”delete”と”remove”の使い分けについて | SDNA ローカライズチームブログ
私たちは「削除」という日本語文言を英語化する時、仕様によって“delete”と“remove”を使い分けています。“delete”は、例えばファイル自体が削除される場合に使用し、“remove”は一覧からの項目削除などファイル自体は削除されない場合に使用しています。 Microsoft スタイルガイドでも下記のように書かれています： Do not use remove to mean delete. Remove is correct in technical contexts such as the following: - To refer to taking an item off a list in a dialog box that has Add and Remove buttons. - To refer to taking a toolbar button off a to
AWS Glue がアジアパシフィック (東京) AWS リージョンで使用可能に
AWS Glue が、アジアパシフィックで初登場となるアジアパシフィック (東京) の AWS リージョンで利用可能になりました。 AWS Glue は、お客様による分析のためのデータの準備とロードが簡単になる、新しい完全マネージド型の ETL (抽出、変換、ロード) サービスです。AWS Glue はサーバーレスであるため、セットアップまたは管理するインフラストラクチャはありません。AWS マネジメントコンソールから、わずか数クリックで ETL ジョブを作成し、実行できます。AWS Glue で、AWS に保存されているデータを指すだけでデータが検出され、関連するメタデータ (テーブル定義やスキーマなど) が AWS Glue データカタログに保存されます。カタログに保存されたデータは、すぐに検索、クエリ、ETL で使用できます。詳細については、AWS Glue をご覧ください。 AWS
深層学習で麻雀の点数を自動計算してみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 OpenCVを用いた「テンプレートマッチング」と、DeepLearningの物体検出アルゴリズムの一つ「SSD」使って、筆者が大好きな麻雀の牌を検出し点数を自動計算できるか試してみました！ こんにちは。アナリティクスサービス部の栗原です。 今回のブログは、筆者の大好きな麻雀をテーマに取り上げ、 1.物体検出に関わるテクノロジー 2.BrainPadの日常 （3.麻雀の面白さ） をお伝えしたいと思います。 さてさっそくですが、皆さん麻雀経験はありますか？ おそらく、 1.「全く経験がない」 2.「アプリ等でやったことはあるが実際に卓を囲ったことはない」 3.「雀荘に行って一通りゲームを楽しめる程度」 4.「雀荘に通うほど好き」 のいずれかに該当するのではないでしょうか。 今回ブログでご紹介す
Amazon Redshift とは - ablog
AWS Black Belt Online Seminar Amazon Redshift from Amazon Web Services Japan Amazon Redshift は高速で完全マネージド型、ペタバイト規模のデータウェアハウスです。既存のビジネスインテリジェンスツールを使用して、すべてのデータをシンプルかつコスト効果の高い方法で分析できます。 Amazon Redshift（高速でシンプルなデータウェアハウス）｜AWS Amazon Redshift, a hosted data warehouse product, forms part of the larger cloud-computing platform Amazon Web Services. It is built on top of technology from the massive paralle
複数のクラウドを連携してワークフロー管理
ビッグデータ分析のクラウドサービスを提供する米Treasure Dataが、複数のクラウドを連携して一つのデータ処理を実現する「ワークフロー管理」のサービス「Treasure Workflow」を開始した。同社が開発するOSS（オープンソースソフトウエア）「Digdag」を使用する。 「Microsoft Azure」で稼働するアプリケーションのログや「Facebook Ads」の広告閲覧データを「Amazon S3」に蓄積して、「Amazon Machine Learning」で機械学習し、分析結果を「Treasure Data」や「Google BigQuery」で集計する――。Treasure WorkflowやDigdagが実現する複数クラウド（マルチクラウド）にまたがるワークフロー管理とは、このようなものだ。 Treasure Dataは2016年11月29日に、DigdagをO
white-bear.info - white bear リソースおよび情報
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ワイヤレスイヤホンが拓く「ヒアラブル」時代
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Tableau Software、待望のバージョン9がリリースされました！ #tableau | DevelopersIO
2015年に入り、長らくベータ版として開発・テストが進められていたTableau 9ですが、先程(日本時間2015年4月7日)ついに正式リリースとなりました！ Smart meets fast: Tableau 9.0 has arrived! http://t.co/h5ixeD3PIV — Tableau Software (@tableau) 2015, 4月 7 公式サイトもご覧の様に、バージョン9リリースがTOPにもどーんと載っています。 Business Intelligence and Analytics | Tableau Software バージョン9に関するお知らせはTableau公式のブログエントリでも詳細が展開されています。 Smart Meets Fast: Tableau 9.0 Is Here! | Tableau Software Tableau 9 is
高速データ視覚化ツール「Tableau(タブロー)」を使ってみた｜速く・安く データが”視える” - GiXo Ltd.
高速処理の視覚化ツール Tableauを紹介 弊社では、Tableauを主要な分析ツールの一つとして利用しています。2013年9月にITproの「記者の眼」の記事で弊社がTableauを使っている旨を紹介していただいたのを皮切りに、2014年3月には私がITpro内で連載させていただいた記事でもTableauの使い方を紹介してきました。また、この自社メディア内の記事でもTableauの利用について触れています。このようにTableauを利用しているということは折に触れて紹介していました。 しかしながら、この”使い勝手がよく”、”表現力に優れた”Tableauの機能や使い方の奥深さを詳細に紹介する機会を持てずにいました。 私自身、Tableauを日頃から利用し、その機能の詳細を紹介するに値する優れたツールだと感じていますので、今回から「Tableauを主役に据えて、Tableauの機能・使い
Hiveでパーティションを利用する – OpenGroove
hiveにパーティションを導入すれば、パーツを指定してクエリを発行できるので、余計な読み込みを抑えて効率よく処理することができる。…ということで、チャチャッと演習（といいつつ長い）。 テーブル作成。 以下太字で示しているパーティションのkeyは、データに含まれていない値でかまわない。 hive> CREATE TABLE sales( id INT, shop_id STRING, date_id STRING ) PARTITIONED BY(dt STRING) ← パーティション用のkeyを指定。 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'; hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hiveuser/20130101.tsv' OVERWRITE INT
Nexus5死にました - tmytのらくがき
追記：電話した先がGoogle Playであることを明記しました。 発売日そうそうに購入したNexus5ですが、残念ながら死にました。 事の発端は、電車でインターネットしてたら突然フリーズして動かなくなりました。あれーと思って再起動してみましたがそこから帰ってくることはありませんでした。享年1ヶ月と3週間。 死因はNAND不良 or 半田割れ と思われます。ほぼほぼハードウェアが原因ですが、詳細は不明。 NANDが原因と判断した理由は、CWMで起動して/dataがマウントできないとか、adb pull /data/media するとI/O error 連発するとか、fastboot flash boot boot.img がwrite failed でこけるとかそのへんです。 とりあえず、Google Playのサポートに電話してみたらPlayマーケットの履歴からTitaniumBacku
開発支援系のサービスが充実しすぎて転職か廃業を考えた | Ore no homepage
なんて表現したらいいかわかんなくて、開発支援系サービスって謎表現したけど…。なんつーか、開発支援向けのサービス？クラウドってやつ？ってかいわゆる外部がやってくれる系のサービス(モニタリング/ホスティング/etc)が充実してますよね。んで、一介のWebエンジニアのおれがこの先生きのこるにはどうするかを真剣に考えていたところだった。きのこ。何割かはネタ。 思いついたものを挙げてみる。AWSやGitHubは割愛。言うまでもねーだろ…。 New Relic http://newrelic.com/ 有名なNew Relic。これも説明するまでもないかな。今のチームでコレのお金払う版を使ってるんだけど、「外部APIとの通信個所とDBとの通信個所が遅いように思えるので調査しますわ」→「それNew Relicで見れるよ」とか「各テーブルへのアクセス頻度集計しますわ」→「それNew Relicで見れるよ」
Googleが海上データセンターとみられる謎の巨大施設を建設中
自動運転車を開発したり、気球でインターネットサービスを提供したり、不老不死にもチャレンジするなど、予想外のサービスを提供して世界中を驚かせ続けるIT企業の雄Googleが、今度は海上に4階建ての巨大施設を建設しています。 Is Google building a hulking floating data center in SF Bay? | Internet & Media - CNET News http://news.cnet.com/8301-1023_3-57608585-93/is-google-building-a-hulking-floating-data-center-in-sf-bay/ Clues emerge about mystery structure on barge in Portland Harbor | The Portland Press Heral
東京風速
About Control | «前日 – 1時間前 – 1時間後 – 翌日» – 最新 – 現在地 Overlay | None – Temp – Hum – WV – IN – NO – NO2 – NOX OX – SO2 – CO – CH4 – NMHC – SPM – PM2.5 Air Data | 東京都環境局環境改善部大気保全課 Map Data | 国土数値情報（行政区域データ）国土交通省 Author | Cameron Beccario @cambecc, Facebook, はてな Source | github.com/cambecc/air Modules | node.js, D3.js, when.js Inspiration | HINT.FM wind map 免責事項 | 正確な情報を提供するためのものではありません
東京風速
About Control | «前日 – 1時間前 – 1時間後 – 翌日» – 最新 – 現在地 Gallery | 無風, そよ風, 雷雨, 台風18号, 台風18号後 Air Data | 東京都環境局環境改善部大気保全課 Map Data | 国土数値情報（行政区域データ）国土交通省 Font | M+ FONTS Author | Cameron Beccario @cambecc Source | github.com/cambecc/air Modules | node.js, D3.js, canvg, when.js, node-postgres Inspiration | HINT.FM wind map 免責事項 | 正確な情報を提供するためのものではありません
ソーシャルボタンのJavaScriptでfunctionの前に「!」がついている理由
ソーシャルボタンのJavaScriptでfunctionの前に「!」がついている理由を調べてみました。 １．はじめに TwitterやPocketなどのソーシャルボタンのコードをみると、共通してscript要素の中にあるfunctionの前に「!（エクスクラメーション）」がついています。 Twitterの場合 <a href="https://twitter.com/share" class="twitter-share-button" data-via="yujiro" data-lang="ja" data-size="large">ツイート</a> <script>!function(d,s,id){var js,fjs=d.getElementsByTagName(s)[0],p=/^http:/.test(d.location)?'http':'https';if(!d.getE
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データ分析というお仕事のこれまでとこれから(HCMPL2014)
huntinggirled
http://www.machu.jp/posts/20071023/p01/
「LINE」利用者が1億人突破、1年7カ月で NHNジャパン - 日本経済新聞
