1月27日は、iPad発表10周年である。その関係の記事を書く必要があり、久々に10年前の写真を、NASからピックアップした。 いやあひどい。機材の違いもあるのだが、10年前も相変わらず、筆者の写真の腕はアレだ。今の目で見ると、なかなか懐かしいものがある。AdobeのLightroomの力を借り、何とか補正もかけて入稿した。 調べてみると、現在はCESのようなイベントがあると、毎回2000枚を超える写真を撮っている。10年前は、iPadの発表会のような特大イベントであっても、800枚がせいぜいだった。そして、そういうイベント取材やインタビューの頻度は上がっており、写真の撮影枚数も増えている。原稿の量も増えているので、出稿する写真データ量も増加している状況だ。

論文: https://arxiv.org/abs/1910.09972 v.2

Our previous post in this series “What is Distributed SQL?” highlights the common architectural principles as well as the business benefits of distributed SQL databases. In this post, we compare distributed SQL databases against NewSQL databases so that we can better understand their differences. Before we dive into NewSQL, it is important to understand why NoSQL databases like MongoDB and Apache

DMM meetup #15 コンテンツ配信を支える技術 https://dmm.connpass.com/event/160047/

この記事は0505Keitan's Blogからの移植記事です。 ちょっと付け足している部分もあります. 2020年最初の記事ですね。今年も色々作っていきます！ 使用機材 RaspberryPi4B (4GB) Pi 3 DIY Kit(22in1) 赤外線LED - 503IRC2E-2AC pigpioの導入 まずはGPIOピンを制御するためにpigpioを導入

こんにちは。動画配信事業部 EC-Growthチームの荒井です。 私たちEC-Growthチームは、DMMの動画配信サービスをGrowth（成長）させるためのチームで、アナリストと共に売上向上に繋がる施策を打ったり、ユーザのエンゲージメントを高める施策に日々取り組んだりしています。 今回は、PCの購入済み動画一覧画面に検索機能を実装する際に使用したWeb API「IndexedDB」についてお話させていただきます。

TypeScriptでは、オブジェクト型のプロパティをreadonlyにできる機能があります。型でreadonlyと宣言されているプロパティを書き換えようとするとコンパイルエラーとなります。 type MyObj = { readonly foo: string; }; const obj: MyObj = { foo: "Do not change me!" }; // これは MyObjのfooプロパティがreadonlyなのでコンパイルエラー obj.foo = "hi";

年末年始の自由研究として、CSSだけでLive2Dを動かすことができないかを試していました。紆余曲折あったものの、なんとか動きそうということが分かったのでひとまず情報共有。 Live2Dとは Live2Dは、2Dのイラストをモーフィング技術を使ってアニメーションさせるソフトウェアです。あのアプリゲームのキャラクターや、あのVTuberを動かすために使われています。 かわいい！！！ モデルデータを表示させる Source: CSSLive2D/src/01_parse at master · spring-raining/CSSLive2D · GitHub まず、Live2D公式サイトにあるサンプルデータのキャラクターを画面に表示させることを目標としてみます。各キャラクターはそれぞれモデルデータ (Haru.moc3)、テクスチャ画像 (*.png)、表情データ (*.exp3.json)

Automatically generate beautiful visual sitemaps + high-resolution screenshots of any public or private website, making it fast and easy to perform in-depth site audits for UI, UX, SEO, and marketing research. Simply enter a URL and get a thumbnail-based visual architecture of the entire site.

sudo apt-get update sudo apt-get -y install git sudo apt-get -y install autoconf cmake bison automake libtool gcc flex sudo apt-get -y install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-tools sudo apt-get -y install gstreamer1.0-omx sudo apt-get -y install gstreamer1.0 sudo apt-get -y install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstrea

環境 raspberryPi 3 Model B Raspbian 10(buster) Python3 CPU(ラズパイのモデル)、OS、pythonの環境は以下の通り $ cat cat /proc/cpuinfo | grep Revision Revision : a22082 $ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Raspbian Description: Raspbian GNU/Linux 10 (buster) Release: 10 Codename: buster $ python3 --version Python 3.7.3 $ pip3 --version pip 18.1 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.7)

住居の半径1キロ以内で最大の数学史ライブラリーを所蔵している。調べたわけではない。勝手にそう思い込んでいるだけのことです。 念の為に半径５００メートル以内で最大の数学史蔵書を誇ると言い直しておきます。 だもので、数学史蔵書をもっているといないとで何が違うかを書きます。ああ、正確に言えば数学史を知っていると何を得するかを書くという意味です。 数学が嫌いになる最大の理由は、何のための「こ難しい理屈」だか分からないとかいうのがありますね。 とくに、高等数学や抽象代数ではそう。 でも数学史をひもとくと数学者たちが挑んだその理由が分かります。 「イデアル」なんかは代表的な分からないものナンバーワンでしょう。数論で出てきます。これは１９世紀の数学者が自然数を大幅に拡張したら、素因数分解の一意性が保てなくなりかねないのに気が付き、大あわてで素因数を拡張したものだと理解してます。 イデアルの定義がいきなり

はじめに 統計学の講義や実習の際に使える心理系のデータセットをまとめました。アヤメの分類や経済統計もいいですが、やはり心理学に関連したデータを使う方が心理系の学生には興味をもって統計を学べると思います。ここには私が授業でよく使っているものをリストしました。他に良いものがあれば教えて下さい。 Open Stats Lab https://sites.trinity.edu/osl Psychological Science 誌に掲載された論文のデータが公開されています。データだけでなく、論文の概要や実習の手引きなども揃っています。回帰分析や因子分析など統計手法ごとに分類されているので、教材を選ぶ際にとても便利です。 datarium パッケージ https://rpkgs.datanovia.com/datarium/ R のパッケージです。パッケージをインストールすればすぐ使えるようになる

.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

3. 2 Agenda 1. 自己紹介 2. RDBMSで履歴データを扱う  スナップショットデータモデル  トランザクション時間データモデル  有効時間データモデル  バイテンポラルデータモデル 3. Javaからバイテンポラルモデルを容易に扱うReladomoの紹介 hashtag: #ccc_g3 4. 3 自己紹介 趣味：ドラム演奏 JavaOneコミュニティバンド Null Pointersで演奏経験あり（日本人初） Tech Lead @ FOLIO 伊藤 博志 Eclipse Collections：共同プロジェクトリード兼コミッター Reladomo：コントリビューター OpenJDK：コントリビューター JJUG CCC、Java Day Tokyo、JavaOne San Francisco登壇 2017年5月17日に株式会社FOLIO入社。 hashtag:

2019年はコンテンツマーケティング関連のイベントでお話しする機会が何度かあり、その中でたくさんの質問をいただいたのですが、すべての質問にお答えすることができませんでした。 そこで改めてこの場を借り、質問に回答させていただこうと思います。私の経験則にもとづくものも多いですが、参考情報としてご覧いただければ幸いです。 目的・意義・戦略 Q1. オウンドメディアの重要性を経営層に理解してもらうにはどうすればいいですか？ いわゆるオウンドメディアについては、成果が出るまでに時間がかかることが多く、必ず成功すると事前に言い切れません。 そのため、経営者や事業責任者が、オウンドメディアの力をそもそも信じているということは、推進する上での重要なポイントになります。逆に、否定的な人を説得して始めるのはなかなか難しい施策ともいえます。 こういった前提があった上での回答ですが、オウンドメディアの目的を、一つ