［第4回］事例3 イントラサーバーにアクセスできないで送信する
イントラサーバーに アクセスできない 社内ネットワークに設置したWebサーバー（イントラサーバー）にアクセスできない原因は、（1）ハードウエアの障害などでイントラサーバーと疎通できない、（2）イントラサーバーの名前解決に失敗する、（3）サーバー上でWeb サービスが稼働していない、などがある。これらの中から、コマンドを使って原因を絞りこもう。 最初にイントラサーバーまでの疎通を確認する。ipconfigコマンドでネットワーク情報を確認し、次にpingコマンドでデフォルトゲートウエイまでの疎通を確認する（図1-3-1①）。そして、pingでイントラサーバーのIPアドレスを指定して実行する（同②）。図では疎通に成功したが、もし失敗したら経路途中のネットワーク機器の故障、ルーターの設定ミスなどがトラブルの原因だと考えられる。
「using CSharp;」な企業を支える技術方針とベスト.NETライブラリ
「最先端のC#技術活用」を掲げる会社の開発現場では、どのような技術やライブラリが、どんな理由で使われているのか。C#開発者必読の、勉強会レポート。 連載 INDEX 次回 → 2015年3月25日（水曜日）、Build Insider主催＆グラニ共催の勉強会「Build Insider MEETUP with Grani 第1回」を開催した（場所は、六本木ヒルズ森タワー15Fにあるグラニのファンスペース）。この勉強会では、下記の2つのセッションがあった。 1A Framework for LightUp Applications of Grani 2Grani's way of thinking Infrastructure 本稿は、グラニCTO（最高技術責任者）の河合 宜文 氏が登壇した1のセッション内容の中から、筆者が重要だと感じたポイントを簡潔にまとめたものである。文章によるレポート
JSUG勉強会 2017年その2 ～ 脱Spring Boot初心者 に行ってきました - 覚えたら書く
JSUG勉強会に参加してきました 以下自分用のメモ 概要 開催場所 ： Pivotal Japan 開催日時 ： 2017-02-27（月）19:00 - 21:00 Spring for Spring Boot -Spring Bootユーザーが知るべきSpringの基礎知識- 多田 真敏氏 (株式会社カサレアル、Pivotal認定講師) https://speakerdeck.com/masatoshitada/spring-for-spring-boot Spring Bootから始めた人に知ってほしいSpringの基礎知識を解説 Spring Bootは何をしているの？ Spring vs Spring Boot Spring Bootになった際に、Configがなくなっただけで後は基本的に同じ Spring Bootの価値 デフォルトの設定を提供してくれる。本来のアプリ開発をすぐ
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
第1回 Dockerとは
「Docker（ドッカー）」とは、非常に軽量なコンテナ型のアプリケーション実行環境である。dotCloud社（現Docker社）が開発し、2013年にオープンソースのプロジェクトとして公開された。ソフトウェアの高速な配布・実行や容易なイメージのカスタマイズ、導入運用の手軽さ、豊富なプレビルドイメージの提供などの理由により、当初はソフトウェアの開発やテスト段階における利用が多かったが、現在ではパブリッククラウドからオンプレミスシステムまで、さまざまなシーンで急速に普及しつつある。 軽量なコンテナ型の仮想化環境Docker 独立したアプリケーション実行環境といえば、PCのハードウェア全体を仮想化して、その上でOSやアプリケーションなどを動作させる仮想実行環境を真っ先に思い浮かべることが多いだろう。ハイパーバイザ型（Hyper-Vなど）やホスト型（VMware PlayerやWindows Vi
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
A/Bテストに用いられる統計的検定手法（ロジック）のまとめ＆比較 | RCO Ad-Tech Lab Blog
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら 汎用人型雑用AIの stakaya です。 たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ＆比較記事を発掘したので、 このまま眠らせているのはもったいないぞと、 圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。 あの頃は私も若かった。 社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。 はじめに 本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト（A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策（通常、A・Bと記載）を比較す
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
PowerShell でリモート接続する ( Enter-PSSession ) – 偏差値40プログラマー
PowerShell でリモート接続を行うには、リモート接続される側で接続を受け付けるようにしなければなりません。 リモートデスクトップでの設定と似たようなものです。具体的には PowerShell コンソールを管理者権限で起動して Enable-PSRemoting コマンドを実行して、リモートからの接続を許可します。 Enable-PSRemoting コマンドでエラー PS C:\Windows\system32> Enable-PSRemoting WinRM クイック構成 WinRM サービスによるこのコンピューターのリモート管理を有効にするコマンド "Set-WSManQuickConfig" を実行します。 これには、次の処理が含まれます: 1. WinRM サービスを開始または (既に開始されている場合は) 再起動します。 2. WinRM サービスのスタートアップの種類を
Spring Bootをはじめる時にやるべき10のこと
2019/01 JSUG勉強会の資料です。 この資料でDisっているのはJPAではなく、 ・何も考えずに「標準だから」というだけでJPAを選ぶ人 ・OSSに全くコントリビュートせずにフリーライドする人 です。
dockerやめてどうしたか？
この話の続き systemd-nspawnに移行した 以下詳細とか雑記 ファイルの差分管理がそもそも不要docker commitもdocker diffも使わないし、要らない 要らないだけならまだしも、aufs、overlayfs周りでトラブル可能性がありむしろ邪魔 イメージの差分管理はファイルシステムの層でやるのが素直でコンテナ管理にくっついてるのに違和感がある Dockerじゃないと今までのエコシステムが云々言ってるやつこういう事言うやつは本質をまるで理解してないやつ Docker特有の機能をフルに使ってる奴ならまだしもコンテナ動かすだけなら何使っても変わらねーよｗ Docker Hub からイメージダウンロードしてtarで解凍すりゃ良いだけじゃねーか composeだって容易にコンバート可能だし、composeで何が起きるかわからない状態で本番運用とか口にしないで欲しい 実際sys
イベント情報の横断取得 Web & API - clock-up-blog
Doorkeeper, ATND, connpass のイベントを横断して一覧表示する Web と Web API を公開しました。ソースコードも公開してます。（過去サイト「IT勉強会ですよ (itcal.jp)」は忘れてください…（◞‸◟）） events.clock-up.jp Web API 仕様 Web API は自由に利用できるよう公開しています。クロスオリジン許可しており、どこからでも利用できるので良識の範囲内でご利用ください。 about - clock-up-events この Web API を利用した Web サイトについても後述しますが、実のところ、Web サイト本体よりもこの Web API 自体の存在が大事だと自分は考えています。 この API 公開により、誰でも自由にフロント構築ができるわけです。 僕はフロントの専門家ではないので、正直なところ他のセンスの良い誰
Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ - Qiita
少し時間が経ってしまいましたが、Sentencepiceというニューラル言語処理向けのトークナイザ・脱トークナイザを公開しました。MeCabやKyTeaといった単語分割ソフトウエアとは趣旨や目的が異なるソフトウェアですので、少し丁寧にSentencepieceの背景、応用、実験結果等をお話したいと思います。 サブワード ニューラル言語処理の中心となる要素技術にLSTM (RNN)があります。テキスト(トークン列)を低次元のベクトルに符号化したり、ベクトルからテキストを復号化したり、その応用範囲は多岐にわたります。ニューラル機械翻訳 (NMT) は、LSTMによる符号化・復号化を組み合わせて翻訳を行います。 ↓↓↓↓↓↓↓ あなたの記事の内容 NMTのアーキテクチャは従来法と大きく異なりますが、入出力はこれまでと同様、なにかしらのトークン列です。どのような列でもよいのですが、慣習的に単語列が
クックパッドにおける最近の機械学習について - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、研究開発部の山田（@y_am_a_da）です。 去る2月16日、「Cookpad Tech Kitchen #5 クックパッドにおける最近の機械学習について」と題して、機械学習に関わっている方々向けの技術交流イベントを行いました。 https://cookpad.connpass.com/event/49324/ 定員が70名のイベントでしたが、告知してから30分ほどで応募者数が定員超えの100人近く集まり、最終的には400人を超す方々にお申込みいただきました。これまでに開催したTech Kitchenの中でも過去最高の申込数であり、機械学習への関心の高さを感じました。 昨年7月に発足したばかりの研究開発部では、現在クックパッドに投稿されている250万品以上のレシピを始めとするさまざまなデータに対して、機械学習を活用したサービス開発を行っています。このイベントでは、研究開発部の
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AI夢想派、AI懐疑派、AI恐怖派……AIにまつわる3つの誤解を解く！ AI検討の進め方とは？
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