【コスパ重視】2014年も再訪したい飲食店、ネタフル的ベスト15！ - ネタフル
2013年まとめ記事の最後は「2014年も再訪したい飲食店、ネタフル的ベスト15！」ということで、2013年に訪れた飲食店の中から、2014年にも行きたいと強く願う15店舗をピックアップしました！ 選んだポイントとしては「高くて美味いのは当たり前」と考えておりますので、5,000円くらいの予算で「あ〜、美味しいものを食べられたな〜♪」と思って頂けるような、いわゆるコストパフォーマンスを重視しています。 中には料理が5,000円くらいで飲み物を入れて8,000円くらい、食べ過ぎたり呑みすぎたりしたら10,000円に手が届いてしまう店もありますが、そのくらいの値段感とご了解頂けましたら幸いです。 それではどうぞ！ 15位 ジンギスカン天国！「ゆきだるま 両国部屋」横綱コースで旨味な味付ジンギスカンを120分食べ放題＆飲み放題！ 年に一度か二度、無性にジンギスカンが食べたくなることがあります。そ
【大幅追加】すごい参考になるiOS開発関連の良記事まとめ、ライブラリ、プログラミング、UI/UX、プロモーションのメモ - showrtpath - iPhone,iPadウェブブラウザアプリ開発ブログ
2014-01-07 【大幅追加】すごい参考になるiOS開発関連の良記事まとめ、ライブラリ、プログラミング、UI/UX、プロモーションのメモ iOS開発の記事のまとめ こんにちはnasustです。『すごい参考になるiOS開発関連の良記事まとめ、ライブラリ、プログラミング、UI/UX、プロモーションのメモ - showrtpath - iPhone,iPadウェブブラウザアプリ開発ブログ』を大幅に更新しましたので、更新内容をこちらで紹介します。このまとめは、iOS開発者の有益な情報を提供する目的です。このまとめを読むだけで高品質なアプリが開発できるようにします。 以下のまとめを『すごい参考になるiOS開発関連の良記事まとめ、ライブラリ、プログラミング、UI/UX、プロモーションのメモ - showrtpath - iPhone,iPadウェブブラウザアプリ開発ブログ』に追加しました。 入門・
2014年からはじめるAWSリンク集 | 外道父の匠
ガチのAWSド素人が年末に調べまくった、AWS関連のリンク集です。 まだまだ調査中なので随時追加する予定ですが、広深くてキリがないのと、年始一発目の目覚ましエントリということでいってしまいます！ はじめた目的 多数のスタートアップにおいて、インフラ専門のエンジニアが付かなくても、小～中規模程度まではそのチームでインフラ面を完結できるようにしたい。 …ということで、今の時代に合わせて簡単・安価・拡張性・耐障害性…を満たす環境を考えるべく、ひたすら知識をかき集めることにしました。考えた構成などについては別途書きたいと思います。 また、遡って調べるほどに出来と進化速度に感心するとともに、情報消費期限がせいぜい２年だと感じ、ほぼ２年以内の情報をもってこのような臭ぇタイトルにしています。 目次 ドキュメント アーキテクチャ クラウド全般比較 クラウド性能比較 費用／スペック ネットワーク 基本インス
Fluentd+Elasticsearch+Kibana構成で便利な、logstash形式インデックスの粒度をカスタマイズする方法 - Y-Ken Studio
fluent-plugin-elasticsearchやKibanaのデフォルトであるlogstash形式では、年月日毎にインデックスを作成されて使われることを想定されています。 これは扱いやすいのですが万能では無く、次のような状況ではパフォーマンス的な観点で、このインデックスの粒度を変更することを検討すると良いケースがあります。 粒度を細かくしたいケース（時間単位） 日毎のインデックス作成では、elasticsearchに割り当てたメモリ量を超えてしまう 粒度を荒くしたいケース（週単位/月単位/年単位） 日毎のインデックス作成では容量が小さく、日常的に検索する範囲が複数のインデックスに渡るとき Kibanaは年月日以外の粒度（時間・日・週・月・年）にも対応していますので、変更することも容易です。これは次の2つの設定変更で適用できます。 ログ収集を行うElasticsearchへ流し込む、
パッケージユーザーのための機械学習：教師あり学習同士で分離超平面・決定境界を比較してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
このシリーズ記事では、Rで*1色々な機械学習のアルゴリズムについて、それらがどんなものなのかを簡単なデータに対して分離超平面・決定境界を描きながら見てきました。 パッケージユーザーのための機械学習(1)：決定木 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(2)：ロジスティック回帰 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(3)：サポートベクターマシン(SVM) - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(4)：ニューラルネットワーク - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ ということで今回はおさらいとして、これまで見てきた教師あり学習同士で分離超平面・決定境界のプ
60分で始めるiOSアプリのUI自動テスト - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
iOSのアプリケーションではモデル周りのテストと同じぐらいUI周りのテストが重要な気がするのですが、画面のテストってちょっと面倒ですよね。その上Xcode標準のテストフレームワークでは画面遷移などのテストができません。そこで、統合テスト用のテストフレームワークを使う必要がでてきます。 選択肢はいくつかありますが、使い方がシンプルで導入も容易なKIF Frameworkを紹介します。 KIF Framework GitHub - kif-framework/KIF: Keep It Functional - An iOS Functional Testing Framework KIFは決済サービスSquareが自社アプリケーションの統合テストのために開発したフレームワークだそうです。KIFを使ったテストではボタンをタップして画面遷移したり、画面遷移した先のUIの存在を確認したりといったこと
天才になるために気をつけるべき３つのこと - やねうらおブログ(移転しました)
お正月からいきなり何を言いだすのかという感じですが、ちょっと天才になるためのアドバイス的なものを機械学習の観点から書いてみたいと思ったんですよ。 そもそも天才とは何なのか。人間の脳って生物学的には同じ仕組みで学習しているわけですから、学習アルゴリズムに個体差はないと思うんです。しかし学習の早いとか遅いとかはあるわけです。 これは脳のなかでシナプスが形成される速度に個体差があるからだと思うのですが、なぜそういう差があるのかはいまの脳科学ではたぶん解明されていません。食べ物などの栄養バランスによるものか、心の持ちようによって何かの脳内物質が出て、それがシナプスの形成を促進するのか。 ともかく、同じ学習アルゴリズムで学習しているのが人間であります。 では、学習が早い人(習熟が早い人)ほど能力が高いのでしょうか？学習速度が天才と凡人とを分かつのでしょうか？世間的にはそう思われているかと思うのですが
【課金モデル?】『課金ポイントを変える 利益モデルの方程式』川上昌直 : マインドマップ的読書感想文
課金ポイントを変える 利益モデルの方程式 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、正月休み中にリアル書店でゲットした1冊。 著者の川上さんは経営学博士でいらっしゃるのですが、本書はとても分かりやすく、サクサク読んでしまいました。 アマゾンの内容紹介から。残り99%のチャレンジャーが一人勝ちするためのビジネスモデルの発展型。「誰から」「どの商品で」「どんなタイミングで」儲けたらいいのか、8つのタイプに分け徹底解説。 ここで言う「99%のチャレンジャー」とは、中小企業＋個人事業主のこと。 大企業流の経営学とはひと味違う、「ビジネスモデルのイノベーション」とは!? 内容の微調整やパッケージの変更などはあるでしょうが、素人目にみれば提供するものはほとんど変わりがありません。 しかし、顧客セグメントと価値提案を変更したことで、35gで130円程度の製品提案ができるようになりました。使っているのは同じくじゃ
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