ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出

今年を振り返って、今年覚えたnumpyの関数を紹介します。 r_, c_ 最初は行列の連結です。vstack, hstackをよく使っていたのですが、r_, c_がより短く簡単に書けるのでこっちを使ってます。 >>> a = np.arange(6).reshape(2, 3) >>> b = np.arange(6, 12).reshape(2, 3) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> b array([[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) >>> r_[a, b] array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) >>> c_[a, b] array([[ 0, 1, 2, 6, 7, 8], [ 3, 4, 5, 9, 10, 11]]) >>> A = n

今更ではありますが、今年のPythonキーワードの中で外すことはできないのではないでしょうか？ というわけで今年を振り返ってお世話になったDeepLearning系Pythonライブラリを紹介したいと思います。 Keras chainer, tensorflow, mxnetなどいろいろなフレームワークが出てますが、単純にGithubのスター数でみると次の順で人気なようです。(12月25日現在) tensorflow(40959) keras(10509) mxnet(7288) chainer(1910) tensorflow大人気なのが分かりますね。kerasはコード行数が少なくて済むので好きなのですが、tensorflow-slimなども出てきて、今後もtensorflowベースでより簡単に書けるライブラリが出てきそうです。 keras-rl kerasを使ったDeep Reinfo

小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 函館に集結した1100人の人工知能研究者、「産業界の期待へどう応えるか」議論が白熱 business.nikkeibp.co.jp/article/bigdat… 『日本の存在感は国際的に落ちている』 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 『気になるのは、日本の存在感は国際的に落ちているということだ。私の専門である自然言語処理の世界では、国際学会での論文採択数が以前は米国、日本の順番だったが、いまは米国、中国、ドイツ、そして、日本、英国、フランスの順番になる。人工知能はもっと落ちているのではないかと心配している』 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 引用『このままでは、製造業の競争力まで落ちてしまうのではないかという危機感がある。日本の良さを保ちながら、どう変えていくのか？ もちろん、この人

Photo by Michelle Hofstrand こんにちは。谷口です。 paizaを開発しているエンジニアの中には、もともとSIerで開発をしていた人が何人かいます。 paizaで転職のご相談をいただく方の中にも、SIerからWeb系に転向したいという方は増えていますが、Web系の経験のない人が勉強などを何もしないまま転向を叶えるのは正直難しいです。しかし、Web系の開発業務経験のない人は「具体的に何をどう勉強をしたら役に立つのかわからない…」という人が大半かと思います。 というわけで今回は、SIerからWebサービスを開発している弊社へ移ったエンジニアたちが今になって思う、「転職前にやっておいてよかったこと」、また今になって「やっておけばよかった！」と思うことを聞いてみたのでご紹介します。 いずれは転職を考えているという人、転職はまだ考えてないけどWeb開発の勉強に興味があるとい

Photo by Sonny Abesamis こんにちは、谷口です。 転職活動をしていて面接に落ちてしまったけど、「何で落ちたのか原因がわからなくてつらい……」という経験はないでしょうか。 最近、充分なスキルがある応募者なのに面接でまさかの落選……という選考があったため、応募先企業で面接官をされた方に理由を聞いたところ「面接中に一度も目が合わなかった上、こちらが会社説明をしている時に全然聞いてくれてない感じだったので落としました……」と言われたことがありました。 「応募者のスキルセットやキャリアの志向が合わないので……」といった理由ならまだ納得感もありますが、実は面接官の方々に聞くと、上記のようなスキル以前の問題で落選している場合もかなり多く、すごくもったいないと感じます。 ただ、採用面接で落とされる時って、ほとんどがお祈りメールや手紙の一通で落とされてしまって、落選理由まで懇切丁寧に教

URLYou can post either your article on Qiita or your blog post. About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)

はじめに なぜやるか あるイベントで知り合った学生に、「dockerって知ってますかw？」と聞かれたのですが、その時僕はdockerについて何も分からず、答えることができなかったので、少し調べてみることにしました。 Dockerって? wikipediaにはこう書いてありました Docker（ドッカー[2]）はソフトウェアコンテナ内のアプリケーションのデプロイメントを自動化するオープンソースソフトウェアである。 Linuxカーネルにおける「libcontainer」と呼ばれるLinuxコンテナ技術[3]とaufsのような特殊なファイルシステムを利用してコンテナ型の仮想化を行う[4]。VMware製品などの完全仮想化を行うハイパーバイザー型製品と比べて、ディスク使用量は少なく、インスタンス作成やインスタンス起動は速く、性能劣化がほとんどないという利点を持つ。 うーん、分からない。 まずコンテ

冬休みの自由研究 デモもあるよ 動機 この記事を読んで学生時代同じことやってたのが懐かしくなったので この記事を読んだらけっこう簡単にできそうだったので リバーシのルールを学ばせるとかじゃなく純粋に強いAIを目指します。 リポジトリ DQN以前の話題 盤面 盤面は6x6としました。 もともとは8x8でやっていたのですが、モデル、学習データともにそれなりの大きさになるので6x6くらいがお試しにはちょうどよかったです。 というか6x6で偶然うまく行ってこれでいっかってなった AIを用意 学習のための棋譜を大量生成したいので適当なAIを作ります。 今日は完全ランダムとモンテカルロ木探索を作ります。 そしてできたものがこちらになります。 この記事ではMTS(n)でプレイアウト数n回のモンテカルロ木探索のAIを示すものします。 棋譜の生成 こちらで紹介されているNeural Fitted Q Ite

5年間コードを書き続けたエンジニアが、新人に読んでもらいたい11冊+αを紹介する 新人エンジニアのうちに読んでおくと役立つ名著やおすすめの本を紹介。開発全般やコーディングなどの作法を学ぼう。 某社でサーバサイドエンジニアをしている @ikenyal と申します。開発言語は主にPHP。新卒入社から5年、エンジニアとして働いています。学生時代にもプログラミング、サーバ・ネットワーク構築や運用を経験しました。 これまで、社内外で新卒からベテランまで多くのエンジニアを見てきました。その中で、新人のうちに身につけておいた方が良いだろうと思うものは「お作法」と「基礎知識」です。 プログラミング言語やシステムの専門的な知識は後からでも勉強できます。一方で、さまざまな自己流の癖は時間が経つと身に染みついてしまい、指摘されても直すのが難しくなってしまいます。そのため、新人のときに良いお作法を勉強しておくこと

2016年も残すところあとわずか。今回は、この1年の本コラム「Weekly Memo」51本から注目すべき10本をピックアップし、この1年のエンタープライズ市場を振り返ってみたい。 2016年も残すところあとわずか。今回は、この1年の本コラム「Weekly Memo」51本から注目すべき10本をピックアップし、この1年のエンタープライズ市場を振り返ってみたい。 加速するデジタルトランスフォーメーション 2016年の「Weekly Memo」で特に印象深かった記事としてピックアップした10本は、キーワード別に見ると、「デジタルトランスフォーメーション」1本、「エンタープライズプラットフォーム」1本、「IoT（Internet of Things）」2本、「AI（人工知能）」1本、「クラウド」5本となった。ただし、これらのキーワードは関連し合っているので、あくまでメインの話題として見ていただき

さくらインターネット Advent Calendar最終日は、硬派にLinuxのメモリに関する基礎知識についてみてみたいと思います。 最近はサーバーを意識せずプログラミングできるようになり、メモリの空き容量について意識することも少なくなりましたが、いざ低レイヤーに触れなければいけないシチュエーションになった際に、OSを目の前に呆然とする人が多いようです。 基本的にLinux のパフォーマンスについて、メモリをたくさんつめばいいとか、スワップさせないほうが良い とか、このあたりは良く知られたことだと思います。 ただ、なんとなく ps コマンドや free コマンド などの結果を見るだけでなく、もう少しメモリのことについて掘り下げてみてみたいと思います。 メモリとキャッシュ Linux におけるメモリの状態を大きく分けると「使用中のメモリ」「キャッシュ」「空きメモリ」「スワップ」の 4 つに分

大人気TBSドラマ、「逃げるは恥だが役に立つ」でも話題になったインフラエンジニアという言葉ですが、今ではインターネットインフラを知らないまま開発をするのも難しい状況になっています。クラウドが一般化されたからといって単にリソースの調達が簡単になっただけで、つまりハードウェアの知識が無くても何とかやっていけるようになっただけであり、インフラの知識が要らなくなったなどということは全くなく、むしろdevopsの掛け声とともに、ソフトウェア開発者にインフラを見なければならない新たな責務が課せられたという、なかなか痺れる状況なのだろうと思います。 そういった中で、先日のさくらインターネットのAdvent Calendar最終日に「いまさら聞けないLinuxとメモリの基礎＆vmstatの詳しい使い方」という記事を書かせて頂きましたが、今回はLinuxサーバの「負荷」と、ロードアベレージに関して、掘り下げ

今回の脆弱性 CVE-2016-10033 CVE-2016-10045 CVE-2016-10074(Swift Mailer) 追記 2016/12/28 14:15 Postfixを使っていて、sendmailコマンドの代わりにPostfixのsendmailコマンドを使っている場合は、Postfixのsendmailコマンドが -X オプションを無視するようですので大きな影響を受けないと思います。ただ、別のオプションで違う脆弱性が発生する可能性もあるので、PHPMailerはアップデートしたほうが良いですね。 2016/12/28 15:35 PHPMailer5.2.18の修正を回避する新しい攻撃が見つかり、 CVE-2016-10045として登録されその攻撃方法も公開されてます。こちらはPHPMailer5.2.21で対応されています。 この攻撃は、PHPMailer5.2.1

Tokyo Otaku Mode（以下、TOM）という海外に日本のポップカルチャーを発信／越境ECを展開するサービスを行っています。TOMのFacebookページを作ってから5年、越境ECを始めてから3年ちょっとが経ちました。この週末に、今年僕やTOMの各メンバーが中心となって動いていたプロジェクトや案件を振り返っていました。これまで数多くの失敗と、失敗と、失敗と、少しの成功を積み重ねてきてここまでやってきましたが、この2016年はトライの数でいうとTOMの長い歴史の中でも、もっとも試行回数が多く、そのぶん学びも大きい1年でした。 特に、今年の後半は、若手もベテランも分け隔てなく、適性がある各メンバーにプロジェクトオーナーとしての裁量と責任を持ってもらい、新しいトライ＝プロジェクトを進めてもらいました。具体的なプロジェクトは、越境EC関連の新サービス／機能追加、国内／海外のイベント企画／運