色：ヘキサコードから眼球まで – Part 1. | POSTD
注釈： 波長（um） 網膜錐体の励起 私たちの目が、 background-color: #9B51E0 を、この紫色だと知覚するのはなぜでしょうか。 長い間、私はその答えを知っていると思っていましたが、よく考え直してみると、かなり大きな思い違いをしていることに気付きました。 そこで、この思い違いを、電磁放射、光生物学、測色学、表示用ハードウェアについて探求しながら解消していこうと思います。本文の構成は次のようになっています。飛ばし読みしたい方は好きな章から読んでください。 電磁放射 可視光線 人間が知覚する輝度 色の定量化 視覚の生物学的メカニズム 色空間 ライトとギルドの等色実験 色空間と色度の可視化 色域とスペクトル軌跡 CIE XYZ色空間 画面のサブピクセル sRGB sRGBヘキサコード ガンマ補正 ヘキサコードから眼球まで 輝度設定について 書き切れなかったこと 参考文献 で
アーキテクチャよりも設計を重視しよう – 米政府18Fチームの提案 | POSTD
注釈： CASH LAYER：キャッシュレイヤ FRONT END：フロントエンド ASSET SERVE：アセットを供給 WEB SERVER W/ROUND ROBIN FAILOVER：ラウンドロビンとフェールオーバーを実装したWebサーバ THE CLOUD：クラウド ALL READS! ：全ての読み込み WRITES：書く READS：読む MASTER：マスタ INPORTANT POINTY THINGS：重要な鋭い情報 MULTI MASTER DB CLUSTER：複数のマスタからなるデータベースの集合体 「エンジニアはまずアーキテクチャの全体像から始めるべき」、というのが先人たちの知恵からの教訓となっています。データベースを使ったサービスが他のサービスと関係する様子を、線や矢印で表したのが上の図です。キャッシュレイヤ、ロードバランサ、その他の複雑な形も上図の情報フロー
ソフトウェア開発で得た教訓22箇条 | POSTD
1. 小規模なものから徐々に拡張していく。 私は日頃、新たなシステムを作るにせよ既存のシステムに機能を追加するにせよ、必要な機能すら殆ど持たないようなとてもシンプルなバージョンを作るところから始めるようにしています。そこから当初予定していた機能まで、段階的にソリューションを拡張していきます。私は初めから細部にわたって計画をできたことはありませんが、代わりに開発を進めていく中で新しく見つけた情報をソリューションに役立たせます。 私はJohn Gallの、この言葉が好きです。 “複雑なシステムというのは、往々にしてシンプルなシステムから発展したものだ。” 2. 同時に複数のものを変えない。 開発中にテストが失敗したとき、あるいは機能がうまく動作しなかったとき、1つだけ変更すれば、問題発見が格段に容易になるでしょう。言い換えるなら、短いイテレーションを行いなさいということです。1つずつ変更を行い
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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