生物学者。昭和34(1959)年、東京都生まれ。京都大学大学院農学研究科にて博士後期課程修了後、アメリカ・ハーバード大学医学部研究員、京都大学助教授などを経て、現在は青山学院大学総合文化政策学部教授を務めている。主な著書に『生物と無生物のあいだ』(講談社)、『動的平衡 生命はなぜそこに宿るのか』(木楽舎)、『ルリボンカミキリの青』(文藝春秋)、『フェルメール 光の王国』(木楽舎)などがある。NHK BSプレミアム「いのちドラマチック」にレギュラーコメンテーターとして出演中。 甘くておいしいバナナは、小さい子どもからお年寄りにまで愛されているフルーツです。 私はバナナの専門家ではありませんが、出演しているNHKの生物番組*で バナナの歴史を紐解いていくと、非常におもしろい植物であることがわかったのです。 その一例が、バナナにはもともと黒い種があったということです。 バナナの起源はおよそ4万年
人気順口コミ順(準備中) [[ (page - 1) * spot_page_size + 1 ]]〜[[ (page - 1) * spot_page_size + 15 < spot_search_results_count ? (page - 1) * spot_page_size + 15 : spot_search_results_count ]]件 ⁄ [[ spot_search_results_count ]]件 「[[ previous_location ]]」×「[[ previous_category ]]」×「[[ previous_scene ]]」 の条件に当てはまるスポットが見つからなかったため、「東京」の検索結果を表示しています。
Perl での print debug の方法の紹介がブーム(?)だったので、自分がよく行ってる Ruby での debug 方法7つについて書いてみます。 p ご存じの人も多い Kernel#p メソッド。これを使うとオブジェクトの内容を見やすい形で出力してくれます。 >> p ({:foobar => :baz}) {:foobar=>:baz}Object#inspect を使うと、p で出力するときと同じ文字列を String として取得できます。 >> puts ({:foobar => :baz}).inspect {:foobar=>:baz}初心者の頃この p での出力を使う方法がわからなくて困った記憶が…。 pp pp というライブラリを使うと、p より、より見やすい形式で出力してくれます。たとえば >> a = Array.new(10) { {:foobar => :
私がAI(人工知能)や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん!」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのw」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので(DeepLearningできるようになりたい!)、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
Azure IoT サービス利用マップ ※2017/05/24時点最新版 Data Receiving (データの受信) IoT Hub Event Hubs デバイスとの双方向通信やデバイス毎の認証などが必要であれば IoT Hub を使う。デバイスからのデータ受信のみであればEvent Hubsを使う (安いので)。迷うなら IoT Hub を使うのが吉。 Data Processing (データのストリーミング処理) Stream Analytics Functions Service Fabric 受信データをそのままBLOBなどのデータストアに格納するのであれば、Stream Analyticsを使う。また、Stream Analytics のクエリ(SAQL)で実現できるデータの整形であればStream Analyticsを使う。もしStream Analyticsで実現できな
Products Popular View all products (200+) Azure Virtual Machines Azure Virtual Desktop Azure SQL Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure AI Services Azure AI Studio Azure Cosmos DB Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Arc Azure Migrate AI + machine learning Azure Machine Learning Azure AI Services Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure OpenAI Service Azure AI Studio Azure AI Vision Azure AI Se
前提 環境はMac。boot2dockerが入っているものとする 手順 IntelliJにDockerプラグインを入れる DockerHost等の設定 Run/Debug Configurationにてコンテナの起動設定 Dockerfile書いてアプリケーションを起動 1. IntelliJにプラグインいれる 2. DockerHost等の設定 設定画面からCloudsを開き、Dockerを選択して新規設定を作成。boot2dockerのホストのIPアドレスと証明書を埋める。 3. Run/Debug Configurationにてコンテナの起動設定 あとは起動設定。新規にDocker Deploymentを作成する。Serverには先ほど作成したDockerHostの設定を選択する。 Container Settingsで指定した場所に下記のような設定ファイルが作成されるので、任意の場
こんにちは、Sustain チームの山口です。 今サイボウズリモートサービスというVPN・中継サービスで使用する L7LB を nginx に移行しようといろいろ調査をしています。 nginx をリバースプロキシとして使用する際に少々障害となる動作があり、それに関するアップデートが最近あったので、今回はそのお話です。 3行で分かる本記事の内容 nginx をリバースプロキシとして使う場合、リクエストがバックエンドサーバに二重で飛ぶ可能性がある 対策として proxy_request_buffering off が使えそうだが、使えない nginx 1.9.13 で仕様変更が入り、POST, LOCK, PATCH メソッドのリクエストは二重で飛ばないことが保証された nginx の受動的な health check とリクエストのリトライ動作 nginx はリバースプロキシとして使う場合に
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