Valgrind, addr2line, cppcheck, SystemTap, perfなどです。 興味があれば講義資料「C/C++プログラマのための開発ツール」をごらんください。 コンパイラオプション 受講者には新人やサイボウズ・ラボユースの学生もいたので基本的なところから紹介しました。 C/C++コンパイラを使うときはできるだけ警告オプションをつけるのが望ましいです。 警告が出るのは自分のコードの書き方に不備があることが多いからです。 gccやclangでは-Wall -Wextraは基本としてそれ以外にも有用なオプションがあります（C++用
Google Analyticsの情報をダッシュボード「Re:dash」で可視化する - Qiita
追記 Re:dashのデータソースとしてGoogle Analyticsが正式に追加されるようです。リリースされた暁には、本記事にあるような面倒な手順を踏む必要はなくなりそう？ re:dashのGoogle Analyticsデータソースを試す 初めに Re:dashはオープンソースで提供されている、ダッシュボードツールです。サーバー構築の手間はかかりますが、超簡単にさまざまなデータソースから、自由にダッシュボードが作れるようになります。 今回は、おなじみGoogle Analyticsの情報を、Re:dashでダッシュボード化する方法を解説します。 追記 twitterを見ていて。 Treasure Dataでは、GAのレポートを突っ込む方法があるようです。 http://blog-jp.treasuredata.com/entry/2016/09/13/163306 Google Bi
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッションはボスが近づいてきたら自動的に画面を切り替えることです。 状況は以下のような感じです。 ボスの席から私の席まではだいたい6,7mくらいです。ボスが席をたってから、4,5秒で私の席に到達します。したがって、この間に画面を隠す必要があるわけです。時間的余裕は
2018年、科研費の審査システムはどう変わる?
文部科学省は、科学研究費助成事業(科研費)の改革の一環として、2018年度助成より、新たな審査区分および審査方式の導入を中心とした抜本的な見直し「科研費審査システム改革2018」を実施する。これを受けて同省および日本学術振興会は4月26日、東京大学 安田講堂にて、研究者などを対象に説明会を開催した。 科研費は、『平成28年度科学研究費助成事業 -科研費- 公募要領』によると「人文学、社会科学から自然科学まですべての分野にわたり、基礎から応用までのあらゆる『学術研究』(研究者の自由な発想に基づく研究)を格段に発展させることを目的とする『競争的資金』であり、ピア・レビュー(専門分野の近い複数の研究者による審査)により、豊かな社会発展の基盤となる独創的・先駆的な研究に対する助成を行うもの」で、基盤研究の支援を行う「基盤研究」、若手研究者の自立支援を行う「若手研究」など、規模・様態に応じてさまざま
本当のクラウドサービスでゲームサーバ開発に革命を起こすべく起業しました - GS2 Blog
みなさん、こんにちは。GS2 CEOの丹羽です。 この度、100%ネイティブなクラウドサーバでゲーム開発の現場に革命を起こすべく起業しました。 9月7日付けで登記が完了しましたので、ブログで正式にサービスの告知をしたいと思います。 昨今はただの仮想サーバや、データストレージをクラウドとはやしたてる風潮があります。 しかし、本来クラウドというのは大量のサーバリソースを用いた分散処理のことを指していたはずです。 世の中に多く存在するクラウドシステムも、ただの仮想サーバで動作しているシステムも多く、 クラウドの恩恵である分散処理による 高可用性 であったり スケーラビリティ といった恩恵が受けられていないものが多々存在しています。 そんな中で、GS2は100%ネイティブなクラウドであるゲームサーバを開発し、 Amazon Web Services(AWS) 同様に利用時間単位やリクエスト単位で課
hajimeteweb.jp - このウェブサイトは販売用です！ - hajimeteweb リソースおよび情報
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採用担当に求められていることを、2人で語ってみた | 宇田川×そめひこVol.1 ｜HR NOTE
日程： 2024/09/25日（水） 12:00~12:50 提供： 株式会社ジェイック、株式会社VOLLECT
IoTや人工知能の新規事業を「失敗」させる極意
「IoTや人工知能を使って、うちでも何かできないのか」――。こんな話が経営者から降ってきたときに役立つ考え方と戦略立案に向けたアプローチを紹介します。 新しいテクノロジーを「売る」意味とは？ IoTや人工知能を使って、うちでも何かできないのか?! こんな話が経営者から降ってきて「さてどうしたものか」と現場が頭を抱えている――。そんな話を耳にすることがあります。世間でIoTや人工知能が話題になっているので、乗り遅れてはいけないといったところでしょうか。 しかし、「IoTや人工知能を使うこと」が目的ではないはずです。何らかの課題を解決したり、新しいビジネスニーズを満たしたりすることが目的のはずです。その目的をはっきりさせないままに、「手段」を使うことを目的に新規事業を考えるというのは、本末転倒な話です。 一方で、IoTや人工知能などのテクノロジーはこれまでの常識を大きく変えてしまいました。これ
GitHub の新フィーチャー Projects と Waffle.io どちらを取るか現時点での評価をしてみた - Tbpgr Blog
2016/09/15 に GitHub の新機能が公開されました。 その中の一つに Projects があります。 私はある現場で Waffle.io を約1年使っています。 のせかえるかどうか評価したかったので一通りさわってみることにしました。 Projectsとは？ github.com GitHub の Issueはステータスを管理する機能がありません。 そこで Waffle.io, ZenHub のようなカンバンビューを持つ外部サービスを活用すると、 TODO・DOING・DONE などのステータスをレーンで管理できたり、 レーン内のカードの並び順で優先度を表すことができます。 またカンバンになっていることでプロジェクトの現状がひと目で把握できます。 これらに相当する機能が GitHub 本体についたのが Projects です。 プロジェクト プロジェクト は 1つのカンバンを管
無料Ｗｉ－Ｆｉ 一度登録すれば全国的に利用可能へ | NHKニュース
外国人旅行者が公共施設や店舗などに設置されている無料Ｗｉ－Ｆｉと呼ばれる無線通信に簡単に接続できるようにするため、一度登録すれば全国的に利用できるよう事業者が連携することを決めました。 このため、ソフトバンクやＫＤＤＩの子会社などのＷｉ－Ｆｉ事業者は、今月中にも社団法人を作ったうえで、外国人旅行者向けのサービスとして、利用者が一度登録すれば提携する事業者のＷｉ－Ｆｉを利用できるようにすることを決めました。 社団法人は、サービスを利用する際の認証手続きや利用者への注意喚起などセキュリティ対策を検討し、１年後をめどに全国の施設や店舗などでサービスの開始を目指します。複数の事業者が連携して無料Ｗｉ－Ｆｉサービスを全国展開するのは初めてとなります。 外国人旅行者の増加が見込まれる２０２０年の東京オリンピック・パラリンピックに向けて、無料Ｗｉ－Ｆｉを使える場所は増え続けています。しかし、利用にあたっ
日本語Wikipediaオントロジー プロジェクト日本語トップページ - OSDN
Wikipedia は語彙網羅性および即時更新性に優れており，半構造情報資源であることからフリーテキストと比べてオントロジーとのギャップが小さいです．そのため，Wikipedia からのオントロジー学習研究が近年，盛んに行われています．しかしながら，Wikipedia はユーザ参加型という性質上，厳密な体系化が行われていないため，Wikipediaからのオントロジー学習には，多くの課題が存在しています．以上より，本プロジェクトでは，日本語Wikipedia における様々なリソース（カテゴリツリー，一覧記事，リダイレクトリンク，Infobox, Infoboxテンプレート）から，大規模かつ汎用的なオントロジーを学習する手法を提案します． ダウンロード 最新リリース 日本語Wikipediaオントロジー 2013-11-7 (日付: 2013-11-11) 日本語Wikipediaオントロジー
なぜスタバの店員は辞めないのか。秘訣は「６つのミッション」にあり - まぐまぐニュース！
国内外で人気の「スターバックス・コーヒー」、実は利益を上げているだけでなく、従業員の満足度が極めて高い企業であることをご存知でしょうか。無料メルマガ『店舗経営者の繁盛店講座｜小売業・飲食店・サービス業』の著者で店舗経営コンサルタントの佐藤昌司さんは、高い利益率を保ちつつ、従業員の自主性を引き出すためにスターバックスが行っている６つの「ミッション」を紹介。ブラック企業の少なくない店舗型ビジネスにおける「働き方改革」の参考になるとしています。 従業員の自主性を引き出す方法 倫理的観点はさておき、ブラック企業として利益をだすことは難しいことではありません。一方で、労働環境の良い企業として利益をだすことは難しい問題です。労働環境が良い職場は非効率的な部分を生み出します。 一般的には、労働環境を良くするためには従業員を尊重していく必要があります。従業員を尊重することと効率性を求めていくことを両立させ
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