【重要】マスターさんへ大切なお知らせ
はわわっ！ マスターさん大変ですっ！ 君にシンクロするニュースアプリ「ハッカドール」 サービス終了ですっ！ ふえええんっ、どういうことですかっ！？ つまりどういうことだってばう゛っ！！ （※編註） このままでは話が進まないため、特例制御装置を発動させ急遽ハッカドール１号のIQを400まで上げました。以降、［IQ400］ハッカドール１号＋がお送りいたします。 ■大切なおしらせ いつも「ハッカドール」をご利用いただきありがとうございます。 このたび、2019年8月15日（木）をもちまして「君にシンクロするニュースアプリ『ハッカドール』」のサービスを終了させていただくこととなりました。 2014年8月15日のサービス開始から４年以上にわたって、ハッカドールをご愛用いただき、誠にありがとうございました。後半に運営からのメッセージがありますので、お時間のある方は最後までお読みいただけますと幸いです。
果物を細かく切って同じ重さの砂糖と一緒に入れて48時間ほど置くとできる最高の液（通称、最高液）の詳細 - nomolkのブログ
果物を細かく切って同じ重さの砂糖と一緒に入れて48時間ほどおいておくだけで最高の液（通称、最高液）ができると聞いて早速やってみたのですが本当に最高液ができた、紅茶や中国茶等に入れると最高茶になり水で割ると最高ジュースに、ソーダで割ると最高ソーダになり、飲むと最高人間にアセンシ pic.twitter.com/4WNOUnXgda— メルセデスベン子 (@nomolk) 2019年5月13日 これが こうなる 写真はオレンジ1個分です。もうちょっと細かく切った方がよかった。 質問がめっちゃ来るので、以下自分が知る限りの詳細を書きます。 材料選びや下処理に特に決まりはないし、分量の正確さも一切必要ないので全てフィーリングで適当にやるとよい。 作る 果物はあるていど水分の多い果物がよく、定番はいちご等ベリー系、柑橘系、りんごなど 48時間置くあいだはラップして冷蔵でOK（腐らなければ常温でもいい
日本の科学技術計算コミュニティが目指すべき姿 ―SciPy Japan 2019レポート | gihyo.jp
4月23～24日、東京でSciPy Japan 2019が開催されました。SciPyはNumPy、matplotlib、Jupyterなど科学計算系のPythonパッケージの開発者やユーザー向けコミュニティで、本場アメリカでは、2002年から毎年カンファレンスが開催されています。今回は日本で初めてSciPyのカンファレンスが開催されましたが、5か国から90名が参加する盛況ぶりでした。現在、多くの注目を集めているTensorFlowやChainerなどのディープラーニング用のPythonパッケージのほか、Jupyter NotebookやApache Arrow、Daskなどの技術トピックにふれる発表もあり、濃厚な2日間となったカンファレンスの内容をレポートします。 1日目：初心者向けチュートリアル 「Hands-on TensorFlow 2.0」 1日目のチュートリアルは、TensorF
思い描いた画像を簡単に生成！セグメンテーションを写実的な画像に変換するGauGANとは
セグメンテーション画像からリアルな画像を生成する手法としては、pix2pixなどがこれまでのスタンダードでした。今回紹介するGauGAN(2019年3月発表)では、SPADEと呼ばれる領域適応型のバッチ正規化の方法を提案し、生成画像がよりリアルになっただけでなく、スタイル画像による調節も可能になりました。 論文: Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 近年、GAN(generative adversarial network; 敵対的生成ネットワーク)に代表される画像生成技術の目覚ましい発展により、本物と見分けがつかないほど自然で高解像度の人の顔や動物の画像が生成できるようになりました。 こちらは左がStyleGAN、右がBigGANによって生成された画像です。 これらのモデルにおいて、得られる画像を人
昼食時間「15分」が９割 横浜市の中学校 | NHKニュース
横浜市教育委員会が、公立中学校で生徒が昼食をとる時間を初めて調べたところ、昨年度は９割の学校が「15分」で設定していたことがわかりました。教育委員会は、食育や成長の観点から足りないとして、時間を延ばすよう改善を求めています。 その結果、昨年度、各学校の昼食時間は、準備時間はほとんどが５分で、昼食をとる時間は全体の９割に上る135校が「15分」だったことがわかりました。 残りの13校も「20分」でした。 教育委員会によりますと、各学校で長年、続いているとみられ、時間の確保が難しいという声が現場から上がっているということです。 文部科学省は、昼食の参考となる給食の指導について示した手引きの中で、時間の目安は明示していませんが「楽しく会食する時間で、ゆとりある落ち着いた雰囲気で食事ができる環境づくり」を求めています。 横浜市教育委員会では、生徒の食育や成長の観点から改善を求めていて、一部の学校は
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
カドカワ、18年度は最終赤字40億円 ドワンゴの「テクテク」低迷、niconico有料会員は180万人に減少
カドカワ、18年度は最終赤字40億円 ドワンゴの「テクテク」低迷、niconico有料会員は180万人に減少 カドカワが5月14日に発表した2019年3月期（18年4月～19年3月）の通期連結決算は、売上高が前期比0.9％増の2086億500万円、営業利益が13.9％減の27億700万円、最終損益が40億8500万円の赤字（前期は10億3800万円の黒字）に転落した。 KADOKAWAの出版事業は電子書籍販売が好調で増収増益だったが、不振が続く子会社ドワンゴの構造改革に多額の費用を投じたことが響いた。ドワンゴは位置情報ゲームアプリ「テクテクテクテク」の収益化に失敗した他、動画サービス「niconico」の有料会員の減少を食い止められず。3月末の有料会員数は180万人と、18年12月末から8万人減った。 KADOKAWAの出版事業は好調も、ドワンゴの「テクテク」終了などが打撃に KADOKA
DisneyがHuluの100％支配権獲得 Comcastとの契約で
米Walt Disney Companyと米Comcastは5月14日（現地時間）、両社が7対3で権利を持つ定額制動画配信サービス「Hulu」について、Disneyが同日から完全支配権を獲得したと発表した。 引き換えに、Comcast（傘下のNBCUniversal）が持つHulu株式の33％について、売買特権付きオプション契約を結んだ。この契約により、2024年1月から、両社はHuluの33％の株式につき、全株式の評価額を最低275億ドルとして売却/購入を要求できる。 Huluは2008年に米YouTube対抗として米News Corp.と米NBC Universalが合同で立ち上げた。Disneyは翌年に参加し、今年3月に21st Century Foxを買収したことでHuluの60％を獲得した。9.5％を保有していた米AT&T傘下のWarnerMediaは4月に持株を売却している。N
Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax [arXiv:1611.01144]
Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax [arXiv:1611.01144] 概要 Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax を読んだ Auxiliary Deep Generative Modelsに組み込んで実験した はじめに Deep Learningなどでクラス分類を行う場合、カテゴリカル分布と呼ばれる分布を用いて属するクラスの確率を求めると思います。 たとえばMNISTであれば10個のクラスを用意し、10次元の出力ベクトルをsoftmax関数に通すことでカテゴリカル分布を作ります。 上の画像はクラス数が6個の場合の分布の例です。 この分布からサンプリングを行うとクラスを得ることができます。 Deep Learningではクラスを表す変数をスカラーではなくone
NTTのグループ会社に就職が決まったけど不安しかない
最近のNTT退職エントリーやブコメに疲弊しているっていうのもあるけれど、NTTの主要8社の一番年収低い（らしい）とこに就職が決まった。 グループ再編するから主要8社からは外れるのかな。まだわからないけど。 総合職として入社する。部署としては花形らしいし、自分もすごく入社したかったから受かった時は本当にうれしかった。 そこは地域採用と本社採用で年収が違うけど、総合職は入社6年くらいで年収600万程度。 ブコメや2ちゃんの就職版をあさりまくっておかしくなったのか、年収600万って数字が低く見えてしょうがない。 NTTグループに就職することをいまさらながらに後悔しているし、もっと給料良くならないかなとか思ってる。 地域採用の平社員の職員（自称）があることないこと書いてる書き込みを見て、感化されやすい自分はもうすでに失敗したと絶望している。 就職掲示板では30歳で600万とか低いとかあおりまくって
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『ネットに本名を絶対に書かない』って意識なのは90～00年台のネット文化で育った人だけ説→みんなの持論が寄せられ興味深い「ネチケットの世代ですね」
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