Ring
Ringとは、リクルートグループ会社従業員を対象にした新規事業提案制度です。 『ゼクシィ』『R25』『スタディサプリ』など数多くの事業を生み出してきた新規事業制度は、 1982年に「RING」としてスタートし、1990年「New RING」と改定、そして2018年「Ring」にリニューアルしました。 リクルートグループの従業員は誰でも自由に参加することができ、 テーマはリクルートの既存領域に限らず、ありとあらゆる領域が対象です。 リクルートにとって、Ringとは「新しい価値の創造」というグループ経営理念を体現する場であり、 従業員が自分の意思で新規事業を提案・実現できる機会です。 Ringフロー その後の事業開発手法 Ringを通過した案件は、事業化を検討する権利を得て、事業開発を行います。 さまざまな事業開発の手法がありますが、例えば既存領域での事業開発の場合は、 担当事業会社内で予算や
顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方
最近、OpenCVを使った顔認識が流行っているようです。 顔認識ができるということは、アレができるわけです。 「顔にモザイク！」 Web上で写真を公開するときは、プライバシーを守る必要があるため、顔は隠しておいた方が良い場合があります。 そんな時に、「顔にエフェクトをかけるWebサービス」があれば便利です。 例えば、こんな風に… （spiritlooseのはてなダイアリーさんの写真を使わせてもらいました） というわけで、今回は「顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方」をまとめてみます。 1.OpenCVインストール 2.Image::ObjectDetectインストール 3.OpenCV、Image::ObjectDetectのインストールにつまいたとき 4.Imagerを使いこなす 5.顔を塗りつぶすサンプルプログラム 6.顔に特定の画像を貼り付けるサンプルプログ
141 WebLog: 画像処理 WEB サービスまとめ
思ったこと、考えたこと、プログラミング、WEB、画像処理、ケータイについて、つらつらと書いてます。いわゆる日記かな。 # 画像処理 WEB サービスまとめ こんな感じのおもしろ画像処理 WEB サービスが流行ってるみたいですね。 顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方 この手のサービスとか、画像処理全般の WEB サービスで気になってた物、面白い物、普段使ってる物をまとめておきます。 Photoshop 系 Fauxto Picnik Picture2Life Preloadr PXN8 Snipshot 画像共有系 flickr iStockPhoto photobucket フォト蔵 Yahoo!フォト Picasa ウェブアルバム 画像検索系 Riya 特殊処理系 Polaroize Face Detector The Laughing Man Hacks Y
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた - moratorium
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた 2009-04-03 (Fri) 3:06 Amazon EC2 連日のEC2ネタです。本日、AmazonからElastic MapReduceというサービスがリリースされました。大規模データ処理技術が一気に民間の手に下りてくる、まさに革命的なサービスだと思います。 Amazon Elastic MapReduce Amazon ElasticMapReduce 紹介ビデオ With Hadoop, Amazon Adds A Web-Scale Data Processing Engine To Its Cloud Computer by techcrunch.com Elastic MapReduceは、Googleの基盤技術の一つであるMapReduceを時間単位課金で実行できるサービスです。MapReduceについては以
日本のWebは「残念」 梅田望夫さんに聞く（前編） (1/3) - ITmedia News
2006年2月、梅田望夫さんが著した「ウェブ進化論」（ちくま新書）は、インターネットの可能性やGoogleの力をポジティブに語り、国内の「Web 2.0」ブームに火を付けた。 その後も「フューチャリスト宣言」（新潮新書）、「ウェブ時代をゆく」（ちくま新書）などWeb関連の本を立て続けに出版。テレビやネット媒体、新聞などの取材にも精力的に答えていた。 だがここ最近は、Webについて語ることは少なく、昨年11月にはTwitterに書き込んだコメントが炎上するという“事件”も起きた。 一方、今年5月には、最新刊「シリコンバレーから将棋を観る」（中央公論新社）を出版。その名の通り、将棋観戦の魅力を語った本で、帯にはこうある。 「わたしが本当に書きたかったのはこの本でした」 同書で彼は、“指さない将棋ファン”として将棋を語り、羽生善治さんなど第一線の棋士の努力と天才性を「シリコンバレーの技術者と通じ
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー
id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム
